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细长轴切削数据库的构建

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-21页
    1.1 课题研究的背景与意义第8-9页
    1.2 细长轴加工车削特性概述第9-13页
        1.2.1 细长轴车削加工的常见误差第9-11页
        1.2.2 常用消除车削加工误差的技术第11-13页
    1.3 切削数据库的概述及其国内外研究的现状第13-15页
        1.3.1 切削数据库的概述第13页
        1.3.2 国外切削数据库的研究现状第13-14页
        1.3.3 国内切削数据库的研究现状第14-15页
    1.4 切削数据库存在的问题及其发展趋势第15-19页
        1.4.1 切削数据库存在的问题第15-16页
        1.4.2 切削数据库的发展趋势第16-19页
    1.5 论文研究的主要内容第19-21页
第二章 细长轴切削数据库的设计第21-31页
    2.1 细长轴切削数据库系统设计的技术路线第21-22页
    2.2 细长轴切削数据库系统的需求分析第22-23页
        2.2.1 细长轴切削数据库系统功能的需求分析第23页
        2.2.2 细长轴切削数据库系统的信息需求分析第23页
    2.3 细长轴切削数据库系统的总体设计第23-26页
        2.3.1 细长轴切削参数数据的概念设计第24-25页
        2.3.2 逻辑设计第25-26页
    2.4 系统相关软件及技术的介绍第26-28页
        2.4.1 系统的开发工具第26-27页
        2.4.2 ADO.NET技术第27-28页
        2.4.3 数据库管理系统的选择第28页
    2.5 细长轴切削数据库系统设计需要注意的问题第28-29页
    2.6 系统总体设计方案第29-30页
    2.7 本章小结第30-31页
第三章 细长轴切削数据库的参数优化及预测第31-47页
    3.1 细长轴切削参数的优化第31-34页
        3.1.1 最大生产效率第31-32页
        3.1.2 表面粗糙度第32页
        3.1.3 其他条件第32-33页
        3.1.4 对约束条件的处理第33-34页
    3.2 优化算法的研究第34-38页
        3.2.1 遗传算法的概述第34-35页
        3.2.2 遗传算法的设计第35-38页
        3.2.3 优化的算例第38页
    3.3 细长轴切削参数的预测第38-46页
        3.3.1 神经网络第38-40页
        3.3.2 BP神经网络的概述第40-42页
        3.3.3 BP神经网络的设计流程第42-43页
        3.3.4 遗传算法优化BP神经网络流程第43-44页
        3.3.5 细长轴切削参数预测的具体过程第44-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 细长轴切削数据库系统的功能实现及其验证第47-68页
    4.1 细长轴切削数据库系统的功能模型第47-59页
        4.1.1 细长轴切削数据库的身份验证模块第47-48页
        4.1.2 细长轴切削数据库的切削工艺查询第48-50页
        4.1.3 细长轴零件的工艺信息的查询第50-51页
        4.1.4 细长轴零件加工质量查询第51-52页
        4.1.5 细长轴零件的零件图查看第52页
        4.1.6 细长轴零件工艺的添加和删除以及修改第52-56页
        4.1.7 细长轴切削数据库的智能化第56-57页
        4.1.8 细长轴切削数据库的用户管理第57-58页
        4.1.9 细长轴切削数据库的系统帮助第58-59页
    4.2 切削数据库性能分析第59页
    4.3 系统结果的验证第59-67页
        4.3.1 细长轴切削数据库验证所用设备第60-61页
        4.3.2 查询数据的检验第61-64页
        4.3.3 系统优化功能的验证第64-67页
        4.3.4 对系统预测结果的验证第67页
    4.4 本章小结第67-68页
第五章 总结与展望第68-70页
    5.1 总结第68-69页
    5.2 展望第69-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士期间参与科研项目及学术情况第73-74页
致谢第74-75页

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