摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
1 绪论 | 第7-23页 |
1.1 论文选题背景 | 第7-10页 |
1.1.1 再制造—再循环的最佳形式 | 第7-8页 |
1.1.2 机床再制造对于发展循环经济意义重大 | 第8-9页 |
1.1.3 退役机床齿轮零件剩余疲劳寿命预测是其再制造关键技术之一 | 第9-10页 |
1.1.4 退役机床齿轮零件可再制造性评价是其再制造必备前提之一 | 第10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-20页 |
1.2.1 机床再制造技术研究现状 | 第10-13页 |
1.2.2 疲劳寿命预测的研究现状 | 第13-17页 |
1.2.3 可再制造性评价的研究现状 | 第17-20页 |
1.3 论文的目的意义及项目来源 | 第20-21页 |
1.3.1 论文的目的及意义 | 第20-21页 |
1.3.2 论文的项目来源 | 第21页 |
1.4 论文的研究内容及组织结构 | 第21-23页 |
2 退役机床齿轮零件剩余疲劳寿命预测理论 | 第23-29页 |
2.1 研究对象的确定 | 第23页 |
2.2 疲劳寿命预测理论 | 第23-26页 |
2.2.1 疲劳寿命预测理论框架 | 第23-25页 |
2.2.2 本文研究技术流程 | 第25-26页 |
2.3 可再制造性评估理论 | 第26-27页 |
2.4 本章小结 | 第27-29页 |
3 退役机床齿轮零件剩余疲劳寿命预测方法 | 第29-59页 |
3.1 齿轮疲劳寿命数值仿真分析 | 第30-49页 |
3.1.1 齿轮参数化模型建立 | 第30-34页 |
3.1.2 齿轮啮合动力学仿真分析 | 第34-39页 |
3.1.3 齿轮啮合有限元接触分析 | 第39-47页 |
3.1.4 齿轮疲劳寿命的计算 | 第47-49页 |
3.2 齿轮零件剩余疲劳寿命预测模型建立 | 第49-58页 |
3.2.1 BP 神经网络简介 | 第49-50页 |
3.2.2 BP 神经网络的基本原理 | 第50-54页 |
3.2.3 BP 网络算法的步骤及流程 | 第54-55页 |
3.2.4 剩余疲劳寿命预测模型的建立 | 第55-58页 |
3.3 本章小结 | 第58-59页 |
4 退役机床齿轮零件可再制造性评估方法 | 第59-71页 |
4.1 物元理论与层次分析法简介 | 第59-61页 |
4.1.1 物元理论简介 | 第59-60页 |
4.1.2 层次分析法简介 | 第60-61页 |
4.2 可再制造性评估指标的定义 | 第61-64页 |
4.3 可再制造性评估模型的建立 | 第64-69页 |
4.4 本章小结 | 第69-71页 |
5 应用研究 | 第71-79页 |
5.1 案例描述 | 第71-74页 |
5.1.1 研究对象 | 第71-73页 |
5.1.2 研究方案 | 第73-74页 |
5.2 结果及分析 | 第74-78页 |
5.2.1 剩余疲劳寿命研究结果及分析 | 第74-76页 |
5.2.2 可再制造性研究结果及分析 | 第76-78页 |
5.3 本章小结 | 第78-79页 |
6 结论与展望 | 第79-81页 |
致谢 | 第81-83页 |
参考文献 | 第83-89页 |
附录 | 第89页 |
A. 攻读硕士学位间发表的论文/申请的专利目录 | 第89页 |
B. 攻读硕士学位期间参加的主要科研项目 | 第89页 |
C. 攻读硕士学位间获得的奖励 | 第89页 |