| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 磨削加工的特点及其在制造业中的重要地位 | 第9-10页 |
| 1.2 外圆纵向磨削加工中存在的问题及本课题的提出 | 第10-12页 |
| 1.3 课题的国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 国外智能磨削研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内智能磨削研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 论文研究的主要内容 | 第16页 |
| 1.5 小结 | 第16-18页 |
| 第二章 模糊系统、神经网络及模糊神经网络基本理论 | 第18-39页 |
| 2.1 模糊系统 | 第18-28页 |
| 2.1.1 模糊集合基本理论 | 第18-22页 |
| 2.1.2 模糊逻辑推理及模糊推理系统 | 第22-28页 |
| 2.2 人工神经网络系统 | 第28-36页 |
| 2.2.1 人工神经元模型 | 第28-29页 |
| 2.2.2 人工神经网络的拓扑结构 | 第29-30页 |
| 2.2.3 人工神经网络的学习规则 | 第30-32页 |
| 2.2.4 BP 算法 | 第32-36页 |
| 2.3 模糊神经网络技术 | 第36-38页 |
| 2.3.1 模糊神经网络的一般结构 | 第36-37页 |
| 2.3.2 模糊系统和神经网络对函数的逼近性 | 第37-38页 |
| 2.4 小结 | 第38-39页 |
| 第三章 工件弹性变形自适应控制 | 第39-55页 |
| 3.1 外圆纵向磨削过程磨削力模型 | 第39-42页 |
| 3.2 外圆纵向磨削过程工件弹性变形数学模型 | 第42-48页 |
| 3.2.1 无中心架支撑情况 | 第42-45页 |
| 3.2.2 有中心架支撑情况 | 第45-48页 |
| 3.3 外圆纵向磨削中工件弹性变形自适应控制 | 第48-51页 |
| 3.3.1 外圆纵向磨削中工件形状误差影响因素 | 第48-49页 |
| 3.3.2 现有提高纵向磨削中工件加工精度和效率的方法 | 第49页 |
| 3.3.3 变速磨削自适应控制方法 | 第49-51页 |
| 3.4 变速磨削自适应控制的仿真 | 第51-54页 |
| 3.5 小结 | 第54-55页 |
| 第四章 尺寸生成机理及尺寸模型的建立 | 第55-68页 |
| 4.1 外圆纵向磨削尺寸生成机理 | 第55-57页 |
| 4.2 外圆纵向磨削尺寸模型 | 第57-64页 |
| 4.2.1 弹性位移 Y | 第57-58页 |
| 4.2.2 砂轮和工件的接触变形量 dr | 第58-60页 |
| 4.2.3 砂轮磨损量 d | 第60-62页 |
| 4.2.4 纵向磨削尺寸模型 | 第62-64页 |
| 4.3 外圆纵向磨削尺寸模型仿真 | 第64-66页 |
| 4.4 小结 | 第66-68页 |
| 第五章 尺寸智能预测模型的建立 | 第68-82页 |
| 5.1 概述 | 第68-69页 |
| 5.2 Elman 网络的结构和算法 | 第69-73页 |
| 5.2.1 Elman 动态网络的基本结构 | 第69-71页 |
| 5.2.2 Elman 动态递归网络的学习算法 | 第71-73页 |
| 5.3 神经网络系统辨识模型 | 第73-75页 |
| 5.4 外圆纵向磨削加工中尺寸预测模型 | 第75-81页 |
| 5.5 小结 | 第81-82页 |
| 第六章 尺寸的智能预测控制 | 第82-105页 |
| 6.1 外圆纵向磨削尺寸预测控制模型的建立及尺寸预测控制算法 | 第82-83页 |
| 6.2 外圆纵向磨削尺寸预测模糊控制器结构 | 第83-84页 |
| 6.3 量化因子的计算及自适应调整 | 第84-88页 |
| 6.3.1 量化因子的计算 | 第84-85页 |
| 6.3.2 量化因子的自适应调整 | 第85-88页 |
| 6.4 模糊化 | 第88-90页 |
| 6.5 模糊规则 | 第90-92页 |
| 6.6 模糊推理 | 第92-95页 |
| 6.7 反模糊化 | 第95页 |
| 6.8 外圆纵向磨削尺寸预测模糊控制仿真 | 第95-104页 |
| 6.9 小结 | 第104-105页 |
| 第七章 表面粗糙度预测辨识模型的建立 | 第105-144页 |
| 7.1 表面粗糙度综述 | 第105-109页 |
| 7.1.1 磨削表面粗糙度的影响因素 | 第105-106页 |
| 7.1.2 纵磨中理想表面粗糙度公式 | 第106-107页 |
| 7.1.3 纵磨中表面粗糙度经验公式 | 第107-108页 |
| 7.1.4 目前测量加工零件表面粗糙度的方法及存在的问题 | 第108-109页 |
| 7.2 表面粗糙度的预测辨识模型 | 第109-128页 |
| 7.2.1 外圆纵向磨削加工中表面粗糙度神经网络辨识模型 | 第110-122页 |
| 7.2.2 外圆纵向磨削加工中表面粗糙度模糊神经网络辨识模型 | 第122-125页 |
| 7.2.3 外圆纵向磨削加工中表面粗糙度的多元线性回归辨识模型 | 第125-128页 |
| 7.3 表面粗糙度的预测辨识模型仿真 | 第128-143页 |
| 7.3.1 磨削加工中表面粗糙度神经网络辨识模型仿真 | 第132-135页 |
| 7.3.2 磨削加工中表面粗糙度模糊神经网络辨识模型仿真 | 第135-141页 |
| 7.3.3 外圆纵向磨削加工中表面粗糙度多元回归辨识模型 | 第141-143页 |
| 7.4 小结 | 第143-144页 |
| 第八章 表面粗糙度的智能控制 | 第144-168页 |
| 8.1 外圆纵向磨削粗糙度控制模型的建立 | 第144页 |
| 8.2 自适应模糊神经网络控制器及仿真 | 第144-159页 |
| 8.3 粗糙度在线检测仪 | 第159-167页 |
| 8.3.1 表面粗糙度在线检测仪原理及检测方法 | 第159-161页 |
| 8.3.2 表面粗糙度图像的频域分析 | 第161-167页 |
| 8.4 小结 | 第167-168页 |
| 第九章 实验研究 | 第168-206页 |
| 9.1 磨床改造 | 第168页 |
| 9.2 实验条件 | 第168-172页 |
| 9.2.1 机床系统 | 第168-169页 |
| 9.2.2 试验仪器及主要用途 | 第169-170页 |
| 9.2.3 实验系统接线图 | 第170-171页 |
| 9.2.4 传感器标定 | 第171-172页 |
| 9.3 变速磨削自适应控制方法的实验 | 第172-177页 |
| 9.3.1 外圆纵向磨削过程磨削力模型实验 | 第172-174页 |
| 9.3.2 外圆纵向磨削过程变速磨削优化控制工件变形实验 | 第174-177页 |
| 9.4 外圆纵向磨削尺寸预测控制实验 | 第177-181页 |
| 9.5 表面粗糙度在线检测仪检测系统及其配置 | 第181-186页 |
| 9.6 表面粗糙度预测模型实验 | 第186-198页 |
| 9.6.1 表面粗糙度神经网络预测模型 | 第189-191页 |
| 9.6.2 表面粗糙度模糊神经网络预测模型 | 第191-195页 |
| 9.6.3 表面粗糙度多元线性回归预测模型 | 第195-198页 |
| 9.7 表面粗糙度预测控制实验 | 第198-205页 |
| 9.8 小结 | 第205-206页 |
| 第十章 结论与展望 | 第206-208页 |
| 参考文献 | 第208-215页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第215-216页 |
| 致谢 | 第216-217页 |
| 摘要 | 第217-224页 |
