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摘要
图表目录
1 序言
1.1 基于知识的数控加工工艺技术概述
1.2 基于知识的CAPP/CAM技术研究现状及发展趋势
1.2.1 基于知识的CAPP/CAM技术国内外研究现状
1.2.2 自动武器数控加工技术现状
1.2.3 CAPP/CAM技术发展趋势
1.3 本课题的来源、目的、意义和主要内容
1.3.1 课题来源
1.3.2 课题研究目的与意义
1.3.3 课题的主要研究内容
1.4 论文组织结构
2 基于KBE的数控加工工艺参数决策技术方案
2.1 KBE技术原理
2.1.1 KBE系统概述
2.1.2 KBE系统结构
2.2 基于NX CAM的数控编程原理
2.2.1 NX CAM概述
2.2.2 NX CAM的一般流程
2.2.3 NX CAM操作创建特点
2.3 基于KBE的数控加工参数推理
2.3.1 产生式规则知识和推理
2.3.2 基于MKE规则的NC代码自动生成技术
2.3.3 基于实例的数控加工参数推理技术
2.3.4 基于人工神经网络的加工参数预测技术
2.4 软件开发环境及辅助工具
2.5 本章小结
3 基于PMI/MKE的关重件NC代码自动生成技术
3.1 自动武器三维PMI标注及三维工艺应用
3.1.1 三维PMI标注
3.1.2 自动武器零部件三维数控工艺
3.2 基于MKE的数控加工规则定制
3.2.1 自动武器特征定义
3.2.2 创建特征加工规则
3.2.3 加工规则调用方法
3.3 应用实例
3.3.1 开闭锁螺旋槽特征分析及定义
3.3.2 特征加工规则的编制
3.3.3 加工规则的验证
3.4 本章小结
4 基于BP神经网络的特征数控加工方法及参数预测技术
4.1 基于BP人工神经网络加工参数推理方法
4.1.1 BP神经元模型
4.1.2 BP神经网络结构
4.1.3 BP神经网络的构建
4.2 特征加工神经网络模型的搭建
4.2.1 确定特征加工方法选取及切削参数预测模型结构
4.2.2 参数预处理
4.3 神经网络训练样本的准备
4.3.1 确定样本选取方法
4.3.2 训练样本案例
4.4 基于MATLAB的样本训练与测试
4.4.1 训练函数及其参数的确定
4.4.2 网络测试及结果分析
4.5 神经网络参数预测软件模块开发
4.5.1 功能界面创建
4.5.2 创建程序组件
4.6 本章小结
5 基于实例-BP神经网络数控加工知识综合推理技术
5.1 基于Access创建数控切削参数知识库
5.1.1 自动武器常见特征分类
5.1.2 建立特征加工知识数据库
5.2 基于CBR的特征加工工艺知识推理
5.2.1 基于实例的推理方法(CBR)原理
5.2.2 基于实例的推理组件创建
5.3 基于人工神经网络的数控切削参数工序能力指数预测
5.3.1 工序能力及工序能力指数概念
5.3.2 工序不合格品率计算
5.3.3 CP神经网络预测模型的搭建
5.4 基于实例-BP综合推理模式
5.4.1 基于实例-BP综合推理系统方案
5.4.2 基于实例-BP综合推理模块软件开发
5.5 本章小结
6 基于知识的三维数控工艺模型创建及工艺设计软件开发
6.1 基于知识的三维数控工艺模型创建
6.1.1 基于知识的三维数控工艺模型创建总体方案
6.1.2 创建包含PMI的三维设计模型
6.1.3 创建基于三维PMI设计模型的三维工艺模型
6.1.4 三维数控工艺模型
6.2 工艺设计软件模块开发
6.2.1 创建特征加工模板
6.2.2 创建工艺流程图
6.3 基于知识的数控加工工艺设计软件集成
6.3.1 数控加工工艺设计软件开发
6.3.2 NX软件接口开发
6.4 本章小结
7 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 不足与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和出版著作情况
攻读硕士学位期间参加的科学研究情况
攻读硕士学位期间学术成果获奖情况
附录