基于复杂成分小波分析的混凝土锯切实验及加工状态研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 金刚石锯片概述及应用 | 第11-12页 |
| 1.2.2 石材和混凝土切削性质的研究 | 第12-16页 |
| 1.2.3 加工信号的研究 | 第16-18页 |
| 1.3 课题的的研究内容及意义 | 第18页 |
| 1.4 课题来源 | 第18-19页 |
| 第二章 实验方案与数据处理 | 第19-26页 |
| 2.1 实验装置 | 第19-21页 |
| 2.2 测试系统的搭建 | 第21-23页 |
| 2.2.1 切削力测试系统 | 第21-22页 |
| 2.2.2 振动测试系统 | 第22-23页 |
| 2.2.3 采样频率设置 | 第23页 |
| 2.3 实验方案 | 第23-25页 |
| 2.3.1 硬软骨料及混凝土锯切实验 | 第23-25页 |
| 2.3.2 锯片状态预测实验 | 第25页 |
| 2.4 数据分析方法简介 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 硬软骨料锯切机理研究 | 第26-42页 |
| 3.1 骨料锯切过程的基本特点 | 第26-29页 |
| 3.2 骨料的微观形貌分析 | 第29-32页 |
| 3.2.1 硬软骨料的切屑形貌分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 硬软骨料的沟槽形貌分析 | 第30-32页 |
| 3.3 锯切用量对锯切力的影响 | 第32-36页 |
| 3.3.1 锯切速度对锯切力的影响 | 第32-33页 |
| 3.3.2 切深对锯切力的影响 | 第33-34页 |
| 3.3.3 进给速度对锯切力的影响 | 第34-35页 |
| 3.3.4 锯切用量对锯切力比的影响 | 第35-36页 |
| 3.4 锯切用量对振动幅值的影响 | 第36-39页 |
| 3.4.1 锯切速度对振动幅值的影响 | 第36-37页 |
| 3.4.2 切深对振动幅值的影响 | 第37-38页 |
| 3.4.3 进给速度对振动幅值的影响 | 第38-39页 |
| 3.5 正交实验分析 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 硬软骨料加工状态研究 | 第42-61页 |
| 4.1 小波基函数和分解层的选择 | 第42-43页 |
| 4.2 锯切用量对加工信号的影响 | 第43-53页 |
| 4.2.1 锯切力信号各分解层的基本特征 | 第43-46页 |
| 4.2.2 锯切用量对锯切力信号的影响 | 第46-53页 |
| 4.3 锯片状态对加工信号的影响 | 第53-55页 |
| 4.3.1 锯片状态对锯切力信号的影响 | 第53-54页 |
| 4.3.2 锯片状态对振动信号的影响 | 第54-55页 |
| 4.4 小结 | 第55页 |
| 4.5 硬软骨料和混凝土加工信号的耦合关系 | 第55-61页 |
| 4.5.1 混凝土加工信号的特点 | 第55-56页 |
| 4.5.2 硬软骨料和混凝土加工信号的近似层对比 | 第56-58页 |
| 4.5.3 硬软骨料和混凝土加工信号的细节层对比 | 第58-60页 |
| 4.5.4 小结 | 第60-61页 |
| 第五章 锯片状态监测 | 第61-70页 |
| 5.1 锯片状态预测的实现过程 | 第61-65页 |
| 5.1.1 神经网络 | 第62-63页 |
| 5.1.2 蝙蝠算法 | 第63-64页 |
| 5.1.3 蝙蝠算法优化bp网络 | 第64页 |
| 5.1.4 参数设置 | 第64-65页 |
| 5.2 锯片状态预测结果 | 第65-69页 |
| 5.2.1 基于锯切力信号的锯片状态预测 | 第65-67页 |
| 5.2.2 基于振动信号的锯片状态预测 | 第67-68页 |
| 5.2.3 预测结果融合 | 第68-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论及展望 | 第70-72页 |
| 一、结论 | 第70-71页 |
| 二、展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第77-78页 |
| 附录 | 第78-79页 |
