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切削加工过程中振动状态及刀具磨损的智能监测技术研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
1 绪论第11-41页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 研究背景与意义第11-13页
    1.3 切削加工过程智能监测技术第13-20页
    1.4 切削振动状态监测技术国内外研究现状与分析第20-28页
    1.5 刀具磨损状态监测技术研国内外究现状与分析第28-39页
    1.6 本文的研究内容及章节安排第39-41页
2 切削颤振的能量聚集特性及在线检测第41-74页
    2.1 引言第41-42页
    2.2 颤振发展过程的能量聚集现象第42-43页
    2.3 基于能量聚集原理的切削颤振检测原理第43-45页
    2.4 颤振在线自动检测算法实现第45-58页
    2.5 实验结果分析与讨论第58-73页
    2.6 本章小结第73-74页
3 切削振动信号的特征自学习第74-92页
    3.1 引言第74-76页
    3.2 基于深度信念网络切削信号特征自学习方法第76-80页
    3.3 切削振动信号特征自学习与振动状态检测第80-85页
    3.4 实验结果分析与讨论第85-91页
    3.5 本章小结第91-92页
4 刀具磨损的在位直接测量第92-125页
    4.1 引言第92-93页
    4.2 刀具磨损图像的在位测量平台设计第93-102页
    4.3 基于图像的刀具磨损值自动计算方法第102-121页
    4.4 钛合金切削过程的刀具磨损历史测量第121-124页
    4.5 本章小结第124-125页
5 刀具磨损的智能在线跟踪第125-157页
    5.1 引言第125-126页
    5.2 刀具磨损间接预测方法现状与问题第126-131页
    5.3 跟踪算法原理和框架第131-133页
    5.4 刀具磨损自适应跟踪算法第133-145页
    5.5 结果分析与讨论第145-156页
    5.6 本章小结第156-157页
6 全文总结与工作展望第157-160页
    6.1 本文工作总结第157-158页
    6.2 下一步工作展望第158-160页
致谢第160-162页
参考文献第162-185页
附录 攻读博士学位期间发表的学术论文及成果第185-186页

 
 
论文编号BS4032479,这篇论文共186
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