等离子弧增材制造过程监测与弧长预测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 电弧增材制造技术 | 第11-16页 |
| 1.2.1 电弧增材制造技术概述 | 第11页 |
| 1.2.2 电弧增材制造国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3 电弧增材制造过程参数采集研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 人工神经网络研究现状 | 第19-21页 |
| 1.5 模糊控制研究现状 | 第21-23页 |
| 1.6 本文研究内容 | 第23-24页 |
| 2 等离子电弧增材制造过程监控硬件系统设计与构建 | 第24-39页 |
| 2.1 硬件系统总体设计 | 第24页 |
| 2.2 机器人增材制造装置 | 第24-32页 |
| 2.2.1 机器人控制系统设备 | 第24-27页 |
| 2.2.2 焊接堆敷系统设备 | 第27-31页 |
| 2.2.3 机器人增材制造集成 | 第31-32页 |
| 2.3 监控硬件总体设计 | 第32-33页 |
| 2.4 机器人增材制造过程监控硬件装置 | 第33-38页 |
| 2.4.1 电参数传感器 | 第33-34页 |
| 2.4.2 温度传感器 | 第34-35页 |
| 2.4.3 电路模块 | 第35-37页 |
| 2.4.4 数据采集卡 | 第37页 |
| 2.4.5 移动触摸式一体机 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 等离子电弧增材制造监控软件系统设计与试验验证 | 第39-46页 |
| 3.1 软件系统的总体设计 | 第39-41页 |
| 3.2 等离子电弧增材制造监控软件系统组成 | 第41-43页 |
| 3.2.1 数据采集 | 第41页 |
| 3.2.2 数据处理 | 第41页 |
| 3.2.3 数据分析 | 第41-42页 |
| 3.2.4 数据存储及查询 | 第42-43页 |
| 3.3 等离子电弧增材制造监控系统初步试验验证 | 第43-45页 |
| 3.4 本章总结 | 第45-46页 |
| 4 等离子增材制造弧长神经网络预测方法研究 | 第46-61页 |
| 4.1 工艺参数与弧长的关系试验研究 | 第46-50页 |
| 4.1.1 试验工艺设计 | 第46-47页 |
| 4.1.2 试验参数处理 | 第47-50页 |
| 4.2 BP神经网络的建立 | 第50-52页 |
| 4.2.1 人工神经网络模型含义 | 第50-52页 |
| 4.3 神经系统网络模型建立 | 第52-54页 |
| 4.4 神经网络预测模型的试验 | 第54-60页 |
| 4.4.1 神经系统网络模型精度分析 | 第54-56页 |
| 4.4.2 神经系统网络模型验证 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 基于模糊控制的电弧长度控制方法的研究 | 第61-69页 |
| 5.1 电弧长度控制方法总体设计 | 第61页 |
| 5.2 等离子电弧弧长的模糊控制器的设计 | 第61-67页 |
| 5.2.1 模糊控制器输入输出 | 第62页 |
| 5.2.2 精确量模糊化 | 第62-63页 |
| 5.2.3 隶属函数选取 | 第63-65页 |
| 5.2.4 模糊规则制定 | 第65-66页 |
| 5.2.5 模糊量的清晰化 | 第66-67页 |
| 5.3 模糊控制器的试验 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论及展望 | 第69-71页 |
| 1 结论 | 第69-70页 |
| 2 展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 | 第75页 |
