钛合金铣削表面粗糙度预测建模

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钛合金铣削表面粗糙度预测建模

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钛合金铣削表面粗糙度预测建模

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-10 页
第一章绪论	第10-15 页
· 引言	第10-12 页
· 关于表面粗糙度的研究现状	第12-14 页
· 国内外对表面粗糙度预测研究的现状	第12-13 页
· 钛合金铣削表面粗糙度研究现状	第13-14 页
· 表面粗糙度预测存在的问题	第14 页
· 本文的主要研究工作	第14 页
· 本文主要内容的安排	第14-15 页
第二章球头铣刀加工残余表面几何模型	第15-28 页
· 铣刀的类型及工艺特点	第15-16 页
· 广义铣刀几何参数	第15-16 页
· 预测模型构成	第16-22 页
· 球形刃数学模型	第17-18 页
· 刀具坐标系下刀刃的一般表达式	第18 页
· 工件坐标系下刀刃的一般表达式	第18-22 页
· TC11 铣削试验与仿真	第22-27 页
· TC11 材料参数	第22 页
· 仿真算法	第22-24 页
· 仿真算例	第24-27 页
· 本章小结	第27-28 页
第三章神经网络（BP 网络）预测模型	第28-39 页
· BP 人工神经网络	第28-31 页
· BP 神经网络学习算法	第28-29 页
· BP 神经网络算法实现	第29-30 页
· BP 神经网络的不足及改进	第30-31 页
· BP 神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用	第31 页
· BP 神经网络粗糙度预测模型设计	第31-33 页
· BP 神经网络层数设计	第31 页
· BP 神经网络各层节点数的确定	第31-32 页
· BP 神经网络传递函数选取	第32-33 页
· BP 神经网络粗糙度预测模型训练	第33-37 页
· BP 神经网络模型训练样本数据采集	第33-34 页
· 数据预处理	第34-35 页
· 网络训练	第35-37 页
· BP 神经网络预测模型的确定及数据处理	第37-38 页
· BP 神经网络模型的确定	第37 页
· 数据处理以及误差计算	第37-38 页
· 本章小结	第38-39 页
第四章回归分析模型	第39-55 页
· 基于回归分析对表面粗糙度预测模型的研究	第39-44 页
· 多元线性回归分析	第39-44 页
· 多元线性回归分析在粗糙度预测中的应用	第44 页
· 粗糙度预测回归模型建立	第44-47 页
· 表面粗糙度预测模型的显著性检验	第47-54 页
· 表面粗糙度预测模型的显著性检验	第47-52 页
· 表面粗糙度预测模型回归系数显著性检验	第52-53 页
· 回归分析模型预测结果的试验验证	第53-54 页
· 本章小结	第54-55 页
第五章表面粗糙度预测实例验证	第55-60 页
· 钛合金高速铣削试验方案	第55-58 页
· 工件材料	第55 页
· 试验仪器	第55-56 页
· TC4 试验方案	第56-58 页
· 铣削表面粗糙度试验与建模预测结果的对比分析	第58-59 页
· 本章小结	第59-60 页
第六章总结与展望	第60-61 页
· 总结	第60 页
· 展望	第60-61 页
参考文献	第61-64 页
致谢	第64-65 页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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