基于支持向量机的数控机床能耗预测及节能方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 与能耗相关的绿色制造国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 数控机床能耗模型研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 数控机床切削参数优化研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 数控机床能耗建模分析 | 第14-23页 |
| 2.1 数控机床耗能机构组成 | 第14-16页 |
| 2.2 数控机床能耗理论模型 | 第16-19页 |
| 2.2.1 辅助系统能耗模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 加工动力系统能耗模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 机床能耗集成模型 | 第18-19页 |
| 2.3 数控机床能耗预测模型 | 第19-22页 |
| 2.3.1 支持向量机预测模型特点 | 第19-21页 |
| 2.3.2 支持向量机预测模型的应用 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于支持向量机数控机床能耗预测 | 第23-39页 |
| 3.1 数控机床能耗影响因素分析 | 第23-29页 |
| 3.1.1 切削参数对数控机床能耗的影响 | 第23-26页 |
| 3.1.2 被加工工件对数控机床能耗的影响 | 第26-28页 |
| 3.1.3 加工刀具对数控机床能耗的影响 | 第28页 |
| 3.1.4 加工机床对数控机床能耗的影响 | 第28页 |
| 3.1.5 其他因素的影响 | 第28-29页 |
| 3.2 基于支持向量机的能耗预测研究 | 第29-38页 |
| 3.2.1 支持向量机回归算法 | 第29-33页 |
| 3.2.2 支持向量机回归算法与实现 | 第33-34页 |
| 3.2.3 支持向量机模型参数的选择 | 第34-35页 |
| 3.2.4 基于 SVM 的数控机床能耗预测研究 | 第35-37页 |
| 3.2.5 实验和结果分析 | 第37-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于遗传算法的数控机床切削参数优化 | 第39-49页 |
| 4.1 铣削参数优化模型的建立 | 第39-44页 |
| 4.1.1 优化变量的选择 | 第39页 |
| 4.1.2 多目标优化函数的建立 | 第39-42页 |
| 4.1.3 约束条件的确定 | 第42-44页 |
| 4.2 基于遗传算法铣削参数优化研究 | 第44-48页 |
| 4.2.1 试验条件 | 第44页 |
| 4.2.2 铣削力与铣削参数的关系 | 第44-46页 |
| 4.2.3 使用遗传算法对铣削参数进行优化 | 第46-47页 |
| 4.2.4 验证优化值 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 结论与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第56页 |
