| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第12-17页 |
| 1.2.1 切削力研究现状分析 | 第12-15页 |
| 1.2.2 薄壁零件铣削加工参数优化研究现状分析 | 第15-16页 |
| 1.2.3 薄壁零件铣削加工有限元仿真研究分析 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标与主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.5 论文章节安排概述 | 第19-20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 铝合金薄壁零件铣削加工机理研究与分析 | 第21-27页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 金属切削理论 | 第21-23页 |
| 2.2.1 切削运动 | 第21-22页 |
| 2.2.2 切削过程 | 第22-23页 |
| 2.3 铝合金7050-T7451薄壁零件的工艺特点分析 | 第23-24页 |
| 2.3.1 铝合金7050-T7451的材料性能 | 第23页 |
| 2.3.2 铝合金7050-T7451薄壁零件的加工难点 | 第23-24页 |
| 2.4 铝合金7050-T7451薄壁零件铣削加工切削力 | 第24-26页 |
| 2.4.1 切削力的来源与分类 | 第24-25页 |
| 2.4.2 切削力的影响因素 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 铝合金7050-T7451T型薄壁零件铣削加工切削力模型 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 铝合金7050-T7451T型薄壁零件切削力公式 | 第27-28页 |
| 3.3 铝合金7050-T7451T型薄壁零件铣削加工正交实验 | 第28-33页 |
| 3.3.1 实验流程 | 第28-29页 |
| 3.3.2 铣削加工参数的选择 | 第29-31页 |
| 3.3.3 实验材料 | 第31-32页 |
| 3.3.4 实验设备 | 第32-33页 |
| 3.4 实验数据采集和处理 | 第33-36页 |
| 3.5 显著性检验 | 第36-38页 |
| 3.6 验证切削力模型的有效性 | 第38-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 铝合金7050-T7451T型薄壁零件铣削加工有限元模型建立与分析 | 第40-56页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 有限元模型理论基础 | 第40-43页 |
| 4.2.1 温度场有限元模型 | 第41页 |
| 4.2.2 应力场有限元模型 | 第41-42页 |
| 4.2.3 热—力耦合有限元模型 | 第42-43页 |
| 4.3 铝合金7050-T7451T型薄壁零件铣削加工的有限元仿真过程 | 第43-48页 |
| 4.3.1 零件的几何模型 | 第43页 |
| 4.3.2 刀具的几何模型 | 第43-44页 |
| 4.3.3 材料模型 | 第44-45页 |
| 4.3.4 材料属性 | 第45-46页 |
| 4.3.5 装配刀具与工件 | 第46页 |
| 4.3.6 网格划分 | 第46-47页 |
| 4.3.7 接触条件与分析步加载 | 第47-48页 |
| 4.4 仿真结果数据处理及分析 | 第48-53页 |
| 4.4.1 铝合金7050-T7451薄壁零件切削力仿真分析 | 第48-51页 |
| 4.4.2 铝合金7050-T7451T型薄壁零件加工变形量仿真分析 | 第51-53页 |
| 4.5 曲线拟合方法—最小二乘法研究 | 第53-55页 |
| 4.5.1 最小二乘法基本理论 | 第53-54页 |
| 4.5.2 切削力与加工变形量的函数关系 | 第54页 |
| 4.5.3 切削力与加工变形量的函数关系验证 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 铝合金7050-T7451薄壁零件铣削加工变形量验证实验 | 第56-61页 |
| 5.1 实验目的 | 第56页 |
| 5.2 实验材料与实验设备 | 第56-57页 |
| 5.2.1 实验材料 | 第56页 |
| 5.2.2 实验设备 | 第56-57页 |
| 5.3 实验流程 | 第57页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第57-59页 |
| 5.5 误差分析 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 基于神经网络的铝合金7050-T7451T型薄壁零件铣削加工变形预测模型 | 第61-71页 |
| 6.1 引言 | 第61页 |
| 6.2 神经网络 | 第61-66页 |
| 6.2.1 BP神经网络原理 | 第62-63页 |
| 6.2.2 BP神经网络算法 | 第63-65页 |
| 6.2.3 BP神经网络学习规则 | 第65-66页 |
| 6.3 基于BP神经网络的铝合金薄壁零件铣削加工变形模型 | 第66-67页 |
| 6.3.1 网络层数设计 | 第66页 |
| 6.3.2 网络各层节点数量确定 | 第66-67页 |
| 6.3.3 传递函数的设定 | 第67页 |
| 6.4 BP神经网络有限元仿真模型的训练 | 第67-70页 |
| 6.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第7章 基于遗传算法的铝合金7050-T7451T型薄壁零件铣削加工参数优化分析 | 第71-84页 |
| 7.1 引言 | 第71页 |
| 7.2 遗传算法 | 第71-74页 |
| 7.2.1 遗传算法的基本理论 | 第71-72页 |
| 7.2.2 遗传算法的基本操作 | 第72-74页 |
| 7.3 铝合金7050-T7451T型薄壁零件铣削加工参数优化模型 | 第74-80页 |
| 7.3.1 设计变量 | 第74-75页 |
| 7.3.2 铝合金薄壁零件铣削加工参数优化的目标函数 | 第75-78页 |
| 7.3.3 铝合金薄壁零件铣削加工参数优化问题的约束条件 | 第78-80页 |
| 7.4 铝合金薄壁零件铣削加工参数优化结果 | 第80-83页 |
| 7.4.1 最小加工变形量优化结果及分析 | 第80-82页 |
| 7.4.2 最高加工效率优化结果及分析 | 第82-83页 |
| 7.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第8章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 8.1 总结 | 第84-85页 |
| 8.2 展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第91页 |
