| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·高速磨削加工 | 第14-15页 |
| ·高速磨削加工的内涵 | 第14页 |
| ·高速磨削加工的特点 | 第14-15页 |
| ·磨削工艺参数智能优化技术研究现状 | 第15-16页 |
| ·磨削工艺参数智能优化技术国内外发展现状 | 第15-16页 |
| ·工艺参数智能优化技术存在问题及未来趋势 | 第16页 |
| ·课题研究的目标及主要内容 | 第16-17页 |
| ·课题来源 | 第16页 |
| ·课题研究目标 | 第16页 |
| ·课题主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文的章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 高效磨削实验与智能优化系统开发关键技术研究 | 第19-31页 |
| ·磨削表面粗糙度 | 第19-21页 |
| ·表面粗糙度的创成机理 | 第19-20页 |
| ·表面粗糙度对零件性能影响研究 | 第20页 |
| ·表面粗糙度的测量技术研究 | 第20-21页 |
| ·表面/亚表面残余应力 | 第21-23页 |
| ·残余应力产生的原因 | 第21-22页 |
| ·表面残余应力对零件性能影响研究 | 第22页 |
| ·残余应力的测量技术研究 | 第22-23页 |
| ·磨削表层的硬化概述 | 第23-24页 |
| ·表层硬化的成因 | 第23-24页 |
| ·表面硬度对零件性能影响研究 | 第24页 |
| ·金属表面硬度测试技术研究 | 第24页 |
| ·磨削效率概述 | 第24-25页 |
| ·智能优化技术研究 | 第25-28页 |
| ·计算智能技术 | 第25页 |
| ·常用智能算法及其特性研究 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络类型 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络结构确定方法研究 | 第27-28页 |
| ·20CrMnTi材料特性以及砂轮修整技术研究 | 第28-30页 |
| ·20CrMnTi材料特性 | 第28-29页 |
| ·砂轮选用及修整技术研究 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 磨削工艺参数对工件质量指标影响规律实验研究 | 第31-47页 |
| ·磨削工艺参数对工件表面硬度的影响规律研究 | 第31-37页 |
| ·实验采用设备及工艺实验方案 | 第31-35页 |
| ·砂轮线速度对工件表面硬度的影响规律 | 第35页 |
| ·工件速度对工件表面硬度的影响规律 | 第35-36页 |
| ·磨削深度对工件表面硬度的影响规律 | 第36-37页 |
| ·磨削工艺参数对工件表面残余应力的影响规律研究 | 第37-40页 |
| ·实验采用设备及工艺实验方案 | 第37-38页 |
| ·砂轮线速度对工件表面残余应力的影响规律 | 第38-39页 |
| ·工件速度对工件表面残余应力的影响规律 | 第39页 |
| ·磨削深度对工件表面残余应力的影响规律 | 第39-40页 |
| ·磨削工艺参数对亚表面残余应力以及应力层深度影响规律研究 | 第40-45页 |
| ·实验采用设备及工艺实验方案 | 第40-41页 |
| ·砂轮线速度对工件亚表面应力以及应力层深度的影响实验研究 | 第41-42页 |
| ·工件速度对工件亚表面应力以及应力层深度的影响实验研究 | 第42-44页 |
| ·磨削深度对工件亚表面应力以及应力层深度的影响实验研究 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 汽车轴类零件高效磨削工艺优化 | 第47-61页 |
| ·实验设备 | 第47-49页 |
| ·工艺优化实验方案 | 第49-51页 |
| ·对比分析实验方案 | 第49页 |
| ·基于正交实验法的工艺优化方案 | 第49-51页 |
| ·对比分析实验研究 | 第51-54页 |
| ·表面粗糙度对比分析实验研究 | 第51页 |
| ·表面硬度对比分析实验研究 | 第51-52页 |
| ·表面残余应力对比分析实验研究 | 第52-53页 |
| ·亚表面残余应力以及应力层深度对比分析实验研究 | 第53-54页 |
| ·正交实验工艺优化分析 | 第54-60页 |
| ·基于表面粗糙度的工艺参数优化 | 第54-56页 |
| ·基于表面硬度的工艺参数优化 | 第56-57页 |
| ·基于表面残余应力的工艺数优化 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 磨削工艺参数智能优化系统设计 | 第61-74页 |
| ·系统总体要求与开发工具选择 | 第61-64页 |
| ·系统总体要求 | 第61页 |
| ·系统开发环境 | 第61-64页 |
| ·系统的组成与设计思路 | 第64-66页 |
| ·系统组成 | 第64-65页 |
| ·系统设计思路 | 第65-66页 |
| ·数据库与数据表 | 第66-67页 |
| ·系统数据库 | 第66页 |
| ·系统数据表清单 | 第66-67页 |
| ·主要模块功能及设计 | 第67-70页 |
| ·工艺参数智能优化模块 | 第67-68页 |
| ·数据库维护模块 | 第68页 |
| ·基础信息查询模块 | 第68-69页 |
| ·系统管理模块 | 第69-70页 |
| ·智能优化功能实现 | 第70-73页 |
| ·智能优化算法的选择 | 第70-71页 |
| ·BP神经网络结构的确定 | 第71页 |
| ·BP网络学习过程 | 第71-72页 |
| ·基于BP神经网络的磨削工艺参数智能优化模型建立 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 工程实例应用与优化性能验证 | 第74-84页 |
| ·实验研究规律模型验证 | 第74-78页 |
| ·磨削工艺参数对工件表面残余应力影响规律的模型验证 | 第74-76页 |
| ·磨削工艺参数对工件表面粗糙度影响规律的模型验证 | 第76-78页 |
| ·实验加工条件及样本数据 | 第78-79页 |
| ·工程应用 | 第79-82页 |
| ·优化性能工程验证 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第七章 总结和展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第91页 |
