| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| CHAPTER 1:INTRODUCTION | 第18-29页 |
| 1.1 INTRODUCTION | 第18-22页 |
| 1.2 RESEARCH AIMS AND OBIECTIVES | 第22-23页 |
| 1.3 PROPOSED RSEARCH FRAME WORK | 第23-26页 |
| 1.4 CONTRIBUTION OF THE CURRENT STUDY | 第26-27页 |
| 1.5 THESIS STRUCTURE | 第27-29页 |
| CHAPTER 2:LITERATURE REVIEW | 第29-61页 |
| 2.1 INTRODUCTION | 第29-31页 |
| 2.2 INPUT-OUTPUT AND IN-PROCESS PARAMETERS RELATIONSHIP MODELING | 第31-35页 |
| 2.2.1 Statistical Regression technique | 第31-32页 |
| 2.2.2 Artificial Neural Networks (ANN) and fuzzy set theory based modeling Techniques | 第32-35页 |
| 2.3 DETRMINATION OF OPTIMAL OR NEAR OPTIMAL CUTTING CONDITIONS | 第35-52页 |
| 2.3.1 Conventional Optimization Techniques | 第36-43页 |
| 2.3.2 Non-conventional techniques | 第43-52页 |
| 2.4 A GENERIC FRAMEWORK FOR PROCESS PARAMETERS OPTIMIZATION IN METAL CUTTING OPERATION | 第52-56页 |
| 2.4.1 Process input-output and in-process parameters relationship modeling | 第53-55页 |
| 2.4.2 Determination of optimal or near-optimal solutions | 第55-56页 |
| 2.5 NEURAL NETWORKS STRUCTURE AND APPLICATIONS | 第56-60页 |
| 2.6 CONCLUSION | 第60-61页 |
| CHAPTER 3:CUTTING FORCE MODEL AND DESIGN OF EXPERIMENTS | 第61-73页 |
| 3.1 INTRODUCTION | 第61-62页 |
| 3.2 CUTTING FORCE MODELLING | 第62-64页 |
| 3.3 RESPONSE SURFACE MODELING | 第64-66页 |
| 3.4 IDENTIFICATION OF SUITABLE DESIGN OF EXPERIMENTS | 第66-72页 |
| 3.4.1 FULL FACTORIAL DESIGN | 第67页 |
| 3.4.2 Fractional factorial design | 第67-68页 |
| 3.4.3 Rotatable Designs | 第68-70页 |
| 3.4.4 Optimal Designs | 第70-71页 |
| 3.4.5 Chosen Design for Experiments | 第71-72页 |
| 3.4.5.1 Key Variables | 第71页 |
| 3.4.5.2 Determination of parameters levels | 第71-72页 |
| 3.4.5.3 Identification of Designs of Experiments | 第72页 |
| 3.5 CONCLUSION | 第72-73页 |
| CHAPTER 4:EXPERIMENTAL WORKS EQUIPMENTS AND SET UP | 第73-83页 |
| 4.1 INTRODUCTION | 第73页 |
| 4.2 WORK PIECE SPECIFICATIONS | 第73-75页 |
| 4.3 END MILLING MACHINE | 第75页 |
| 4.4 TOOL SELECTION | 第75-77页 |
| 4.5 SURFACE ROUGHNESS MEASURING DEVICE | 第77-79页 |
| 4.5.1 Details of TR200 Roughness Tester Features | 第77-78页 |
| 4.5.2 Technical specifications of surface roughness device | 第78-79页 |
| 4.6 CUTTING FORCE SETTING UP | 第79-82页 |
| 4.7 CONCLUTION | 第82-83页 |
| CHAPTER 5:SENSITIFITY ANALYSIS AND OPTIMIZATION OF MACHININGPARAMETERS BASED ON SURFACE ROUGHNESS | 第83-102页 |
| 5.1 INTRODUCTION | 第83-86页 |
| 5.2 PROPOSED RSM APPLICATION | 第86页 |
| 5.3 EXPERIMENTAL WORK | 第86-89页 |
| 5.4 SURROGATE MODEL ESTABLISHMENT | 第89-90页 |
| 5.5 SENSITIVITY ANALYSIS AND DISCUSSIONS | 第90-97页 |
| 5.6 MACHINING PARAMETERS OPTIMIZATIONS | 第97-101页 |
| 5.7 CONCLUTIONS | 第101-102页 |
| CHAPTER 6:OPTIMIZATION OF MACHINING PARAMETERS AFFECTTINGSURFACE ROUGHNESS AND CUTTING FORCE BASED ON TAGUCHI AND RSMTECHNIQUES | 第102-127页 |
| 6.1 INTRODUCTION | 第102-104页 |
| 6.2 METHODOLOGY | 第104-106页 |
| 6.3 EXPERIMENTAL SETUP | 第106-108页 |
| 6.4 RESULTS AND DISCUTIONS | 第108-118页 |
| 6.5 OPTIMIZATION RESULTS | 第118-123页 |
| 6.5.1 Single optimization | 第118-120页 |
| 6.5.2 Multi-objective optimization | 第120-123页 |
| 6.6 COMPOSITE DESIRABILITY EVALUATION | 第123-124页 |
| 6.7 VERIFICATIONS | 第124-126页 |
| 6.7.1 Linear and non-linear verifications | 第124-125页 |
| 6.7.2 Optimization Verifications | 第125-126页 |
| 6.8 CONCLUTIONS | 第126-127页 |
| CHAPTER 7:OPTIMIZATION OF MACHINING PARAMETERS USING ARTIFICIALNEURAL NETWORKS(ANN) | 第127-142页 |
| 7.1 INTRODUCTION | 第127-129页 |
| 7.2 SINGLE OBJECTIVE SIMULATION RESULTS | 第129-135页 |
| 7.2.1 ANN Structure and Training | 第131-132页 |
| 7.2.2 ANN Optimization Results | 第132-134页 |
| 7.2.3 Regressions Results | 第134-135页 |
| 7.3 MULTI-OBJECTIVE SIMULATION RESULTS | 第135-138页 |
| 7.4 SIMULATION RESULTS ANALYSIS | 第138-141页 |
| 7.5 CONCLUTION | 第141-142页 |
| CONCLUSIONS AND FUTURE WORKS | 第142-145页 |
| ACKNOWLEDGEMENTS | 第145-147页 |
| REFERENCES | 第147-157页 |
| ABBREVIATIONS | 第157-158页 |
| LIST OF PUBLICATIONS | 第158-159页 |
| APPENDIXES | 第159-168页 |
