文档介绍：及硕士研究生:王春风导王振波申请学位级别:工学硕士学科、专业:所在单位:答辩日期:授予学位单位:车辆工程机械动力工程学院月哈尔滨理工大学
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蝴㈣别磴轹孑绌坶作者签名:≥乃泰作者签名:三彳眷日期:勘年≥月,幽,甓嘣拢日哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除己注明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《工程陶瓷数摔磨削加工工艺参数优化及网络建模研究》,是本人存导师指导下,存哈尔滨理工大学攻读部分外刁思悍⒈砘蜃垂难芯砍晒6员疚难芯抗ぷ髯龀龉毕椎母人和集体,均已存文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。《工程陶瓷数控磨削加工工艺参数优化及网络建模研究》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间存导师指导下完成的颂士学位论文。论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有,本论文的研究内容得以其它单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门提交论文和电子版本,允许论文被查阅和借阅。授权哈尔滨理工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于保密口存年解密后适用授权书。彳C芡拧朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉日期:
崩边量的因素及程度。首先,设计正交实验表,选择主轴转速、进给速度、进给量、磨头粒度作为影响因素,加工时间、磨头磨损和崩边量三个工艺效果作为目标。其次,根据正交实验结果,运用信噪比方法分析工程陶瓷数控磨削加工中各工艺参数对每个工艺效果的影响规律。再次,根据单目标信噪比分析,运用灰色关联度法求得数控磨削加工多目标要求下的优化参数组合。试验结果表明,基于信噪比和灰关联度优化方泫能够同时提高工程陶瓷数控磨削加工效率、磨头磨损和崩边量。最后,采用神经网络,以工程陶瓷数控磨削加工工艺参数正交实验结果作为神经网络的学爿样本,建立数控磨削加工多目标的预测模型。并结合试验数据对预测模型进行仿真,试验验证模型具有很好的预测效果,同时,仿真多目标下的优化参数组合,并与任意参数仿真结果进行比较,进一步证实了优化参数组合为最优组合。关键词工程陶瓷;加工工艺;参数优化;神经网络
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工程陶瓷材料性能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内外工程陶瓷材料加工技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本论文研究的主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第鹿こ烫沾墒啬ハ骷庸な匝檠芯俊正交试验方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.工程陶瓷数控磨削加工试验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.笛槭荽怼本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第碌ツ勘晔啬ハ骷庸げ问呕璴信噪比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.单目标数控磨削工程陶瓷加工工艺参数优化分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
工程陶瓷数控磨削加工神经网络仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯攻读硕士学位期间发表的学术论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
第滦髀论文选题的背景构、使用性能及效能等各方面均不同于传统陶到,被广泛应用于航天航空、陶瓷又称无机非金属材料,按照材料及烧制工艺的不同,可分为传统陶瓷和工程陶瓷两大类。所谓传统陶瓷,是以天然硅酸盐矿物为原料烧制而成的,又叫硅酸盐陶瓷9こ烫沾墒墙⒄蛊鹄吹母髦痔沾傻淖艹疲渤莆P滦陶瓷、高技术陶瓷或精细陶瓷。工程陶瓷是以精制高纯的化工产品为原料,具有较高的强度和硬度,良好的耐磨及耐腐蚀等许多优点,其化学组成、内部结石油化工、仪器仪表、机械制造及核工业等领域9こ烫沾梢鸭探鹗舨牧稀工程塑料之后,被作为第三类工程材料逐步进入各个高科技技术领域。工程陶瓷材料高硬度,易脆性使得刘‘其采用传统金属切削理论的加工方法很难达到应用要求,甚至是不能加工R虼搜扒蠛鲜实募庸し椒ǎ陨践是很有必要的。目前,随着加工技术的发展,工程陶瓷的加工方