声明
1 绪论
1.1 课题来源、研究目的及意义
1.1.1 课题来源
1.1.2 研究背景及目的
1.1.3 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 CPS研究现状及分析
1.2.2 机床能耗建模研究现状及分析
1.2.3 切削参数优化研究现状及分析
1.3 本文研究及框架
1.3.1 研究内容
1.3.2 本文研究框架
2 信息物理系统整体结构设计
2.1 CPS系统整体架构
2.2 MTConnect协议分析
2.2.1 MTConnect架构分析
2.2.2 MTConnect工作流程
2.3 基于MTConnect的物理-信息数据映射
2.4 本章小结
3 基于GCSA-KELM算法建立数控铣床能耗预测模型
3.1 数控铣床能耗建模分析
3.1.1 数控机床能耗特性
3.1.2 数控机床能耗模型建立
3.1.3 能耗建模方法
3.2 GCSA-KELM非线性回归拟合算法
3.2.1 极限学习机ELM
3.2.2 核极限学习机KELM
3.2.3 基于引力搜索改进布谷鸟算法GCSA
3.2.4 GCSA-KELM智能预测算法
3.3 能耗预测方法实现过程
3.3.1 平滑滤波评估Pstandby
3.3.2 多元线性回归预测Paxis
3.3.3 GCSA-KELM预测Pcutting
3.4 预测模型对比分析
3.5 本章小结
4 数控铣床多目标切削参数优化
4.1 多目标模型建立
4.1.1 目标函数确定
4.1.2 约束条件确定
4.2 多目标GCSA优化算法
4.2.1 多目标问题解决方案
4.2.2 基于非支配和均匀性的最优解
4.2.3 适应度函数值确定
4.2.4 多目标优化过程
4.3 优化结果与决策
4.3.1 结果分析
4.3.2 切削参数影响分析
4.3.3 切削参数决策分析
4.4 本章小结
5 基于速度倍率修调自适应调整切削参数
5.1 优化决策的自适应反馈实现
5.2 速度倍率控制原理
5.2.1 速度倍率信号控制过程
5.2.2 G信号确定
5.2.3 转换数据映射
5.3 进给速度自适应调整实现
5.3.1 PMC功能指令
5.3.2 倍率、输入信号及转换数据对应关系
5.3.3 自适应实现
5.4 主轴切削速度自适应调整实现
5.5 本章小结
6 数控机床信息物理原型系统
6.1 数据库模型实现
6.1.1数据库整体设计
6.1.2 数据库模型实现
6.2 软件功能设计
6.2.1 设备实时监控
6.2.2 数据建模
6.2.3 模型优化
6.2.4 决策反馈
6.2.5 参数配置
6.3 本章小结
7 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 工作展望
致谢
参考文献
附录
A 攻读硕士期间发表的论文目录
B 实验数据组
