压电自适应微细电火花加工工艺研究
目录 | 第1-8页 |
CONTENTS | 第8-11页 |
摘要 | 第11-13页 |
ABSTRACT | 第13-15页 |
第1章 绪论 | 第15-27页 |
·引言 | 第15页 |
·微细电火花加工的特点与实现条件 | 第15-19页 |
·微细电火花加工技术的研究进展 | 第19-23页 |
·微细电火花加工装置的研究进展 | 第19-20页 |
·微细电火花加工工艺研究进展 | 第20-22页 |
·微小孔电火花加工工艺参数优化及建模研究进展 | 第22-23页 |
·课题的研究目的及意义 | 第23-24页 |
·课题来源及主要研究内容 | 第24-27页 |
第2章 压电自适应微细电火花加工原理及特性 | 第27-35页 |
·压电自适应微细电火花加工原理 | 第27-29页 |
·压电致动器 | 第27-28页 |
·加工原理 | 第28-29页 |
·压电自适应微细电火花加工特性分析 | 第29-33页 |
·实现短路自消除 | 第30页 |
·提高加工过程稳定性 | 第30-31页 |
·提高加工效率 | 第31-32页 |
·可实现超低电压下的电火花加工 | 第32-33页 |
·加工实例 | 第33-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第3章 电参数对性能指标的影响规律分析 | 第35-49页 |
·研究参数及电极和工件材料选取 | 第35-37页 |
·研究参数的选取及实验条件 | 第35页 |
·工件材料的选取 | 第35-36页 |
·电极材料的选取 | 第36-37页 |
·电参数对材料去除率的影响规律 | 第37-39页 |
·开路电压对MRR的影响 | 第37-38页 |
·电容C_2对MRR的影响 | 第38页 |
·限流电阻R_1对MRR的影响 | 第38-39页 |
·限流电阻R_2对MRR的影响 | 第39页 |
·电参数对电极相对损耗率的影响规律 | 第39-42页 |
·开路电压对EWR的影响 | 第40页 |
·电容C_2对EWR的影响 | 第40-41页 |
·限流电阻R_1对EWR的影响 | 第41页 |
·限流电阻R_2对EWR的影响 | 第41-42页 |
·电参数对表面粗糙度的影响规律 | 第42-48页 |
·开路电压对Ra的影响 | 第43-44页 |
·电容C_2对Ra的影响 | 第44-45页 |
·限流电阻R_1对Ra的影响 | 第45-46页 |
·限流电阻R_2对Ra的影响 | 第46-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第4章 正交试验及工艺参数优化研究 | 第49-65页 |
·工艺参数的正交试验设计 | 第49-52页 |
·正交试验设计方法 | 第49-50页 |
·工艺参数的正交试验方案 | 第50-52页 |
·基于信噪比的工艺参数主次分析 | 第52-55页 |
·信噪比的概念 | 第52-53页 |
·加工参数对工艺指标影响的主次分析 | 第53-55页 |
·基于灰色关联度的工艺参数优化 | 第55-63页 |
·灰色关联度分析方法 | 第55-58页 |
·基于灰关联度的单目标工艺参数优化 | 第58-61页 |
·基于灰关联度的多目标工艺参数优化 | 第61-63页 |
·本章小结 | 第63-65页 |
第5章 压电自适应微细电火花加工工艺模型 | 第65-81页 |
·BP神经网络概述 | 第65-69页 |
·BP网络模型 | 第65-66页 |
·BP网络的训练过程 | 第66页 |
·BP网络的学习算法 | 第66-69页 |
·BP网络的局限性 | 第69页 |
·压电自适应微细电火花加工工艺的BP网络建模 | 第69-77页 |
·样本数据的选择及预处理 | 第69-72页 |
·BP网络模型的结构设计 | 第72-74页 |
·网络训练参数的选择 | 第74-75页 |
·BP网络模型训练过程及结果 | 第75-77页 |
·BP网络模型预测效果验证 | 第77-78页 |
·本章小结 | 第78-81页 |
结论 | 第81-83页 |
参考文献 | 第83-89页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第89-91页 |
致谢 | 第91-93页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第93页 |