摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
1 绪论 | 第10-17页 |
·概述 | 第10页 |
·电火花线切割技术国内外研究现状 | 第10-12页 |
·国外线切割加工技术研究现状 | 第11-12页 |
·我国线切割加工技术研究现状 | 第12页 |
·国内外对电火花线切割加工质量预测模型的研究现状 | 第12-14页 |
·国外对线切割工艺建模方法的研究现状 | 第13页 |
·国内对线切割工艺建模方法的研究现状 | 第13-14页 |
·发展趋势 | 第14-15页 |
·本研究目的和意义 | 第15页 |
·问题的提出和研究内容 | 第15-17页 |
2 电火花线切割加工技术研究 | 第17-32页 |
·电火花线切割加工原理 | 第17-18页 |
·电火花线切割加工的特点 | 第18页 |
·快走丝线切割机床的结构和组成 | 第18-20页 |
·数控系统 | 第19-20页 |
·快走丝线切割机床存在的问题 | 第20页 |
·中走丝线切割机床数控系统设计 | 第20-24页 |
·总体结构设计 | 第21-22页 |
·系统硬件设计 | 第22-23页 |
·系统软件设计 | 第23-24页 |
·中走丝线切割机床伺服系统 | 第24-28页 |
·伺服系统的基本组成 | 第25页 |
·基于 MPC2810 控制器的全闭环交流伺服的控制系统 | 第25-26页 |
·中走丝线切割机床工作台位置误差补偿 | 第26-28页 |
·电火花线切割加工工艺参数分析 | 第28-31页 |
·电火花线切割加工的质量指标 | 第28-29页 |
·影响加工质量指标的因素 | 第29-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
3 电火花线切割加工试验研究 | 第32-53页 |
·电火花线切割试验的基本条件 | 第32-38页 |
·试验目的 | 第32页 |
·试验设备 | 第32-36页 |
·试验材料 | 第36-37页 |
·试验参数 | 第37页 |
·测量装置 | 第37-38页 |
·电火花线切割试验设计 | 第38-41页 |
·试验设计方法的选择 | 第38-39页 |
·试验指标的确定 | 第39页 |
·因素及因素水平的确定 | 第39-40页 |
·试验正交表的设计 | 第40-41页 |
·电火花线切割试验研究 | 第41-46页 |
·机床操作步骤 | 第41-42页 |
·加工试验操作 | 第42-45页 |
·试验加工 | 第45-46页 |
·试验结果与分析 | 第46-52页 |
·脉冲宽度对加工速度和表面粗糙度的影响 | 第46-47页 |
·脉冲间隔对加工速度和表面粗糙度的影响 | 第47-48页 |
·峰值电流对加工速度和表面粗糙度的影响 | 第48-49页 |
·工件厚度对加工速度和表面粗糙度的影响 | 第49页 |
·电压对加工速度和表面粗糙度的影响 | 第49-50页 |
·丝速对加工速度和表面粗糙度的影响 | 第50-51页 |
·试验结果 | 第51-52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
4 基于 ANN 的电火花线切割加工质量模型研究 | 第53-62页 |
·人工神经网络基本理论 | 第53-55页 |
·人工神经网络模型 | 第53-54页 |
·人工神经网络结构 | 第54-55页 |
·人工神经网络的学习方法和学习规则 | 第55页 |
·BP 神经网络 | 第55-59页 |
·BP 网络模型结构及原理 | 第56页 |
·BP 网络的学习算法 | 第56-59页 |
·基于 ANN 的电火花线切割加工质量模型的设计 | 第59-61页 |
·模型输入输出参数的确定 | 第59页 |
·网络拓扑结构的设计 | 第59-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
5 电火花线切割加工质量模型的训练及验证 | 第62-69页 |
·基于 ANN 的电火花线切割加工质量模型的训练 | 第62-67页 |
·样本数据的获取 | 第62-63页 |
·BP 网络训练流程 | 第63页 |
·BP 神经网络的 MATLAB 实现 | 第63-65页 |
·样本数据的标准化 | 第65页 |
·网络训练算法的确定 | 第65-66页 |
·网络模型程序设计 | 第66-67页 |
·网络训练结果 | 第67页 |
·电火花线切割加工质量 ANN 模型的验证 | 第67-68页 |
·本章小结 | 第68-69页 |
6 结论和建议 | 第69-71页 |
·结论 | 第69-70页 |
·建议 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-74页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第74-75页 |
致谢 | 第75-76页 |