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铣削表面粗糙度预测及实验研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-19页
   ·课题研究背景及意义第8-9页
   ·钛合金简介第9-13页
     ·钛合金性能及特点第9-11页
     ·钛合金切削加工特性第11-12页
     ·钛合金加工技术进展第12-13页
   ·表面粗糙度预测模型研究现状第13-17页
     ·表面粗糙度理论第14-16页
     ·表面粗糙度预测模型研究现状第16-17页
     ·表面粗糙度预测存在的问题第17页
   ·本课题研究内容第17-19页
第2章 基于支持向量机的表面粗糙度预测模型第19-28页
   ·支持向量机的主要内容第19-21页
     ·支持向量机的基本原理第19-20页
     ·核函数及参数的选择第20-21页
   ·基本的支持向量机算法第21-25页
     ·用于分类的 SVM 算法第21-23页
     ·用于回归的 SVM 算法第23-24页
     ·非线性 SVM 算法第24-25页
   ·变形的支持向量机算法第25-28页
     ·C-SVM 系列算法第25-26页
     ·v -SVM 算法系列第26页
     ·RSVM 算法第26-27页
     ·LS-SVM 算法第27页
     ·WSVM 算法第27-28页
第3章 钛合金铣削加工试验第28-39页
   ·试验基础知识第28-29页
     ·试验相关方法介绍第28页
     ·正交试验第28-29页
   ·试验系统及试验方案第29-33页
     ·试验条件第29-31页
     ·试验方案第31-33页
   ·表面粗糙度影响因素试验研究第33-35页
     ·切削速度对表面粗糙度的影响第33-34页
     ·每齿进给量对表面粗糙度的影响第34页
     ·切削深度对表面粗糙度的影响第34-35页
   ·试验数据采集第35-36页
   ·试验数据结果分析第36-39页
     ·直观分析第36-37页
     ·方差分析法第37-39页
第4章 钛合金铣削表面粗糙度模型的建立第39-47页
   ·基于支持向量机的表面粗糙度预测模型的建立第39-42页
     ·核函数及参数的选择第39-40页
     ·支持向量机加工预测建模原理第40-42页
     ·支持向量机加工预测建模过程第42页
   ·支持向量机预测模型验证第42-43页
   ·基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型建立第43-46页
     ·响应曲面法理论第43-44页
     ·响应曲面法在表面粗糙度预测中的应用第44页
     ·回归模型的参数估计第44-45页
     ·建立铣削表面粗糙度预测模型第45-46页
   ·结果分析第46-47页
第5章 结论第47-48页
参考文献第48-51页
致谢第51-52页
申请学位期间的研究成果以及发表的学术论文第52页

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