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大功率CO2激光三维智能加工CAM的研究

第一章 绪论第1-22页
 1.1 引言第10-11页
 1.2 智能加工发展概况第11-12页
 1.3 大功率CO_2激光三维加工现状与进展第12-17页
  1.3.1 国外概况第12-14页
  1.3.2 激光加工在汽车制造中应用第14-16页
  1.3.3 国内概况第16-17页
 1.4 大功率CO_2激光三维智能制造CAM的关键技术第17-19页
 1.5 本文的主要研究内容第19-22页
第二章 大功率CO_2激光三维加工的特点第22-30页
 2.1 大功率CO_2激光飞行光束的特点第22-24页
  2.1.1 光束质量的定义第22-23页
  2.1.2 激光热透镜效应第23-24页
 2.2 飞行光束对加工质量的影响第24-25页
 2.3 大功率CO_2激光三维智能制造系统结构第25-29页
  2.3.1 光学系统第25-26页
  2.3.2 数控系统与编程方法第26-29页
 2.4 本章小结第29-30页
第三章 激光三维智能加工中的轨迹研究第30-54页
 3.1 激光三维加工轨迹的特点第30-32页
  3.1.1 激光三维加工运动的特点第30-31页
  3.1.2 激光三维加工的编程方式第31-32页
 3.2 激光三维加工的轨迹生成第32-34页
  3.2.1 三维加工轨迹的提取第32-33页
  3.2.2 线段排序算法第33-34页
 3.3 三维工件边界轨迹的自动生成第34-38页
 3.4 激光三维加工中的优化第38-41页
  3.4.1 优化原则第39-41页
 3.5 激光三维加工的轨迹规划第41-49页
  3.5.1 激光头的运动规划第41-42页
  3.5.2 加工顺序的规划第42-49页
 3.6 常用图形库的建立第49-51页
  3.6.1 图形库的设计第49-50页
  3.6.2 图形库的实现第50-51页
 3.7 本章小结第51-54页
第四章 激光三维加工CAM系统中的相关技术第54-67页
 4.1 模拟加工仿真动画第54-59页
  4.1.1 计算机动画原理第54-56页
  4.1.2 通用CAD平台上计算机动画的实现第56-58页
  4.1.3 插值算法第58-59页
 4.2 干涉检查第59-66页
  4.2.1 干涉检查算法概述第60-63页
  4.2.2 干涉检查的实现第63-66页
 4.3 本章小结第66-67页
第五章 激光三维加工工艺的自适应的研究第67-111页
 5.1 激光三维切割加工的特点第67-75页
  5.1.1 影响激光切割加工过程的因素分析第67-69页
  5.1.2 五轴联动飞行光束CO_2激光三维切割工艺第69-75页
 5.2 激光三维切割工艺的神经网络研究方法第75-95页
  5.2.1 神经网络在激光加工中的应用第76-77页
  5.2.2 BP神经网络结构第77-78页
  5.2.3 BP网络学习算法的实现第78-82页
  5.2.4 激光三维切割质量的量化第82-87页
  5.2.5 神经网络模型第87-91页
  5.2.6 CO_2激光三维方位切割的知识获取第91-95页
 5.3 激光三维切割的工艺子程序第95-100页
  5.3.1 工艺子程序的生成第95-97页
  5.3.2 智能工艺系统的建立第97-100页
 5.4 NC加工程序第100-104页
  5.4.1 激光加工工艺子程序的结构第100-101页
  5.4.2 NC加工主程序与补偿第101-104页
 5.5 激光三维切割机理初探第104-109页
 5.6 本章小结第109-111页
第六章 激光三维智能加工的实践第111-121页
 6.1 龙门式五轴联动大功率CO_2激光三维加工系统第111-114页
  6.1.1 系统组成第111-112页
  6.1.2 激光加工机的光束质量第112-114页
 6.2 “大红旗”轿车三维覆盖件的激光切割第114-117页
 6.3 本章小结第117-121页
第七章 结论第121-125页
 7.1 全文工作总结第121-123页
 7.2 结束语第123-125页
参考文献第125-131页
作者在攻读博士学位期间发表的论文第131-132页
作者在攻读博士学位期间参加的学术活动第132-133页
致谢第133页

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