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高温合金GH4169的电火花加工多目标参数优化与工艺建模研究

摘要第9-11页
Abstract第11-12页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 课题研究背景第13-14页
    1.2 课题研究的目的和意义第14-15页
    1.3 电火花加工技术第15-18页
        1.3.1 电火花加工的原理第15页
        1.3.2 电火花加工的机理第15-17页
        1.3.3 电火花加工的发展趋势第17-18页
    1.4 高温合金GH4169的加工方法研究现状第18-20页
    1.5 电火花加工工艺建模研究现状第20-21页
    1.6 课题主要研究内容第21-23页
第2章 高温合金GH4169的电火花加工工艺试验探究第23-35页
    2.1 试验方案及参数确定第23-28页
        2.1.1 加工机床和检测仪器的选择第23-24页
        2.1.2 试验材料的选择第24-26页
        2.1.3 工作液的选择第26页
        2.1.4 影响因素的确定第26页
        2.1.5 加工指标和测量方式的确定第26-27页
        2.1.6 极性的选择第27页
        2.1.7 抬刀周期和抬刀高度的选择第27-28页
    2.2 单因素试验第28-32页
        2.2.1 峰值电流对加工指标的影响第29页
        2.2.2 脉宽对加工指标的影响第29-30页
        2.2.3 脉间对加工指标的影响第30-31页
        2.2.4 间隙电压对加工指标的影响第31-32页
    2.3 GH4169加工面性能分析第32-34页
        2.3.1 加工面变质层的形成第32-33页
        2.3.2 加工面硬度分析第33页
        2.3.3 加工面裂纹分析第33-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第3章 高温合金GH4169的电火花加工多目标参数优化第35-45页
    3.1 正交试验第35-40页
        3.1.1 正交试验方案的设计第35-37页
        3.1.2 极差分析第37-40页
    3.2 灰色系统理论概述第40页
    3.3 基于正交试验和灰关联分析的参数优化过程第40-43页
        3.3.1 灰关联度值的计算第41页
        3.3.2 关于多目标优化的电参数分析第41-42页
        3.3.3 试验验证第42-43页
    3.4 本章小结第43-45页
第4章 基于BP神经网络的电火花加工GH4169预测模型的建立第45-61页
    4.1 人工神经网络第45页
    4.2 BP神经网络第45-50页
        4.2.1 BP神经网络的原理第46页
        4.2.2 标准BP算法的数学模型第46-48页
        4.2.3 标准BP算法的缺点第48-49页
        4.2.4 BP算法的改进第49-50页
    4.3 BP神经网络预测模型的建立第50-57页
        4.3.1 样本数据的获取第51-53页
        4.3.2 训练样本的预处理第53-55页
        4.3.3 网络结构的确定第55页
        4.3.4 激励函数的选取第55-56页
        4.3.5 学习率的确定第56页
        4.3.6 训练函数的选取第56页
        4.3.7 模型其他参数的确定第56-57页
    4.4 网络训练过程分析及预测结果验证第57-59页
    4.5 本章小结第59-61页
第5章 遗传算法优化的BP神经网络预测效果分析第61-69页
    5.1 遗传算法概述第61-62页
        5.1.1 遗传算法的原理第61页
        5.1.2 遗传算法的特点第61-62页
    5.2 遗传算法的设计第62-67页
        5.2.1 GA-BP算法流程第62-63页
        5.2.2 遗传编码第63-64页
        5.2.3 适应度函数的确定第64页
        5.2.4 遗传操作第64-66页
        5.2.5 种群规模和进化代数的确定第66-67页
    5.3 程序运行结果分析及验证第67-68页
    5.4 优化前后模型预测效果的比较与分析第68页
    5.5 本章小结第68-69页
第6章 结论与展望第69-71页
    6.1 工作总结第69-70页
    6.2 工作展望第70-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间的学术成果第75-77页
致谢第77页

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