1 绪 论
1.1 论文的选题背景及意义
1.1.1 论文的选题背景
1.1.2 论文的选题意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 传统理论能耗预测与优化
1.2.2 传统实验拟合能耗预测与优化
1.2.3 基于机器学习的数据驱动能耗预测与优化
1.3 论文的研究目的意义及项目来源
1.3.1 论文的研究目的
1.3.2 论文的研究意义
1.3.3 论文项目来源
1.4 论文的主要研究内容
1.5 本章小结
2 基于元动作的数控车削能耗特性分析
2.1 数控车削元动作的定义
2.2数控车削元动作组成及能耗特性分析
2.3 本章小结
3 数据驱动下基于元动作的数控车削能耗预测方法
3.1 数控车削加工元动作获取与预处理
3.1.1 数控车削加工元动作获取
3.1.2 数控车削加工元动作预处理
3.2 基于元动作的状态判断及输入变量的确定
3.3 高斯过程回归的能耗预测模型
3.4 模型评价方法及评价指标
3.5 本章小结
4 数据驱动下基于元动作的数控车削多目标优化方法
4.1数据驱动下基于元动作的数控车削多目标优化模型
4.1.1 优化变量
4.1.2 目标函数
4.1.3 约束条件
4.2 基于粒子群算法和知识策略网络的数控车削多目标优化方法
4.2.1粗加工背吃刀量生成方法
4.2.2 基于粒子群算法的知识策略网络
4.3 本章小结
5 案例分析
5.1 数据驱动下基于元动作的数控车削能耗预测方法案例分析
5.1.1 实验条件
5.1.2 数控车削能耗模型的建立和分析
5.1.3 预测结果实验验证
5.2 数据驱动下基于元动作的数控车削多目标优化方法案例分析
5.2.1 实验条件
5.2.2 各元动作对能耗与时间影响关系分析
5.2.3 优化结果分析
5.3 本章小结
6 结论与展望
参考文献
附 录
A. 作者在攻读硕士学位期间发表或录用的论文目录
B. 作者在攻读硕士学位期间获得的专利或软件著作权
C. 学位论文数据集
致 谢
重庆大学;