声明
摘要
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 多轴球头铣削表面形貌研究
1.2.1 高速铣削加工特点与应用
1.2.2 多轴球头铣削表面形貌研究现状
1.3 多轴球头铣削表面形貌表征方法研究现状
1.3.1 参数表征法
1.3.2 双树复小波分析法
1.3.3 分形表征法
1.3.4 自相关函数法
1.4 加工表面摩擦磨损研究现状
1.5 存在的主要问题
1.6 论文的主要内容
第2章 H13钢铣削试验及形貌获取
2.1 多轴球头铣削过程几何分析
2.1.1 刀具姿态的定义
2.1.2 刀尖参切分析
2.2 多轴球头铣削试验及形貌获取
2.2.1 试验设备及条件
2.2.2 试验参数设置
2.2.3 铣削表面形貌获取
2.3 铣削表面三维形貌表征
2.3.1 幅值参数表征
2.3.2 空间参数表征
2.3.3 综合参数表征
2.3.4 功能参数表征
2.4 本章小结
第3章 H13钢铣削表面形貌分析
3.1 双树复小波多尺度分析
3.1.1 双树复小波理论基础
3.1.2 铣削表面的分解重构
3.1.3 双树复小波分析铣削表面形貌
3.2 分形法分析
3.2.1 分形理论基础
3.2.2 分形维数计算
3.2.3 分形维数法模拟并分析表面形貌
3.3 自相关函数法分析
3.3.1 自相关函数理论基础
3.3.2 高斯表面模拟
3.3.3 自相关长度与表面形貌分析
3.4 本章小结
第4章 铣削表面摩擦磨损性能分析
4.1 H13钢铣削表面摩擦试验
4.1.1 试验设备和摩擦副的选取
4.1.2 试验条件的确定
4.2 加工表面摩擦特性研究
4.2.1 铣削表面加工路径与摩擦系数关系分析
4.2.2 铣削表面分形维数与摩擦系数关系分析
4.2.3 铣削表面三维表征参数与摩擦系数相关性分析
4.3 加工表面耐磨性分析
4.4 本章小结
第5章 基于BP神经网络的铣削表面摩擦系数预测
5.1 BP神经网络
5.1.2 BP神经网络原理
5.2 铣削表面摩擦系数预测模型
5.2.1 BP神经网络参数的选择
5.2.2 训练样本的选取
5.2.3 训练样本归一化
5.2.4 BP神经网络训练
5.3 本章小结
结论与展望
参考文献
攻读硕士期间发表的学术论文
致谢