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基于切向—轮廓控制的凸轮磨削算法

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题背景及研究意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-18页
        1.2.1 单轴协调控制算法第13-14页
        1.2.2 交叉耦合控制算法第14-15页
        1.2.3 坐标变换控制算法第15-17页
        1.2.4 等效误差控制算法第17-18页
    1.3 本文的主要内容及结构安排第18-21页
        1.3.1 研究目标和主要研究内容第18-19页
        1.3.2 章节安排第19-21页
第2章 凸轮升程数据的数学处理第21-33页
    2.1 凸轮及凸轮机构第21-22页
    2.2 凸轮升程数据的优化处理第22-29页
        2.2.1 光顺处理第23-25页
        2.2.2 三次样条插值第25-27页
        2.2.3 优化结果分析第27-29页
    2.3 凸轮磨削系统的输入序列值第29-31页
        2.3.1 反转法求凸轮轮廓曲线第29-30页
        2.3.2 凸轮转角与砂轮位置联动数学关系第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第3章 凸轮磨削的切向-轮廓控制算法第33-49页
    3.1 切向-轮廓控制算法第33-40页
        3.1.1 轮廓误差数学模型第33-37页
        3.1.2 切向-轮廓控制算法第37-39页
        3.1.3 坐标转换矩阵的计算第39-40页
    3.2 整体轮廓误差控制算法第40-42页
        3.2.1 位置跟踪补偿算法的提出第40-41页
        3.2.2 整体轮廓误差控制算法第41-42页
    3.3 整体轮廓误差控制算法的仿真验证第42-47页
        3.3.1 传统单轴控制方法的仿真分析第42-44页
        3.3.2 仿真验证及结果分析第44-47页
    3.4 本章小结第47-49页
第4章 切向-轮廓控制器的参数优化算法第49-57页
    4.1 差分进化算法的基本原理第49-51页
    4.2 基于差分进化算法的参数优化第51-53页
    4.3 参数优化算法的仿真验证第53-55页
        4.3.1 参数优化算法的初始化第53页
        4.3.2 仿真验证及结果分析第53-55页
    4.4 本章小结第55-57页
第5章 切向-轮廓控制器的参数自适应控制算法第57-67页
    5.1 BP神经网络的基本原理第57-59页
    5.2 BP神经网络的参数自适应控制算法第59-62页
    5.3 参数自适应控制算法的仿真验证第62-63页
        5.3.1 BP神经网络参数自适应的初始化第62页
        5.3.2 仿真验证及结果分析第62-63页
    5.4 两种方法的对比分析第63-65页
    5.5 本章小结第65-67页
第6章 总结与展望第67-69页
    6.1 全文总结第67-68页
    6.2 研究展望第68-69页
参考文献第69-75页
附录第75-77页
作者简介及科研成果第77-79页
致谢第79页

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