磨削表面粗糙度预测及实验研究

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磨削表面粗糙度预测及实验研究

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磨削表面粗糙度预测及实验研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
目录	第6-8页
第1章绪论	第8-21页
· 课题研究背景及意义	第8页
· 钛合金材料特性及磨削特点	第8-15页
· 钛合金材料的分类	第8-9页
· 钛合金的材料特性	第9-11页
· 钛合金的磨削特点	第11-12页
· 表面粗糙度简介	第12-15页
· 磨削过程建模方法概述	第15-20页
· 物理建模	第15-17页
· 几何建模	第17-18页
· 数值模拟	第18页
· 分子动力学仿真建模	第18-20页
· 论文主要研究内容	第20-21页
第2章实验设备及方案	第21-33页
· 实验设备	第21-24页
· 强力成型磨床	第21-22页
· 砂轮及试件的安装	第22-24页
· 试件材料	第24页
· 磨削力的采集	第24-26页
· 检测仪器	第26-28页
· 表面粗糙度检测仪及测量	第26-27页
· 超景深三维显微镜	第27-28页
· 实验方案	第28-32页
· 正交实验与正交表	第28-29页
· 实验设计	第29-32页
· 本章小结	第32-33页
第3章磨削表面粗糙度回归分析	第33-49页
· 多元线性回归分析	第33-36页
· 多元线性回归分析数学模型	第33-34页
· 参数的最小二乘法估计模型	第34-36页
· 磨削表面粗糙度的建模	第36-40页
· 回归模型的检验	第40-42页
· 磨削黏附磨损机理	第42-46页
· 磨削参数对表面粗糙度的影响	第46-48页
· 本章小结	第48-49页
第4章基于 BP 神经网络的磨削表面粗糙度预测	第49-67页
· 神经网络简介	第49-56页
· 神经元模型	第49-51页
· 神经网络的结构及学习方法	第51-54页
· 神经网络的特点及应用	第54-56页
· BP 神经网络设计	第56-60页
· BP 神经网络基本原理	第56-59页
· BP 神经网络结构设计	第59-60页
· BP 网络存在的问题及改进方法	第60页
· BP 网络预测模型的建立	第60-66页
· Matlab 及其工具箱简介	第60页
· BP 网络的建立与预测	第60-65页
· 回归模型和 BP 神经网络模型对比	第65-66页
· 本章小结	第66-67页
第5章总结与展望	第67-68页
参考文献	第68-71页
致谢	第71-72页
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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