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黄铜微铣削工艺参数对表面粗糙度影响规律及预测模型研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-19页
   ·课题来源、背景及研究意义第9-10页
     ·课题的来源第9页
     ·课题的背景第9-10页
   ·微小零件微铣削加工性能研究第10-14页
   ·微铣削表面粗糙度的研究第14-17页
     ·微铣削工艺参数对表面粗糙度影响规律研究现状第14-16页
     ·微铣削表面粗糙度预测模型研究现状第16-17页
   ·本文的主要研究内容第17-19页
2 微铣削机床系统完善及加工性能试验研究第19-31页
   ·立式微型数控铣床系统第19-20页
   ·微铣床电气控制系统的设计第20-24页
     ·电气控制系统的控制功能第20-21页
     ·电气控制系统电路的设计第21-24页
   ·基于PMAC的微铣床数控系统中G代码编译的实现第24-27页
     ·零件加工的数控程序编制第24-25页
     ·G代码编译的实现第25-27页
   ·微铣床加工性能试验第27-30页
     ·二维结构加工实例第27-28页
     ·三维结构加工实例第28-30页
   ·本章小结第30-31页
3 微铣削加工工艺参数对表面粗糙度影响的试验研究第31-40页
   ·工艺参数的确定第31-33页
   ·试验方案设计第33-34页
   ·试验结果分析第34-39页
   ·本章小结第39-40页
4 基于响应曲面法的微铣削表面粗糙度预测模型研究第40-50页
   ·响应曲面法理论第40-41页
   ·基于中心复合设计原则的试验方案设计第41-44页
     ·因素水平编码第42-43页
     ·试验设计方案及加工结果第43-44页
   ·基于响应曲面法表面粗糙度预测模型的建立第44-48页
     ·回归模型的参数估计第44-45页
     ·回归模型的显著性检验第45-46页
     ·回归模型的拟合不足检验第46-47页
     ·建立微铣削表面粗糙度预测模型第47-48页
   ·基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型试验验证第48-49页
     ·RSM预测模型验证试验数据第48页
     ·RSM预测模型验证试验结果分析第48-49页
   ·本章小结第49-50页
5 基于支持向量机回归的微铣削表面粗糙度预测模型研究第50-61页
   ·支持向量机理论第50-54页
     ·支持向量机(SVM)基本思想第50-51页
     ·支持向量机回归模型第51-54页
   ·试验方案设计及加工结果第54-55页
   ·基于支持向量机回归表面粗糙度预测模型的建立第55-58页
     ·数据预处理第56页
     ·核函数及参数的选择第56-57页
     ·支持向量机预测模型的建立步骤第57-58页
   ·基于支持向量机回归的表面粗糙度预测模型的结果分析第58-60页
     ·基于支持向量机回归的表面粗糙度预测模型试验验证第58-59页
     ·两种表面粗糙度预测模型预测结果对比第59-60页
   ·本章小结第60-61页
结论及展望第61-63页
参考文献第63-67页
附录A L25(5~4)正交表第67-68页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第68-69页
致谢第69-70页

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