| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 深孔刀具的发展历程 | 第11-13页 |
| 1.3 刀具磨损的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 刀具状态监测识别的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2. 单齿BTA深孔钻的结构与磨损分析 | 第16-27页 |
| 2.1 单齿BTA深孔钻 | 第16-19页 |
| 2.1.1 单齿BTA钻的结构特点 | 第16-17页 |
| 2.1.2 单齿BTA钻的几何参数 | 第17-18页 |
| 2.1.3 单齿BTA钻的切削特点 | 第18-19页 |
| 2.2 BTA系统的工作原理 | 第19-20页 |
| 2.3 单齿BTA钻受力分析 | 第20-22页 |
| 2.4 单齿BTA深孔钻的磨损 | 第22-26页 |
| 2.4.1 BTA深孔钻削磨损实验 | 第22-23页 |
| 2.4.2 单齿BTA钻的磨损形式 | 第23-24页 |
| 2.4.3 深孔刀具的磨损因素和磨损机理 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3. 基于Deform-3D的BTA深孔刀具磨损分析 | 第27-40页 |
| 3.1 有限元法的应用 | 第27页 |
| 3.2 Deform-3D有限元软件介绍 | 第27-30页 |
| 3.2.1 软件概述 | 第27-28页 |
| 3.2.2 Deform-3D有限元软件分析过程 | 第28-30页 |
| 3.3 基于Deform-3D的单齿BTA钻仿真分析 | 第30-37页 |
| 3.4 仿真结果分析 | 第37-39页 |
| 3.4.1 温度分析 | 第37-38页 |
| 3.4.2 刀具磨损分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4. 基于小波分析的刀具磨损状态识别 | 第40-58页 |
| 4.1 工况信号分析及功率监测法 | 第40页 |
| 4.2 实验系统的建立 | 第40-45页 |
| 4.2.1 功率监测法 | 第41-43页 |
| 4.2.2 基于功率信号的监测系统建立 | 第43-44页 |
| 4.2.3 实验装置 | 第44-45页 |
| 4.3 功率监测信号消噪处理 | 第45-51页 |
| 4.3.1 功率信号分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 信号消噪方法 | 第46-49页 |
| 4.3.3 信号消噪处理 | 第49-51页 |
| 4.4 基于小波变换的切削功率信号特征提取 | 第51-56页 |
| 4.4.1 小波变换 | 第51-54页 |
| 4.4.2 刀具状态切削功率信号特征提取 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 5. 基于RBF神经网络的刀具磨损状态识别 | 第58-65页 |
| 5.1 RBF神经网络 | 第58-59页 |
| 5.2 刀具磨损状态识别过程 | 第59-64页 |
| 5.2.1 特征向量的选取 | 第59-61页 |
| 5.2.2 网络的建立与学习 | 第61页 |
| 5.2.3 状态识别结果 | 第61-63页 |
| 5.2.4 识别结果的标准化 | 第63-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 6. 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 发展与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |