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大平面砂轮磨削温度的理论分析及数值仿真

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第8-13页
    1.1 研究背景第8页
    1.2 磨削温度理论与仿真研究现状第8-10页
        1.2.1 磨削温度理论研究现状第8-9页
        1.2.2 磨削温度仿真研究现状第9-10页
    1.3 有限元方法简介第10-11页
    1.4 本文研究内容第11-12页
    1.5 本章小结第12-13页
2 大平面砂轮磨削温度理论分析第13-33页
    2.1 磨削温度基础理论第13-18页
        2.1.1 磨削热产生机理第13-14页
        2.1.2 传热基本方式第14-15页
        2.1.3 导热微分方程建立第15-16页
        2.1.4 导热微分方程三类边界条件第16-18页
    2.2 大平面砂轮磨削热状态分析模型第18-22页
        2.2.1 分析模型的推导第18-21页
        2.2.2 分析模型的边界条件第21-22页
    2.3 磨削主要参数设置第22-26页
        2.3.1 材料属性和齿轮几何参数第22-23页
        2.3.2 磨削接触线长度及热源形状第23-24页
        2.3.3 能量分配比第24-25页
        2.3.4 磨削力第25-26页
    2.4 结果及分析第26-32页
        2.4.1 解析模型的温升计算第26-27页
        2.4.2 解析模型温升结果分析第27-32页
    2.5 本章小结第32-33页
3 大平面砂轮磨削温度有限元仿真及分析第33-49页
    3.1 引言第33-35页
        3.1.1 有限元方法在磨削温度研究中的应用第33-34页
        3.1.2 APDL 简介第34-35页
    3.2 磨削温度的有限元建模第35-38页
        3.2.1 磨削温度的基本方程第35-36页
        3.2.2 稳态磨削温度模型的有限元表示第36-38页
        3.2.3 瞬态磨削温度模型的有限元表示第38页
    3.3 磨削温度仿真计算第38-44页
        3.3.1 前处理第39-42页
        3.3.2 有限元模型的加载与计算第42-43页
        3.3.3 后处理第43-44页
    3.4 仿真结果分析第44-47页
        3.4.1 温度计算结果第44-45页
        3.4.2 单元大小对温升结果的影响第45-46页
        3.4.3 仿真结果与解析结果比较第46-47页
    3.5 本章小结第47-49页
4 大平面砂轮磨削温度预测第49-60页
    4.1 改进 BP 神经网络模型第49-53页
        4.1.1 BP 神经网络第49-52页
        4.1.2 Levenberg-Marquardt 算法第52-53页
    4.2 神经网络模型的建立第53-54页
    4.3 神经网络的训练第54-59页
        4.3.1 Matlab 神经网络工具箱第54-55页
        4.3.2 训练样本的选择第55-57页
        4.3.3 改进算法的 BP 神经网络 Matlab 实现第57-58页
        4.3.4 神经网络泛化性第58-59页
    4.4 本章小结第59-60页
5 总结第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-66页
附录第66页
    A 攻读硕士学位期间发表的论文目录第66页
    B 攻读硕士学位期间参加的科研项目第66页
    C 攻读硕士学位期间获奖情况第66页

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