三维椭圆振动切削过程中颤振辨识及抑制方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 课题概述 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-22页 |
| 1.2.1 3D-EVC切削装置 | 第11-16页 |
| 1.2.2 颤振辨识及抑制方法 | 第16-21页 |
| 1.2.3 群智能优化算法 | 第21-22页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第22-23页 |
| 第2章 3D-EVC装置及颤振辨识方法 | 第23-37页 |
| 2.1 非共振型3D-EVC装置 | 第23-28页 |
| 2.1.1 3D-EVC原理 | 第23-25页 |
| 2.1.2 3D-EVC装置 | 第25-26页 |
| 2.1.3 刀位点建模 | 第26-28页 |
| 2.2 颤振辨识理论 | 第28-35页 |
| 2.2.1 经验模态分解理论 | 第28-32页 |
| 2.2.2 经验模态分解算法 | 第32-33页 |
| 2.2.3 3D-EVC颤振辨识模型 | 第33-35页 |
| 2.3 3D-EVC颤振辨识过程 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 3D-EVC颤振辨识实验 | 第37-49页 |
| 3.1 实验条件 | 第37-42页 |
| 3.2 颤振初步辨识 | 第42-45页 |
| 3.3 特征值辨识 | 第45-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 3D-EVC颤振抑制方法及实验验证 | 第49-70页 |
| 4.1 基本人工蜂群算法 | 第49-54页 |
| 4.1.1 基本ABC算法原理 | 第49-53页 |
| 4.1.2 基本ABC算法的不足 | 第53-54页 |
| 4.2 改进的人工蜂群算法 | 第54-61页 |
| 4.2.1 改进人工蜂群算法基本原理 | 第54-57页 |
| 4.2.2 算法性能测试 | 第57-61页 |
| 4.3 切削颤振模型 | 第61-65页 |
| 4.3.1 3D-EVC颤振模型 | 第61-65页 |
| 4.3.2 目标函数的选取 | 第65页 |
| 4.4 参数优化 | 第65-67页 |
| 4.5 实验验证 | 第67-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 结论 | 第70-72页 |
| 5.1 结论 | 第70-71页 |
| 5.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-82页 |
| 作者简介 | 第82-83页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第83页 |
