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基于红外温度测量的刀具状态识别研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 刀具状态监控和切削温度的研究目标第12页
        1.2.1 刀具状态监控的研究目标第12页
        1.2.2 切削温度的研究目标第12页
    1.3 刀具状态监控技术的研究现状第12-14页
    1.4 切削温度的研究现状第14-17页
        1.4.1 切削温度的刀具状态测量第14-16页
        1.4.2 切削温度的研究现状第16-17页
    1.5 论文的主要研究工作内容第17-18页
第二章 基于红外温度检测的刀具监控系统第18-35页
    2.1 红外测温的原理与特点第18-21页
        2.1.1 红外测温的基本原理第18-20页
        2.1.2 红外测温的特点第20页
        2.1.3 红外测温传感器的工作原理第20-21页
    2.2 刀具监控系统的硬件组成第21-26页
        2.2.2 红外测温传感器的选择和安装第22-23页
        2.2.3 数据采集卡的选用第23-25页
        2.2.4 工控机的选用第25-26页
    2.3 刀具监控系统的软件组成第26-33页
        2.3.1 软件结构模块的组成第26-27页
        2.3.2 软件的数据采集模块第27-32页
        2.3.3 软件的数据处理模块第32-33页
        2.3.4 软件的数据标定与超限报警模块第33页
    2.4 刀具监控系统的特点第33页
    2.5 刀具监控系统的影响因素和误差第33-34页
    2.6 本章小结第34-35页
第三章 面向刀具磨损监控的温度场分析第35-51页
    3.1 切削温度场的理论分析第35-38页
    3.2 切削温度场有限元模型的建立第38-45页
        3.2.1 温度场的边界条件第38-40页
        3.2.2 对流换热系数α第40-43页
        3.2.3 热流密度q第43-45页
    3.3 切削温度场有限元模型的求解第45-49页
        3.3.1 定义单元与材料属性第45-46页
        3.3.2 建模,划分网络第46-47页
        3.3.3 热源加载第47-48页
        3.3.4 刀具温度场第48-49页
    3.4 本章小结第49-51页
第四章 铣削温度与刀具磨损的相关性试验研究第51-70页
    4.1 刀具磨损的特征,过程和标准第51-53页
        4.1.1 刀具磨损特征第51页
        4.1.2 刀具的磨损过程和标准第51-53页
    4.2 试验条件以及方法第53-55页
        4.2.1 试验条件第53-55页
        4.2.2 试验方法第55页
    4.3 切削参数与铣刀表面温度的关系第55-62页
        4.3.1 切削速度v 与铣刀表面温度的关系第56-59页
        4.3.2 进给量f_z与铣刀表面温度的关系第59-61页
        4.3.3 径向切宽a_w与铣刀表面温度的关系第61-62页
    4.4 刀具磨损与铣刀表面温度的关系第62-64页
    4.5 刀具寿命与刀具磨损的试验研究第64-68页
        4.5.1 刀具寿命第64页
        4.5.2 刀具磨损与烧伤机理的研究第64-68页
    4.6 本章小结第68-70页
第五章 刀具温度的监控策略研究第70-81页
    5.1 模式识别的过程第70-71页
    5.2 人工神经网络第71-76页
        5.2.1 人工神经元模型第71-72页
        5.2.2 BP 神经网络第72-76页
    5.3 BP 神经网络实现刀具磨损状态的识别第76-80页
        5.3.1 刀具磨损状态BP 神经网络的设计第76-77页
        5.3.2 刀具磨损状态BP 神经网络的训练与仿真第77-80页
    5.4 本章小结第80-81页
第六章 全文总结和展望第81-83页
    6.1 主要结论第81页
    6.2 研究展望第81-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-88页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第88-90页

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