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钛合金磨削中砂轮磨损及工件表面粗糙度研究

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钛合金磨削中砂轮磨损及工件表面粗糙度研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-13页
第一章 绪论第13-21页
  1.1 课题来源第13页
  1.2 课题背景第13页
  1.3 研究意义及目的第13-14页
  1.4 国内外研究概况第14-19页
    1.4.1 国内外钛合金磨削研究现状第14-16页
    1.4.2 国内外磨削过程监测技术研究现状第16-19页
  1.5 论文的主要研究内容第19-21页
第二章 钛合金外圆磨削工艺分析第21-28页
  2.1 钛合金材料特性第21-22页
    2.1.1 钛合金的分类第21-22页
    2.1.2 TC4 钛合金的材料性能第22页
  2.2 钛合金外圆磨削工艺及特性分析第22-27页
    2.2.1 钛合金的磨削特性分析第22-23页
    2.2.2 钛合金外圆磨削工艺第23-26页
    2.2.3 表面质量主要评价指标第26-27页
  2.3 本章小结第27-28页
第三章 钛合金磨削振动信号采集与分析系统设计第28-40页
  3.1 钛合金磨削振动信号采集与分析系统硬件组成第28-31页
    3.1.1 磨床结构与特点第28-29页
    3.1.2 传感器的选型与布置第29-30页
    3.1.3 数据采集卡与控制器选型第30-31页
  3.2 钛合金磨削振动信号采集与分析系统软件开发第31-38页
    3.2.1 基于以太网的振动信号采集第31-33页
    3.2.2 振动信号采集参数设置第33-35页
    3.2.3 振动信号的预处理第35-36页
    3.2.4 振动信号的分析方法第36-38页
  3.3 本章小结第38-40页
第四章 钛合金磨削中砂轮磨损状态在线监测研究第40-50页
  4.1 基于振动信号的砂轮磨损研究第40-43页
    4.1.1 砂轮磨损过程分析第40-41页
    4.1.2 砂轮磨损与磨削振动的关系第41页
    4.1.3 砂轮磨损判别流程第41-43页
  4.2 砂轮磨损判别阈值的设置第43-47页
    4.2.1 走刀次数阈值设置第43-46页
    4.2.2 振动信号均方根值阈值设置第46-47页
  4.3 砂轮磨损在线监测的实现第47-49页
  4.4 本章小节第49-50页
第五章 TC4 钛合金磨削振动与表面粗糙度关系的实验研究第50-59页
  5.1 磨削实验方案设计第50-52页
    5.1.1 磨床空转实验第50-51页
    5.1.2 磨削正交实验第51-52页
  5.2 工件表面粗糙度测量与分析第52-53页
  5.3 磨削用量对振动信号及表面粗糙度的影响第53-56页
    5.3.1 磨削深度对振动信号及表面粗糙度的影响第54页
    5.3.2 工件转速对振动信号及表面粗糙度的影响第54-55页
    5.3.3 砂轮磨损程度对振动信号及表面粗糙度的影响第55-56页
  5.4 振动信号与表面粗糙度的关系第56-58页
  5.5 本章小结第58-59页
第六章 基于BP神经网络的TC4 钛合金外圆磨削表面粗糙度预测第59-74页
  6.1 BP神经网络的基本原理第59-62页
    6.1.1 BP神经网络结构第59-61页
    6.1.2 BP神经网络学习算法第61-62页
  6.2 基于BP神经网络的表面粗糙度预测模型的建立第62-68页
    6.2.1 网络层数的确定第62页
    6.2.2 各层节点数的确定第62-63页
    6.2.3 传递函数及训练函数的确定第63-64页
    6.2.4 样本的预处理第64-66页
    6.2.5 表面粗糙度预测模型的建立第66-68页
  6.3 基于BP神经网络的表面粗糙度的预测第68-73页
    6.3.1 BP神经网络预测的实现第68-71页
    6.3.2 表面粗糙度预测结果分析第71-73页
  6.4 本章小结第73-74页
第七章 结论与展望第74-76页
  7.1 结论第74-75页
  7.2 展望第75-76页
参考文献第76-81页
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文第81-82页
作者在攻读硕士学位期间所作的项目第82-83页
致谢第83页

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