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基于神经网络的成形磨削表面粗糙度研究
中文名称: 基于神经网络的成形磨削表面粗糙度研究
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论文编号: 3406627收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research of Grinding Surface Roughness Based on Artificial Neural Networks
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 机械制造及其自动化
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 成形磨削 表面粗糙度 回归分析 正交实验 人工神经网络
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 数控成形磨削技术是近年来国内外迅速发展的(略)工技术,其高效精密的加工方式在机械工程上有着极其广泛的应用前景,但是对成形磨削的表面质量方面的研究很少见于报道.随着仿真技术的发展,人工神经网络在磨削领域得到了应用.正是基于这样的背景,本文研究了成形磨削表面粗糙度( R_a )与磨削用量( v_s,v_w,a_p )之间的关系.在实验的基础上用计算机技术(略)术相结合来对成形磨削表面粗糙度进行研究,并与用传统回归法求得的经验(略),方便人们对表面粗糙度的研究和生产实践的应用. 论文首先在文献综述的基础上介绍了磨削加工技术的发展趋势,概述了国内外成形磨削的实际情况,并简要(略)对表面粗糙度的研究情况.论文也对成形磨削表面粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍.实验方案采用正交实验法,减少了实验次数,节省了实验费用,并且得到了比较精确的实验结果.在对实验数据进行回归的基础上,建立了磨削表面粗糙度与磨削用量之间的回归模型,并通过与实验结果进行比较,验证了模型的可行性.研究表明,砂轮的线速度( v_s)对表面粗糙度( R_a )的影响(略)削深度(a_p)次之,工件速度(v_w)对表面...
The technology of NC profi(omitted)g is a new kind of process technologies developed rapidly both at home and abroad in recent y(omitted)high-efficiency and accuracy has extremely extensive application prospects on the mechanical engineering, but the research on surface quality of NC profile g(omitted) fewly reported. With the development of computer simulation technology, the artificial n(omitted)ork is applied in grinding field. Based on that, this paper discus(omitted)lation between the surface roug...
目录:
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1 章 绪论第10-21页
  ·论文的研究背景第10页
  ·磨削技术概况第10-13页
    ·磨削加工技术发展概况第10-11页
    ·磨削加工技术发展趋势第11-13页
  ·成形磨削技术第13-16页
    ·成形磨削分类第13-14页
    ·国外成形磨削技术的发展第14页
    ·我国成形磨削技术的发展第14-16页
  ·磨削表面粗糙度的研究第16-17页
    ·磨削表面粗糙度的实验测量第16页
    ·表面粗糙度的理论分析第16-17页
  ·人工神经网络在磨削中的应用第17-18页
  ·课题研究的目的,意义及内容第18-20页
    ·课题研究的目的和意义第18-19页
    ·课题研究的主要内容第19-20页
  ·课题来源和论文组成第20-21页
    ·课题来源第20页
    ·论文组成第20-21页
第2 章 实验设计第21-33页
  ·实验用试件第21-22页
  ·实验用设备第22-27页
    ·实验用磨床第22-23页
    ·砂轮的选择第23-27页
  ·磨削实验第27页
  ·实验方法的选择-正交实验法第27-32页
    ·正交表与正交实验法第27-29页
    ·表面粗糙度正交实验设计第29-32页
  ·本章小结第32-33页
第3 章磨削表面粗糙度回归分析法第33-46页
  ·多元线性回归分析第33-42页
  ·成形磨削表面粗糙度的建模第42-45页
  ·本章小结第45-46页
第4 章基于人工神经网络(BP 网络)的成形磨削表面粗糙度预测第46-72页
  ·人工神经网络基础第46-54页
    ·神经网络简介第46-48页
    ·神经网络的特性第48-52页
    ·人工神经网络的应用第52-54页
  ·BP 神经网络模型及基本原理第54-59页
    ·BP 网络结构第54页
    ·BP 网络学习原理第54-59页
  ·BP 网络的设计第59-60页
    ·输入和输出层的设计第59页
    ·隐层的设计第59页
    ·初始值的选取第59-60页
    ·BP 网络的不足及改进第60页
  ·Matlab 及其神经网络工具箱简介第60-61页
  ·表面粗糙 BP 模型建立及预测第61-67页
  ·BP 网络的GUI 实现第67-70页
  ·回归模型与 BP 模型预测结果比较第70-71页
  ·本章小结第71-72页
结论与展望第72-74页
参考文献第74-78页
附录 A(攻读学位期间所发表的学术论文目录)第78-79页
致谢第79页
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