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压气机机匣切削刀具配置专家系统

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

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