硬脆材料旋转超声加工刀具磨损状态监测技术研究

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硬脆材料旋转超声加工刀具磨损状态监测技术研究

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硬脆材料旋转超声加工刀具磨损状态监测技术研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-16页
1.1 课题的来源	第8页
1.2 课题的研究目的和意义	第8-9页
1.3 国内外研究现状分析	第9-15页
1.3.1 旋转超声加工技术研究现状	第9-11页
1.3.2 刀具磨损监测技术研究现状	第11-15页
1.4 本课题的主要研究内容	第15-16页
第2章刀具磨损阶段划分及监测信号采集实验研究	第16-28页
2.1 引言	第16页
2.2 刀具磨损形态分析及磨损阶段划分实验	第16-22页
2.2.1 实验目的	第16页
2.2.2 实验设备和材料	第16-18页
2.2.3 实验步骤	第18页
2.2.4 实验结果分析	第18-22页
2.3 刀具磨损状态监测信号采集实验	第22-27页
2.3.1 实验目的	第22页
2.3.2 监测系统传感器的确定	第22-23页
2.3.3 监测信号采集平台搭建	第23-24页
2.3.4 监测信号采集实验方案设计	第24-25页
2.3.5 实验结果分析	第25-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第3章刀具磨损状态监测信号的特征提取与优选	第28-48页
3.1 引言	第28页
3.2 振动和切削力信号预处理	第28-30页
3.2.1 信号长周期趋势项的消除	第28-29页
3.2.2 信号的平滑处理	第29页
3.2.3 信号预处理结果分析	第29-30页
3.3 监测信号时域和频域特征的提取	第30-33页
3.3.1 时域特征提取	第30-32页
3.3.2 频域特征提取	第32-33页
3.4 基于小波包分解的特征提取	第33-41页
3.4.1 小波包分析基础	第33-36页
3.4.2 相对小波包能量特征提取	第36-37页
3.4.3 振动信号的相对小波包能量特征提取	第37-39页
3.4.4 力信号相对小波包能量特征提取	第39-41页
3.5 特征的优选	第41-47页
3.5.1 特征选择因子的定义	第41-43页
3.5.2 振动信号特征优选	第43-46页
3.5.3 力信号的特征优选	第46-47页
3.6 本章小结	第47-48页
第4章基于改进GA-BP神经网络的刀具磨损状态识别	第48-63页
4.1 引言	第48页
4.2 BP神经网络	第48-51页
4.3 改进的GA-BP神经网络	第51-57页
4.3.1 基于遗传算法的神经网络初始权值和阈值优化	第51-55页
4.3.2 基于模糊推理的神经网络结构学习算法	第55-57页
4.4 基于改进GA-BP神经网络的刀具磨损状态识别	第57-62页
4.4.1 训练参数的确定	第57页
4.4.2 样本的选择和归一化	第57页
4.4.3 改进的GA-BP神经网络的训练	第57-59页
4.4.4 刀具磨损状态的识别	第59-60页
4.4.5 与传统BP神经网络识别结果的对比	第60-61页
4.4.6 与不使用特征优选方法识别结果的对比	第61-62页
4.5 本章小结	第62-63页
第5章基于虚拟仪器的刀具磨损状态监测系统开发	第63-73页
5.1 引言	第63页
5.2 虚拟仪器技术简介	第63-64页
5.3 刀具状态监测系统总体框架	第64-65页
5.4 监测系统各模块功能介绍	第65-71页
5.4.1 多传感器信号采集模块	第65-67页
5.4.2 离线参数调整模块	第67-69页
5.4.3 刀具磨损状态在线监测模块	第69-71页
5.5 旋转超声加工过程刀具状态监测仿真实验	第71-72页
5.6 本章小结	第72-73页
结论	第73-74页
参考文献	第74-81页
致谢	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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