数据驱动的钛合金铣削刀具寿命预测与管理技术研究

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数据驱动的钛合金铣削刀具寿命预测与管理技术研究

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数据驱动的钛合金铣削刀具寿命预测与管理技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5页
注释表	第11-12页
缩略词	第12-13页
第一章绪论	第13-22页
1.1 课题研究背景与意义	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-20页
1.2.1 刀具状态监测技术	第14-15页
1.2.2 刀具寿命预测算法	第15-18页
1.2.3 刀具管理技术	第18-20页
1.3 本文主要研究内容	第20-22页
第二章刀具寿命预测模型开发	第22-33页
2.1 剩余使用寿命阐述	第22-23页
2.2 数据驱动的预测方法分析	第23-26页
2.2.1 基于轨迹相似性算法的预测方法	第23页
2.2.2 基于统计回归算法的预测方法	第23-26页
2.3 刀具寿命集成预测模型建立	第26-32页
2.3.1 基于轨迹相似性算法的预测模型	第26-28页
2.3.2 基于支持向量回归机算法的预测模型	第28-30页
2.3.3 基于TSPB与 DE-SVR融合算法的集成预测模型	第30-32页
2.4 刀具寿命预测模型评价指标选择	第32页
2.5 本章小结	第32-33页
第三章预测模型性能试验验证	第33-56页
3.1 试验方案设计与信号预处理	第33-36页
3.1.1 试验方案设计	第33-35页
3.1.2 铣削力信号预处理方法	第35-36页
3.2 铣削力信号时域分析	第36-40页
3.2.1 时域特征参数选择	第36-37页
3.2.2 力信号均方根值与刀具磨损值关系探究	第37-38页
3.2.3 其他时域特征参数与刀具磨损值关系探究	第38-40页
3.3 铣削力信号频域分析	第40-42页
3.3.1 频域特征参数选择	第40页
3.3.2 力信号频谱分析	第40-41页
3.3.3 力信号互功率谱分析	第41页
3.3.4 力信号频域特征参数与刀具磨损值关系研究	第41-42页
3.4 铣削力信号小波分析	第42-48页
3.4.1 小波变换原理	第42-44页
3.4.2 力信号小波包分解与重构	第44-47页
3.4.3 力信号能量与刀具磨损值关系探究	第47-48页
3.5 铣削力信号特征量相关性研究与筛选	第48-50页
3.6 刀具寿命预测与模型性能评价	第50-54页
3.6.1 寿命预测模型训练	第50-51页
3.6.2 刀具寿命预测与结果评价	第51-54页
3.7 本章小结	第51-56页
第四章智能化刀具管理数据库系统开发	第56-71页
4.1 数据库系统开发关键技术解决方案	第56-60页
4.1.1 刀具编码准则与设计	第56-58页
4.1.2 刀具代码回收与升级	第58-59页
4.1.3 计算机辅助编码	第59页
4.1.4 刀具信息载体与识别	第59-60页
4.2 数据库系统总体目标	第60-61页
4.3 数据库开发平台与结构选择	第61-62页
4.4 数据库系统功能模块设计	第62-66页
4.4.1 刀具信息管理模块	第63页
4.4.2 采购管理模块	第63-64页
4.4.3 库存管理模块	第64页
4.4.4 借用管理模块	第64-65页
4.4.5 寿命管理模块	第65-66页
4.4.6 系统管理模块	第66页
4.5 数据库系统应用程序实现	第66-70页
4.6 本章小结	第70-71页
第五章总结与展望	第71-73页
5.1 总结	第71-72页
5.2 展望	第72-73页
参考文献	第73-79页
致谢	第79-80页
在学期间的研究成果	第80页

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