摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
注释表 | 第12-13页 |
缩略词 | 第13-14页 |
第一章 绪论 | 第14-21页 |
1.1 课题的研究背景与意义 | 第14-15页 |
1.2 压气机机匣零件加工工艺 | 第15-17页 |
1.2.1 压气机机匣零件工艺特点 | 第15-16页 |
1.2.2 压气机机匣零件切削刀具 | 第16-17页 |
1.3 刀具配置方案及系统的研究现状与分析 | 第17-19页 |
1.3.1 刀具配置方案的研究现状与分析 | 第17-18页 |
1.3.2 刀具配置系统的研究现状与分析 | 第18-19页 |
1.4 本文主要研究工作与内容 | 第19-21页 |
第二章 压气机机匣切削刀具配置专家系统的总体设计 | 第21-31页 |
2.1 系统的需求分析 | 第21-22页 |
2.1.1 系统功能需求 | 第21-22页 |
2.1.2 系统性能需求 | 第22页 |
2.2 系统结构设计 | 第22-29页 |
2.2.1 系统体系结构设计 | 第22-23页 |
2.2.2 系统逻辑结构设计 | 第23-24页 |
2.2.3 系统功能结构设计 | 第24-29页 |
2.3 开发工具的选择 | 第29-30页 |
2.4 本章小结 | 第30-31页 |
第三章 刀具加工性能预测模块 | 第31-46页 |
3.1 BP神经网络模型 | 第31-35页 |
3.1.1 人工神经网络简介 | 第31-32页 |
3.1.2 BP神经网络 | 第32-34页 |
3.1.3 BP神经网络问题分析 | 第34-35页 |
3.2 GA-BP神经网络模型 | 第35-37页 |
3.3 刀具耐用度预测模型 | 第37-40页 |
3.3.1 刀具耐用度影响因素分析 | 第37-38页 |
3.3.2 基于GA-BP刀具耐用度预测模型结构设计 | 第38-40页 |
3.4 加工表面粗糙度预测模型 | 第40-41页 |
3.4.1 加工表面粗糙度影响因素分析 | 第40-41页 |
3.4.2 基于GA-BP加工表面粗糙度预测模型结构设计 | 第41页 |
3.5 预测模型验证 | 第41-44页 |
3.6 刀具加工性能预测模块实现 | 第44-45页 |
3.7 本章小结 | 第45-46页 |
第四章 刀具优化配置模块 | 第46-56页 |
4.1 基本信息库的建立 | 第46-47页 |
4.2 基于规则推理的刀具选择方法 | 第47-50页 |
4.2.1 规则推理技术 | 第47页 |
4.2.2 刀具选择规则库 | 第47-49页 |
4.2.3 推理过程的实现 | 第49-50页 |
4.3 刀具加工性能评判方案设计 | 第50-52页 |
4.3.1 评判指标的确定 | 第50页 |
4.3.2 评判指标权重的确定及模型建立 | 第50-52页 |
4.4 刀具优化配置模块的实现 | 第52-55页 |
4.5 本章小结 | 第55-56页 |
第五章 切削参数优化模块 | 第56-68页 |
5.1 基于混合改进遗传算法的优化方法 | 第56-59页 |
5.1.1 优化算法简介 | 第56-57页 |
5.1.2 模拟退火算法 | 第57-58页 |
5.1.3 混合改进遗传算法 | 第58-59页 |
5.2 切削参数优化模型设计 | 第59-63页 |
5.2.1 优化变量设计 | 第59页 |
5.2.2 优化目标函数设计 | 第59-62页 |
5.2.3 优化约束函数设计 | 第62-63页 |
5.2.4 压气机机匣零件切削参数的优化 | 第63页 |
5.3 切削参数优化结果验证 | 第63-65页 |
5.3.1 优化条件 | 第63-64页 |
5.3.2 优化结果 | 第64-65页 |
5.4 切削参数优化模块的实现 | 第65-67页 |
5.5 本章小结 | 第67-68页 |
第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
6.1 总结 | 第68-69页 |
6.2 展望 | 第69-70页 |
参考文献 | 第70-74页 |
致谢 | 第74-75页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第75-76页 |
附录 系统测试报告 | 第76-89页 |
1 刀具加工性能预测模块的测试 | 第77-79页 |
2 刀具优化配置模块的测试 | 第79-83页 |
3 切削参数优化模块的测试 | 第83-86页 |
4 基本信息管理模块的测试 | 第86-89页 |
5 系统测试总结 | 第89页 |