精密车削表面粗糙度预测及切削参数优化研究

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精密车削表面粗糙度预测及切削参数优化研究

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精密车削表面粗糙度预测及切削参数优化研究

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-11 页
第1章绪论	第11-20 页
· 表面质量对零件工作性能的影响	第11-12 页
· 对零件运动表面的摩擦和磨损的影响	第11 页
· 对疲劳强度的影响	第11 页
· 对耐蚀性的影响	第11 页
· 对配合质量的影响	第11-12 页
· 工件表面粗糙度的研究现状	第12-16 页
· 工件表面粗糙度的评价参数	第12-13 页
· 国内外对表面粗糙度预测的研究现状	第13-16 页
· 目前存在的问题	第16-17 页
· 课题研究的目的和意义	第17-18 页
· 论文的主要内容	第18-20 页
第2章表面粗糙度预测模型的建立	第20-32 页
· 表面粗糙度形成机理分析	第20-23 页
· 已加工表面的形成过程	第20-21 页
· 表面粗糙度产生的原因	第21-22 页
· 影响表面粗糙度的主要因素	第22-23 页
· 基于理论公式的工件表面粗糙度预测	第23-24 页
· 预测方法的选择	第24-25 页
· 基于神经网络的粗糙度预测模型建立	第25-31 页
· 神经网络类型的选择	第25-26 页
· 神经网络结构的设定	第26-28 页
· 神经网络学习算法的选取	第28-31 页
· 本章小结	第31-32 页
第3章基于RBF 神经网络的超精密车削表面粗糙度预测	第32-43 页
· 训练样本	第32-35 页
· 径向基（RBF）网络的训练	第35-38 页
· 径向基（RBF）网络训练过程	第35-37 页
· 径向基（RBF）网络运行程序流程图	第37-38 页
· 训练结果分析	第38-40 页
· 通过预测模型分析切削用量对表面粗糙度的影响	第40-42 页
· 切削速度对工件表面粗糙度的影响	第40-41 页
· 进给量对工件表面粗糙度的影响	第41-42 页
· 背吃刀量对工件表面粗糙度的影响	第42 页
· 本章小结	第42-43 页
第4章车削加工切削参数优化研究	第43-63 页
· 车削加工切削参数的选取	第43-45 页
· 背吃刀量的选择	第44 页
· 进给量的选择	第44 页
· 切削速度的选择	第44-45 页
· 优化理论概述	第45-46 页
· 优化设计的分类	第45-46 页
· 优化设计的步骤	第46 页
· 优化方法的选择	第46-47 页
· 遗传算法	第47-50 页
· 遗传算法的实现	第47-49 页
· 遗传算法的控制参数	第49-50 页
· 切削参数优化实例	第50-62 页
· 切削条件	第50-51 页
· 车削参数优化数学模型的建立	第51-56 页
· 优化结果分析	第56-62 页
· 本章小结	第62-63 页
结论	第63-64 页
参考文献	第64-68 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第68-69 页
致谢	第69-70 页
作者简介	第70页

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