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 |