一、一种新的切削刚度系数识别方法（论文文献综述）
刘忠全[1]（2019）在《技术创新对企业成本管理创新的影响机制研究》文中认为自2014年我国经济发展进入新常态以来,我国相继出台了中国制造2025战略、创新驱动发展战略等政策以大力推动创新活动。中国制造2025战略强调加强关键核心技术研发、提高创新设计能力,而“十三五”规划提出的创新驱动发展战略则进一步明确了将创新置于国家发展全局的核心位置,着力增强自主创新能力。随着我国国家创新战略的不断推进,科技创新在社会经济发展、全面深化改革中的重要地位日益凸显。从微观层面看,技术创新是众多企业生存和发展的基本前提。面对竞争愈加激烈的国内外市场环境,加大技术创新投入是企业立足市场、提升市场竞争力的必然选择。成本管理是企业管理的重要组成部分,更是企业生存与发展的根本。成本管理对于促进增产节支、加强成本核算、改进经营管理、提高企业整体管理水平具有重大意义。2015年,习近平总书记提出供给侧结构性改革,强调经济发展方式的转变、实现要素的最优配置,以提升经济增长的质量;2016年进一步提出在适度扩大总需求的同时,要去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板,即“三去一降一补”政策。其中的“降成本”即强调降低企业经营成本,加强成本管理工作。技术创新和成本管理是经济发展的两个重要方面。受经济环境变化及国家宏观政策的影响,近几年来技术创新及成本管理创新越来越为理论界所重视。已有文献从微观和宏观层面对企业技术创新的影响因素和经济后果进行了大量研究,同时也有众多学者针对成本管理演进历程、影响因素及模式创新等进行了探讨。虽然偶有文献对技术创新与成本管理创新两者之间的关系进行考查,如有学者通过对高科技企业的研究发现,技术创新和成本管理创新之间有着相辅相成的协同关系,也有学者从历史演进的角度提出作业成本法的产生是基于二十世纪80年代技术的进步,亦即技术创新推动了成本管理创新,但几乎没有学者对技术创新对成本管理创新的具体影响路径加以研究。就现实而言,技术创新对企业的影响是重大且深远的,技术的进步必然导致企业内部生产力的变化,从而会对企业内生产关系提出新的要求。从这一点来讲,技术进步必然会通过某种或某几种路径影响或导致成本管理创新。本文主要研究技术创新对企业成本管理创新的影响机制。Robert K.Yin认为,当研究的问题与其所处内外环境难以区分时,适合采用案例研究方法进行研究。技术创新、成本管理创新以及技术创新对成本管理创新的影响机制都与企业环境密切相关,且难以区分,因此,本文采用案例研究方法对技术创新影响企业成本管理创新的机制进行研究。本文遵循的案例研究步骤如下:第一,以创新理论、科学管理理论及组织理论为基础,初步构建技术创新对成本管理创新影响机制的理论观点;第二,以理论观点为基础,设计案例研究方案,形成案例研究框架;第三,以大庆油田有限责任公司为研究案例,通过现场访谈、现场观察等方法收集案例证据分析资料,并采用“模式匹配”证据分析技巧对证据资料进行分析,形成案例研究观点;第四,通过理论构建与案例证据分析的不断循环,最终形成本文的理论观点与研究结论。通过案例研究,本文提出了技术创新通过生产组织形式变化、企业组织结构变化以及会计信息技术进步来影响成本管理创新的理论模型。主要研究结论如下:第一,生产技术的进步能对企业生产组织形式产生重大影响,生产组织形式的变化也推动着成本管理模式创新。本文着重考查了大庆油田因科技进步而导致的生产变化,并从三个方面论述了生产组织形式变化对成本管理模式的影响。首先,生产技术进步促进了生产要素的变革,伴随着生产要素——劳动资料、管理要素与信息要素等的变化,成本管理模式也在不断变化,如标准成本法、作业成本法的应用;其次,以技术创新为基础的生产规模的扩大及生产流程的精细化分别促使企业采用成本预算控制及分批法等进行成本管理;最后,技术创新所带来的产品质量、种类等变化也对成本管理提出了新要求,进而推动了成本管理创新。第二,企业生产技术的进步使得组织结构产生相应变化,进而带动了企业成本管理模式的创新。本文通过梳理大庆油田责任有限公司技术创新历程,分别考查了以模仿创新和自主创新为主的两个阶段,发现在不同的创新阶段分别有不同的组织结构与其相适应,同时成本管理模式也随着组织结构的变化而变化。具体而言,大庆油田为配合模仿创新阶段的生产实际采用了事业部制的组织结构,并实际运用了与事业部制组织结构相契合的成本管理模式——责任成本管理;在研发模式以自主创新为主的阶段,为提高生产效率,案例企业在原有的事业部制组织结构基础上引入了灵活性更强的职能制组织结构,并运用了相适应的作业成本管理方法。案例研究发现,整个成本管理模式的创新、演进都是基于与新型技术和组织结构变化的匹配,基于产量的生产技术创新催生着组织结构的变革,组织结构的变革又孕育着新的成本管理模式与之融合。第三,技术创新影响企业会计信息系统的变革,进而对企业成本管理创新产生影响。通过对大庆油田有限责任公司下属两个单位的案例研究发现,由技术进步所带来的会计信息系统本身的发展能够直接推动成本管理创新。具体而言,企业会计信息系统的变革能够通过精细预算成本管理、规范成本核算管理、强化运营和管控成本等对成本管理创新产生正向作用;此外,由技术进步带来的财务共享中心的建立也能通过减少财务运营成本及提升核算效率等促进成本管理创新。会计信息系统是成本管理的物质基础之一,会计信息系统随着技术的进步而发展,成本管理也伴随着会计信息系统的发展而得到革新。本文研究的创新与贡献主要体现在以下方面:第一,本文首次提出并论证了技术创新是成本管理创新的重要影响因素,并初步构建了技术创新影响成本管理创新的分析框架。这在一定程度上丰富了技术创新和成本管理的研究文献。理论界对“技术创新的影响因素”、“技术创新的经济后果”及“成本管理模式”等主题进行了大量研究,但未有学者就技术创新对成本管理创新的作用及作用路径进行探讨。本文采用多案例研究方法,多角度地分析、论证了技术创新对成本管理创新的影响作用。第二,本文系统揭示了技术创新与成本管理之间的经济联系,并厘清了二者之间完整的传导路径。已有文献大多将技术创新和成本管理创新两者孤立起来进行研究,很少有学者就两者之间具体的经济联系进行探讨。与以往文献不同,本文以大庆油田有限责任公司和中国石油天然气集团有限公司为案例企业,具体验证了生产组织形式、组织结构以及会计信息系统在技术创新和成本管理创新之间的中介效应,从而进一步厘清了技术创新对企业成本管理创新的影响机制与具体路径。第三,本文重点关注了技术创新对企业管理行为的影响,进一步拓展了技术创新效应的研究领域。大量学者对技术创新的经济后果的研究多从生产活动、企业价值以及宏观经济后果等角度入手,很少有学者研究技术创新对企业管理行为产生的影响。技术进步会给企业带来一系列的连锁反应,技术创新对企业的影响研究不应局限于其直接的经济后果,还应关注技术创新对企业管理所带来的间接影响。本文以技术创新为切入点,落脚于企业成本管理创新,探讨了二者之间的内在经济联系。本文的研究进一步丰富了技术创新经济后果和成本管理创新影响因素的相关研究成果,同时对企业管理实践也具有重要的参考价值。
邱辉[2]（2017）在《再生型车削颤振稳定性分析及预报方法研究》文中研究表明颤振问题几乎在所有的切削加工中都会产生,它会造成所加工工件尺寸精度降低、刀具损毁等一系列的问题。本文针对车削颤振问题,应用非线性动力学知识,对再生型车削颤振进行建模并对切削颤振系统进行稳定性分析。另外采用实验测试的方法对车削振动信号进行研究,构建车削颤振预报函数并总结颤振特征量的变化规律,进行车削颤振预报研究。研究工作主要包括如下几方面:第1章,简述了国内外学者关于切削颤振问题的机理和建模、颤振特征量提取以及切削颤振预报等方面的研究现状和发展趋势,在此基础上确定了本文的研究内容。第2章,构建了再生型车削颤振的动力学模型,获得了切削颤振系统的稳定性叶瓣图并对其稳定性进行了分析。通过分析发现提高切削系统的等效阻尼比、固有频率、等效刚度能增大稳定性叶瓣图稳定区域,而提高切削刚度系数、方向系数和切削重叠系数则会使稳定性叶瓣图的稳定区域变小。第3章,搭建了再生型车削颤振实验平台,选取加速度作为研究颤振预报的目标信号,制定了切深渐变的车削颤振实验方案,获取了由稳定车削到车削颤振的信号,最后从时域和频域内对颤振信号进行了初步分析。第4章,采用时域信号提出了两种车削颤振预报方法。前者利用Lempel-Ziv复杂度算法对车削加工中稳定车削阶段、过渡阶段及颤振阶段的复杂度进行计算,划分了不同车削加工阶段的复杂度区间以此进行车削颤振预报。后者将Elman神经网络应用于车削颤振预报,发现神经网络的预测值与实际值的均方误差能够区分稳定车削阶段和颤振阶段,由此构建了一个车削颤振预报函数,预报准确率达92%。第5章,在时频域内,将经验模态分解法（EMD）用于车削颤振特征提取,再通过希尔伯特-黄变换（HHT）对颤振特征量进行分析,发现颤振产生时特征量时频谱中出现频带由宽变窄的现象,最后能量集中在很窄的频带内,据此进行车削颤振预报。第6章,对本文研究内容进行总结和展望。
庄润雨[3]（2016）在《镗杆动态稳定性与动力学模型的研究》文中提出金属切削加工是一种重要的机械制造技术,而切削中的振动问题一直是降低工件加工质量的重要因素之一,其中颤振对切削过程的影响最直接,对加工质量的影响也最大。镗削是一种重要的内孔加工方式,然而,镗杆刚度较低,这就造成镗削过程极易发生颤振,破坏工件的加工表面,增大工件表面的粗糙度。本论文以镗削时镗杆动态稳定性的分析及减振镗杆的动力学模型研究两方面内容为核心,以期为镗削颤振的监测、预防和抑制提供理论依据,减小颤振的危害。论文的主要工作有:基于Euler-Bernoulli梁理论建立再生颤振时镗杆的线性动力学模型,依据该模型对再生颤振时镗杆的稳定性进行分析,得到镗杆动态稳定性图,并使用数值方法验证分析结果。在稳定性图的基础上,分析机床主轴转速、镗杆阻尼比及切削刚度系数对再生颤振时镗杆的稳定性的影响。以再生颤振时镗杆的线性动力学模型为基础,同时考虑切削力和切削厚度之间的非线性关系,建立镗杆的非线性动力学模型。对建立的非线性模型,进行稳定性分析。基于Euler-Bernoulli梁理论和变截面梁理论,建立磁流变液动力减振镗杆的动力学模型;使用多体动力学仿真软件ADAMS建立磁流变液动力减振镗杆的刚柔耦合模型,最后对两种模型的动态特性进行对比,以验证基于Euler-Bernoulli梁理论和变截面梁理论建立的磁流变液动力减振镗杆的动力学模型的合理性。
石一光[4]（2016）在《精密卧式加工中心整机静动刚度正向设计方法研究》文中研究表明精密卧式加工中心作为装备制造业的“工作母机”,其发展水平对我国的装备制造业的整体水平有着直接的影响。整机静动刚度是保证其加工精度的关键因素。目前国内的静动刚度设计多基于经验进行类比设计,缺乏系统化、定量化、快速满足用户需求的设计方法。为此,本文以用户需求的整机静动刚度为目标,系统地研究了精密卧式加工中心整机静动刚度正向设计方法,取得了如下成果:1.提出了一种新的表示精密卧式加工中心部件静刚度的方法。即将部件特定位置处的静刚度值作为静刚度系数来表征部件静刚度,这些位置既与末端静刚度直接相关,又能够代表部件自身。这种方法有助于在设计初期仅有整机基本尺寸的情况下将静刚度的物理模型抽象成数学模型,也能够成为将来部件详细结构设计的目标。2.以静刚度系数表征部件静刚度为基础,利用多体系统理论,建立了整机静刚度模型。在建模的过程中,考虑到了结构件的柔性,将影响因子加入其中来描述一个位置受到的作用力对另一个位置的变形的影响。通过与整机静刚度实验进行对比,验证了模型的正确性。该模型能够适用于机床设计的骨架模型阶段,定性和定量的反映了“框中框”式精密卧式加工中心的静刚度特性,同时也反映出了机床的基本尺寸对整机静刚度的影响。3.提出了精密卧式加工中心整机静刚度匹配设计的方法。在骨架模型阶段,以用户需求的整机静刚度为目标,利用整机静刚度数学模型进行匹配设计,得到各部件静刚度值。在匹配过程中,采用试验设计的方法分析了各部件静刚度对整机静刚度的贡献率,发现了其中的薄弱环节。通过仿真实例,说明了该匹配方法的可行性和有效性。4.基于CAD/CAE联合仿真分析平台,利用NSGA-II优化设计方法计算出了与静刚度值相对应的结构件外形结构设计和内部筋板布局。进而计算出了常用的结构件静刚度所对应的所有结构方案,形成了结构件的结构方案数据库。这样,以整机静刚度为目标,匹配得到了各部件的静刚度,并以这些部件静刚度为目标,选出了各结构件的结构方案,最终完成了整机静刚度的正向设计。5.构建了整机参数化模型,利用CAD/CAE联合仿真分析平台研究了各结构件质量对整机固有频率的影响规律;采用试验设计的方法进行了各结构件质量对整机固有频率的贡献率分析,发现了床身质量,尤其是后床身质量是影响整机固有频率的关键环节,进而提出了整机动刚度匹配设计方法:在整机静刚度匹配设计完成的情况下,以给定的整机一阶固有频率为目标,利用床身质量等与一阶固有频率的函数关系,确定出满足要求的床身质量与结构尺寸。上述研究成果为精密卧式加工中心的正向设计提供的理论支撑,并开发出了相应的正向设计软件,应用于企业的精密卧式加工中心设计当中。
张明[5]（2016）在《非球面光学模具的激光超声复合车削特性与加工质量研究》文中研究表明目前,非球面光学模具加工除了常规的车削、磨削、铣削外,特种能量（激光、超声等）辅助加工逐渐受到科研工作者和生产者重视,其加工方法不断创新,加工设备不断改进,加工质量也在不断提升,进一步促进了非球面零件在航空航天技术、军事科技、民用生活、医疗等领域的应用,其优越的性能激发越来越多的目光聚焦非球面零件的加工和生产上,高精密非球面模具的加工和生产质量已经成为世界各国加工水平的标志之一。本文基于YG20模具材料,利用激光超声复合技术对其进行高精密非球面切削,通过切削实验,研究切削加工装置和激光超声切削系统的动态特性及其稳定性,研究影响非球面面形的因素,建立表面质量评价模型,实现对面形和表面粗糙度的预测。通过研究激光辅助加热的基本原理,揭示了激光辅助加热YG20硬质合金时,其端面温度在不同激光参数、不同切削条件下的变化规律。研究表明:随着激光功率和光斑直径的变化,YG20硬质合金表面温度变化明显,而且表面硬度随温度变化成一定线性关系。经过实验,激光功率350w,激光光斑直径d=0.5mm进行辅助加热,材料表面软化层的厚度和切削深度容易匹配,加工表面质量能够得到保证。应用波动理论,研究了超声波在圆柱斜槽传振杆中遵从纵波在三维介质中的传播特征和反射定律,发现斜槽传振杆产生振动的主要原因是超声波在斜槽处发生了反射,产生了波型转换,特别是横波产生剪切应力,促使斜槽传振杆发生扭振,这与斜槽传振杆振动模拟仿真和实际振动测试结果基本吻合。利用超声波质点的位移函数,结合广义胡克定律和几何方程,建立了入射超声波与反射纵波、横波之间的应力关系。根据R-α1-μ之间的关系和制造变幅杆材质的泊松比μ不同,可以获得不同入射角α1,从而得到需要的振动效果。在生产实际中,如果在材料强度等满足要求的情况下,可以选择μ<0.2635的材料制作变幅杆,其二维振动效果会更好。建立了二自由度二维切削加工动力学模型,研究了切削刚度的主轴方向角对切削加工系统的稳定性的影响,建立切削刚度的极限公式,得出主轴刚度方向角θ从0°变化到180°时,系统存在不稳定区域重要结果。将内外调制波和超声振动切入效应引入激光超声端面振动切削,建立激光超声辅助切削三维振动切削模型,得到了三维振动切削的动态刚度计算方法。利用图解法,求出内含切入变量振动切削动刚度的幅频响应,分析了系统稳定性条件。通过振动和切削力实验,发现端面切削时,Z方向是振动切削的敏感方向,切深对动态切削力和振动影响较大。利用超声振动切入效应与再生效应原理,对主切削Z向的动态切削力进行了力学运算,构建起机床转速、极限切宽与机床参数、切削参数的关系,实现激光超声三维切削稳定性极限预测,绘制出振动切削稳定性极限图。针对实验使用的设备和工艺条件,用计算机模拟仿真出了激光超声振动切削稳定性叶瓣图,求出了激光超声切削的极限切削宽度最小值(blim)min=0 366mm,以及不稳定切削转速区段为285rad/min-300rad/min,720rad/min-800rad/min等区域段。对激光超声切削非球面的面形精度进行了系统研究,分析了影响非球面面形的主要因素,通过激光超声辅助切削和普通切削面形实验以及切削参数对非球面面形的影响,发现切削参数、刀具磨损等对面形精度的影响规律,优化切削参数,基于时间序列建立了面形精度的AR预测模型并对模型进行了修正,通过实验验证了模型有效性。研究刀具在进给方向上的轨迹形成规律,建立了刀具-工件相对振动的频率和主轴回转频率fw的关系,发现非球面表面的成型过程实际上是刀刃形状在进给方向上对动态刀具轨迹进行采样的过程,进而形成加工表面的微观形貌。利用二次旋转正交回归分析方法,建立超精密切削非球面粗糙度模型,优化切削工艺参数,进而将激光超声辅助切削时的主切削力引入到表面粗糙度计算公式,结合遗传算法,建立起激光超声辅助切削非球面粗糙度的预测模型。通过比较预算模型的计算值、实际表面粗糙度检测值以及传统粗糙度公式计算值,发现遗传算法建立的粗糙度预测模型计算值更接近实际值,证明建立的粗糙度预测模型的有效性和科学性。在激光超声切削过程中发现,当切削深度非常小时,出现切削力变大,表面质量下降的现象,表明在切深较小的条件下,尺寸效应表现出来,刀具要克服工件材料晶粒结合的能量。
李金华[6]（2014）在《精密数控车若干关键技术的研究》文中研究表明随着科学技术的快速发展,高档数控机床正朝着高速度、高精度、高效率与复合化方向发展,精密数控车床和车削中心已成为现代数控机床发展的主要方向之一。研究开发一台精密数控车床需要多种方案的反复比较和试验,也需要大量的技术投资和较长的开发周期。如何利用现有技术快速有效地提高其动态特性和加工性能,已成为精密数控车床国产化亟待解决的问题。为了实现精密数控车床高精、高速及高效加工,本文结合国家科技重大专项"HTC3250μn精密数控车和车削中心”,利用理论推导、数值仿真分析和实验等方法和手段对精密数控车切削颤振、主轴单元设计及热补偿等关键技术展开深入研究,主要内容及结论如下：（1）构建了基于再生型切削颤振机理的数控外圆车削颤振理论计算模型,并在模型中引入了瞬态切屑厚度和刀具角度变化等影响因素,通过仿真分析得出极限切宽和主轴转速之间具有明显的非线性关系,且主轴转速对颤振影响最为明显；切削稳定性随主振系统的等效刚度或阻尼比增加而增加,但当方向系数、切削重叠率或切削刚度增加时,稳定性反而降低,同时叶瓣曲线的形状也随之改变；但主振系统固有频率不影响曲线形状,它的增大使曲线整体右移。以上研究实现了切削颤振稳定性极限预测,为后续抑振措施的研究提供了理论依据。在此基础上开发了车削颤振分析专用程序,实现了数控外圆切削颤振稳定区的数值计算。（2）利用有限元分析和模态测试相结合的方法获得了HTC3250μn精密数控车整机和刀具系统的动静态特性,结合切削振动测试得出刀具系统是该数控车切削颤振主体,以上结果为切削颤振主动控制提供了动静态特性数据。此外,在数控车结构设计中,提出了应用高阻尼高刚度结构实现减隔振的方法,设计了液体动静压电主轴、静压导轨、树脂混凝土床身和空气弹簧隔振器,通过切削试验证明了以上结构能够满足机床使用要求。（3）针对再生型切削颤振建立了切削过程衰减系数模型,通过对时变转速切削过程进行仿真获得了系统振动频率和衰减系数的变化规律,结果表明：时变转速切削时再生反馈向系统输入的能量少于恒速切削时其输入的能量。通过切削试验验证了模型和仿真的正确性以及变速切削抑振的可行性。基于时间序列分析方法构建了切削力二阶时序模型,提出了通过在线辨识切削稳定区预报切削颤振的方法；给出了切削过程稳定区搜索控制方法,通过在线调节主轴转速搜索切削稳定区,保证系统在稳定区内工作,避免切削颤振的发生。在此基础上,开发了切削颤振预报和切削稳定区搜索控制程序,实现了颤振的主动控制。（4）提出了高速高精主轴多目标优化设计和临界转速校核的有限元方法和基本流程。采用弹簧阻尼单元模拟动静压轴承支承,建立了主轴三维有限元参数化模型并分析其动静态特性,获得了主轴静刚度、固有频率和振型；通过谐响应分析,比较主轴在共振和设计工况下的振型,找出了该主轴的危险点并进行了分析验算；在此基础上,通过扫描设计变量提取影响因子权重,建立了主轴的多目标结构优化设计数学模型,并利用一阶优化算法对体积和振幅进行优化；基于转子动力学理论对优化后的主轴模型计算了坎贝尔曲线,对高速高精主轴进行临界转速校核。在此基础上开发了数控车主轴单元参数化分析系统用于机床主轴分析设计,实现了主轴的快速可靠分析。（5）给出了基于有限元技术进行主轴系统热特性分析和热结构优化的方法,提出了改变边界条件减小热变形的方法,并以HTC3250μn精密数控车为例展开研究,进行了机床热态特性和主轴热变形测试试验。提出了基于灰色综合关联度的测温敏感点选取方法,构建了基于多元线性回归的热误差-温度补偿模型。提出了嵌入式主轴系统热补偿方法,依据半闭环前馈补偿原理,基于数控机床坐标原点偏移功能,利用嵌入式技术开发了主轴系统热补偿器,实现了精密数控车热补偿,提高了加工精度。
虢庆祥[7]（2014）在《车削颤振稳定性预测系统软件研究》文中研究说明机床切削系统稳定性极限预测可以帮助工程技术人员正确选择切削参数,在保证加工质量的条件下可以显着提高机床切削效率,可以充分发挥机床和刀具的切削能力。由振纹再生效应引发的再生型颤振是切削颤振的主要形式,机械加工过程中发生的颤振多数都是再生型颤振。论文从分析再生型切削颤振系统的稳定性入手,着重研究极限切削宽度Blim随机床主轴转速N之间的变化规律,系统地分析了影响机床切削系统稳定性的主要因素,主要包括主振系统动力学参数（固有频率ω、切削刚度系数Ks、阻尼比ε和主振系统刚度系数K）等,并通过软件仿真对每个动力学参数对车削加工系统稳定性的极限切Blim的影响进行了分析。针对车削稳定性极限预测,本文利用Visual Studio 2008为开发平台,使用C#为开发工具,设计的一个车削颤振稳定性极限预测软件,系统的介绍了软件的功能实现及使用方法。实现了对车削颤振时域信号和频域信号的显示,并最终绘制出车削颤振稳定性极限预测的叶瓣图。
陈英姝[8]（2014）在《高速数控车削加工复杂工况集成监控方法及系统》文中研究指明高速CNC机床的工况状态直接影响生产效率、产品质量和装备安全。由于CNC加工工艺的柔性化和高速加工自动循环的动态化，使加工工艺系统运行过程和运行状态监控具有显着的复杂性特征。因此，本文在国家科技重大专项及沈阳机床集团的资助下，研究一种虚拟测试辅助下的监控技术及CNC集成功能，通过基于计算机仿真模型的相似性模拟，以及基于模型的虚拟测试，获取复杂工况主要监控特征及规律。本文重点研究了高速数控车削加工复杂工况的聚类融合监控技术及集成监控功能实现，主要进行了如下研究内容：1、从复杂性科学角度，研究了高速数控车削加工过程复杂工况的形成，分析了复杂工况类型及主要影响因素，构建了复杂工况模型，提出了一种CNC高速车削过程集成监控的聚类融合方法及实现技术；2、针对CNC加工系统及工艺过程的柔性化重构特点，研究了CNC高速车削工艺系统数字样机多工况仿真技术，提出了一种物理监控与虚拟测试相结合的复杂工况集成监控方法，实现从复杂工况预测和异常工况预防、高效加工条件选择，到工况的实时测量、聚类融合、识别和控制；3、研究了多工况数字样机模型构建及虚拟测试技术，对不同的工艺系统和不同加工条件下的复杂工况进行了预测，为异常工况预防和高效加工用量的选择提供了参考；4、研发了复杂工况实时和分时监控技术，重点研究了基于主轴电机电流和切削振动的车削过程中的刀具破磨损状态实时监控技术，并通过CCD进一步判断刀具磨损程度，及时发现异常工况的情况下大大降低了误判率；5、提出一种基于PCA的多混合视觉特征融合的刀具磨损状态识别方法，提取了刀具图像的颜色、纹理、形状共13个特征，采用PCA法对特征向量进行重构和降维处理，兼顾了识别结果的准确性和识别效率；6、将复杂工况监控和加工质量检测功能无缝嵌入CNC系统，扩展了CNC的感知和控制功能，具有开放式、可重构和可移植的特点。本文的研究工作为高速数控车削的高质、高效、稳定加工提供了有力保证，对延长设备使用寿命、提高加工的自动化和智能化水平意义重大。
李欣[9]（2013）在《基于HMM-SVM的磁流变自抑振智能镗杆颤振在线预报理论和方法研究》文中研究说明由于镗杆的长径比通常比较大、镗削系统结构刚度较低,镗削加工过程极易发生颤振,这给精密孔的加工带来了极大的困难,往往导致精密孔加工精度低、表面质量差、加工效率低等问题。为了对镗削颤振进行快速有效的抑制,确保精密孔的加工质量,本文结合浙江省自然科学基金项目（Y104462）和国家自然科学基金项目（50405036）,利用理论推导、数值仿真分析和实验研究等手段,对磁流变自抑振智能镗杆镗削颤振的在线识别预报理论和方法展开了深入研究。第1章,阐述了课题的研究背景与意义,详细介绍了金属切削颤振及其在线识别预报技术的研究现状和发展趋势,提出了本文的主要研究内容。第2章,对金属切削颤振产生机理进行了深入的研究,建立了再生型颤振的系统动力学模型,并对机床金属切削系统的稳定性进行了分析,推导出了金属切削系统稳定性极限图；在此基础上,对变速切削法抑振机理进行了研究,揭示其颤振抑制的本质；研究了系统结构刚度和阻尼对系统稳定性的影响,分析了变刚度切削进行颤振抑制的可行性,最后设计了一种基于磁流变液材料的自抑振智能镗杆,并对其抑振原理进行了阐述。第3章,提出了将EMD分解和HHT变换方法引入镗削颤振征兆特征提取过程中,并对其基本理论和实现过程进行深入的研究。首先,利用EMD对镗削振动信号进行分解,并通过将分解所得的IMF分量的能量变化情况与颤振的“能量频移”现象进行对比,验证了EMD分解在镗削颤振征兆特征提取是可行的。其次,再对IMF分量进行Hilbert变换,得到振动信号的时频图,最终快速有效的实现镗削颤振征兆特征的提取。第4章,在研究多特征信息融合技术的基础上,提出将FastICA引入到镗削颤振识别预报中,并建立了基于IMF虚拟通道的FastICA镗削颤振征兆信号分离系统,将前一章中所提取的颤振征兆特征进一步融合,从而分离出更能反映颤振征兆的特征信号,经数值仿真分析表明,该方法能有效提高镗削颤振的征兆特征精准度,为后续的镗削状态识别系统打下基础。第5章,在对HMM、SVM两个模式识别模型的基本算法、优缺点和适用范围进行深入分析的基础上,结合镗削颤振形成过程中过渡阶段较短且容易与相邻的正常镗削、颤振阶段混淆的特点,提出了一种基于HMM-SVM混合模型的镗削颤振识别系统。在该系统中,HMM作为第一层进行初步筛选,得到镗削过程最为接近的两种可能状态,然后再利用SVM分类器进一步分类识别,得到最终的识别结果,这样既发挥了HMM模型较强的时间序列建模能力,又充分利用了SVM较强的二类分类能力。第6章,为了对本文提出的颤振预报理论和方法的正确性进行验证,建立了智能镗杆切削颤振识别预报系统的软硬件实验平台,并开展实验研究。首先,利用EMD对镗削振动信号进行分解,再利用FastICA分离出颤振爆发征兆信号,然后利用HHT进行Hilbert变换,得到镗削颤振征兆特征向量；再次,利用本文提出的HMM-SVM混合模型,进行镗削状态识别预报和颤振抑制实验,并通过实验方法对本文提出的镗削颤振在线预报控制方法的有效性进行验证。第7章,对本文的主要研究工作进行总结与展望。
李威霖[10]（2013）在《车铣刀具磨损状态监测及预测关键技术研究》文中进行了进一步梳理刀具状态监测是先进制造技术的关键技术之一,是保证不间断生产、实现加工自动化的关键,对提高产品加工质量与效率、保护加工设备、提高制造业水平具有重要意义。论文在深入探讨国内外刀具状态监测研究现状的基础上,以车削和铣削加工刀具为监测对象,切削力和切削振动为刀具状态监测信号,对目前该研究领域存在的主要技术难题进行创新性研究。具体研究内容如下：（1）讨论了刀具磨损的特点、形式及影响因素,针对切削过程的复杂性,确定了以切削力和切削振动为监测信号的间接在线监测方式,采用均匀试验设计方法进行了试验设计,获得了刀具不同磨损状态下的实验数据,为后续研究提供数据支持。（2）研究刀具磨损状态监测特征提取技术。首先采用小波阈值降噪技术消除监测信号中的高频干扰噪声,然后再对监测信号进行时域和频域统计特征分析的基础上,引入小波包分析技术,提取信号的小波包频带能量及小波熵特征,得到从不同角度反映刀具状态的特征集。通过分析这些特征参数与刀具磨损的相关性可知：特征参数与磨损量呈非线性关系,不能通过单一特征判断刀具磨损状态,存在诸多不相关特征。（3）研究刀具磨损状态监测特征选择技术。原始特征集中的不相关和冗余特征将使得识别模型的学习样本数及计算量都成倍增加,从而降低整个系统的运行效率和精度,因此对原始特征进行合理的选择尤为重要。针对刀具状态监测特征的维数高、样本少及类别多的特点,提出基于“一对一”多分类支持向量机递归特征消去的刀具状态监测特征选择算法。在递归特征消去算法基础上,将多分类支持向量机作为特征评价分类器,逐个消去不相关和冗余特征。实验表明该算法能有效剔除与刀磨损相关性小或冗余的特征,提高刀具磨损状态监测系统的学习效率和识别精度。（4）不完备先验知识下的刀具磨损状态评估技术研究。针对实际加工生产中,各工况下刀具全寿命先验样本获取困难,导致传统监测方法适用性差的问题,在隐马尔科夫模型的基础上提出基于因子隐马尔科夫模型（FHMM）的刀具状态评估技术。利用新刀和钝刀状态下的先验观测序列建立FHMM,根据刀具磨损过程中观察序列与模型的对数相似度获得其性能指标来评估刀具磨损状态,通过设置适当的阈值对磨损状态进行报警。同时,为监测系统引入学习能力,使其可在使用过程中不断完善自身知识库,提高系统可靠性。实验结果表明：该策略能在只具有新刀和钝刀先验知识的情况下,实现刀具磨损状态的初步估计,避免刀具的过度磨损；并且系统具备学习与完善能力,扩展性好。（5）研究刀具磨损量识别技术。在获取一定量的较为完备的先验数据后,可建立更加精确的磨损量识别模型,而传统的人工神经网络识别模型往往需要大量训练样本,且存在收敛速度慢、易陷入局部极小值、识别精度差等问题,本文提出基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的刀具磨损量识别方法。针对LS-SVM的正则化参数和核函数宽度对识别精度的影响大的问题,在标准粒子群优化算法基础上,提出自适应惯性权重粒子群优化算法,用于其参数的优化选择,并引入留一交叉验证法对寻优过程中的参数进行评价。实验结果表明：本文的自适应粒子群优化算法参数优化能力比标准粒子群优化算法强；基于粒子群优化LS-SVM模型的刀具磨损量识别精度高于传统神经网络,且所需先验样本更少。（6）研究刀具时序状态监测结果的优化与预测技术。针对刀具状态监测结果往往存在围绕真实状态值上下波动的系统误差,从而影响监测系统精度的问题,提出了基于卡尔曼滤波的时序监测结果优化技术,采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻的估计值和当前时刻的监测结果来估计当前时刻的优化值。经卡尔曼滤波优化后的刀具状态监测结果变化具有一定规律性,基于此提出基于自回归移动平均模型的监测结果预测技术,根据刀具历史监测数据预测刀具未来时刻的状态。实验证明：卡尔曼滤波算法能有效减小状态监测结果中的系统误差,优化的性能指标与刀具磨损量相关性更强,优化后的磨损量识别结果精度更高；自回归移动平均模型能较为精确地预测刀具未来时刻的状态。
二、一种新的切削刚度系数识别方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种新的切削刚度系数识别方法（论文提纲范文）
（1）技术创新对企业成本管理创新的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 第一节 研究背景、目的和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究目的与意义 |
| 第二节 研究框架、思路与方法 |
| 一、研究框架与内容 |
| 二、研究思路与研究方法 |
| 第一章 文献综述 |
| 第一节 技术创新的经济后果 |
| 一、宏观经济后果 |
| 二、微观经济后果 |
| 第二节 生产组织形式的影响因素与经济后果 |
| 一、生产要素和生产工艺流程的影响因素 |
| 二、生产要素和生产工艺流程的经济后果 |
| 第三节 企业组织结构变革的影响因素与经济后果 |
| 一、企业组织结构变革的影响因素 |
| 二、企业组织结构变革的经济后果 |
| 第四节 会计信息系统的影响因素与经济后果 |
| 一、会计信息系统的影响因素 |
| 二、会计信息系统的经济后果 |
| 第五节 成本管理创新的影响因素 |
| 一、宏观层面的影响因素 |
| 二、微观层面的影响因素 |
| 第二章 技术创新、生产组织形式与成本管理创新 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 理论建构与观点提出 |
| 一、技术创新、生产要素构成变化与成本管理创新 |
| 二、技术创新、生产工艺流程进步与成本管理创新 |
| 三、技术创新、产出产品升级与成本管理创新 |
| 第三节 案例研究设计 |
| 一、案例选择说明 |
| 二、证据资料收集与处理 |
| 第四节 生产组织形式案例分析 |
| 一、技术创新、生产要素及成本管理创新 |
| 二、技术创新、生产工艺流程及成本管理创新 |
| 三、技术创新促进成本管理创新—基于生产组织形式变革的视角 |
| 本章小结 |
| 第三章 技术创新、组织结构完善与成本管理创新 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 理论建构与观点提出 |
| 一、技术创新结果、组织结构特征变化与成本管理创新 |
| 二、技术创新方式、组织结构形式选择与成本管理创新 |
| 第三节 案例研究设计 |
| 一、案例选择说明 |
| 二、证据资料收集与处理 |
| 第四节 案例分析 |
| 一、大庆油田技术创新历程回顾 |
| 二、技术创新对组织结构形式的影响 |
| 三、技术创新对组织结构特征的影响 |
| 四、技术创新通过组织结构影响成本管理创新 |
| 本章小结 |
| 第四章 信息技术创新、会计信息系统与成本管理创新 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 理论构建与观点提出 |
| 一、信息技术的创新历程 |
| 二、信息技术创新对会计信息系统的影响 |
| 三、会计信息系统对成本管理创新的影响 |
| 四、信息技术创新对成本管理创新的影响路径 |
| 第三节 案例研究设计 |
| 一、案例选择说明 |
| 二、案例证据资料收集与分析 |
| 三、案例研究思路 |
| 第四节 案例分析 |
| 一、采油二厂会计信息化案例分析 |
| 二、中国石油财务共享服务中心建设案例分析 |
| 三、案例分析总结 |
| 本章小结 |
| 研究总结与政策建议 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究创新 |
| 三、研究局限与后续研究 |
| 四、政策建议 |
| 参考文献 |
（2）再生型车削颤振稳定性分析及预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究来源、背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 颤振机理与模型的研究 |
| 1.2.2 传感信号及传感器的选择 |
| 1.2.3 切削颤振的特征量提取 |
| 1.2.4 切削颤振监测与预报 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 2 再生型车削颤振动力学建模及稳定性分析 |
| 2.1 再生型车削颤振物理模型 |
| 2.1.1 主轴转速与切削深度的关系 |
| 2.1.2 稳定性叶瓣图 |
| 2.2 再生型车削颤振稳定性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 再生型车削颤振监测系统设计 |
| 3.1 颤振监测系统设计 |
| 3.2 传感器信号的选取 |
| 3.3 系统器件选型 |
| 3.4 颤振监测实验方案 |
| 3.4.1 实验条件 |
| 3.4.2 车削颤振信号的捕捉 |
| 3.5 颤振信号的初步分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于时域信号的车削颤振预报 |
| 4.1 基于Lempel-Ziv复杂度的车削颤振预报 |
| 4.1.1 Lempel-Ziv复杂度原理及算法 |
| 4.1.2 车削颤振特征提取及预报 |
| 4.2 基于Elman神经网络的车削颤振预报 |
| 4.2.1 Elman神经网络 |
| 4.2.2 Elman神经网络颤振预报模型的建立 |
| 4.2.3 车削颤振判别函数的构建 |
| 4.2.4 车削颤振在线识别与验证 |
| 4.3 两种方法对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 时频域内EMD分解及HHT变换的车削颤振预报 |
| 5.1 经验模态分解方法(EMD) |
| 5.2 希尔伯特-黄变换（HHT）时频分析方法 |
| 5.3 经验模态分解(EMD)方法仿真验证 |
| 5.4 车削颤振的EMD分解 |
| 5.5 基于EMD-HHT变换的车削颤振的征兆分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（3）镗杆动态稳定性与动力学模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 相关理论研究现状 |
| 1.2.1 颤振模型理论的研究现状 |
| 1.2.2 颤振检测和抑制的研究现状 |
| 1.2.3 镗削颤振的研究现状 |
| 1.3 论文工作安排 |
| 第二章 切削颤振动力学建模的理论与方法 |
| 2.1 机床结构动力学建模概述 |
| 2.1.1 机床结构动力学建模过程 |
| 2.1.2 常用动力学模型 |
| 2.1.3 机床系统参数识别 |
| 2.2 切削过程动力学建模 |
| 2.3 EULER-BERNOULLI梁的振动分析 |
| 2.3.1 振动微分方程的建立 |
| 2.3.2 主振型的正交性 |
| 2.3.3 梁的振动响应 |
| 2.4 再生颤振过程分析 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于线性理论的镗削再生颤振稳定性分析 |
| 3.1 镗杆自由振动动力学建模 |
| 3.1.1 镗杆的振动特点 |
| 3.1.2 镗杆自由振动动力学模型建立 |
| 3.1.3 模型验证 |
| 3.2 镗削过程动力学建模 |
| 3.3 再生颤振时镗杆线性动力学模型 |
| 3.4 颤振稳定性分析 |
| 3.4.1 稳定性图绘制 |
| 3.4.2 数值仿真验证 |
| 3.4.3 参数对系统稳定性的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于非线性理论的镗削再生颤振稳定性分析 |
| 4.1 非线性数学模型的建立 |
| 4.1.1 镗削过程动力学建模 |
| 4.1.2 颤振时镗杆非线性动力学模型 |
| 4.2 颤振稳定性分析 |
| 4.2.1 线性稳定性分析 |
| 4.2.2 非线性稳定性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于变截面梁的动力减振镗杆动力学模型研究 |
| 5.1 基于变截面梁理论的动力减振镗杆动力学模型 |
| 5.1.1 杆体建模 |
| 5.1.2 模型验证 |
| 5.1.3 动力减振镗杆的动力学模型 |
| 5.2 基于ADAMS的动力减振镗杆仿真实验 |
| 5.2.1 刚柔耦合模型建立 |
| 5.2.2 仿真实验及对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作和结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）精密卧式加工中心整机静动刚度正向设计方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 整机静刚度研究现状 |
| 1.2.2 整机动特性研究现状 |
| 1.2.3 整机结构静动态特性优化设计研究现状 |
| 1.2.4 正向设计方法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 精密卧式加工中心整机静刚度建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 部件静刚度系数 |
| 2.2.1 整机各组成部件及其坐标系 |
| 2.2.2 部件静刚度系数确定方法 |
| 2.3 整机静刚度建模方法 |
| 2.3.1 整机变形模型 |
| 2.3.2 各结构件受力分析 |
| 2.3.3 各部件变形与静刚度系数函数关系 |
| 2.3.4 整机静刚度模型 |
| 2.4 实验验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 精密卧式加工中心整机静刚度匹配设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 各部件静刚度范围的确定 |
| 3.3 基于DOE的贡献率分析 |
| 3.4 整机静刚度匹配设计流程 |
| 3.4.1 匹配设计实例 |
| 3.4.2 有限元仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 构建满足静刚度要求的结构件结构方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结构件结构方案计算流程 |
| 4.2.1 总体思路 |
| 4.2.2 基于iSIGHT软件的CAD/CAE集成框架 |
| 4.3 基于iSIGHT的联合仿真分析平台搭建 |
| 4.3.1 机床结构件参数化建模 |
| 4.3.2 iSIGHT环境下集成Pro/E |
| 4.3.3 iSIGHT环境下集成ANSYS |
| 4.3.4 优化设计算法 |
| 4.4 结构件结构方案设计 |
| 4.4.1 床身结构方案设计数据 |
| 4.4.2 立柱结构方案设计数据 |
| 4.4.3 动框结构方案设计数据 |
| 4.4.4 主轴箱结构方案设计数据 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 精密卧式加工中心整机动刚度匹配设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机床固有频率与动刚度关系定性分析 |
| 5.3 面向整机动特性的CAD/CAE联合仿真平台 |
| 5.4 整机各结构件质量对其固有频率的影响规律 |
| 5.4.1 床身质量对整机固有频率的影响规律 |
| 5.4.2 立柱质量对整机固有频率的影响规律 |
| 5.4.3 动框质量对整机固有频率的影响规律 |
| 5.4.4 工作台质量对整机固有频率的影响规律 |
| 5.4.5 主轴箱质量对整机固有频率的影响规律 |
| 5.4.6 同时改变立柱和床身质量对整机固有频率的影响规律 |
| 5.4.7 同时改变各结构件质量对整机固有频率的影响规律 |
| 5.5 仿真分析验证 |
| 5.5.1 同类型不同型号的精密卧式加工中心 |
| 5.5.2 不同类型的精密卧式加工中心 |
| 5.6 整机动刚度匹配设计 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 精密卧式加工中心整机静刚度正向设计软件 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 软件总体设计 |
| 6.2.1 软件需求分析 |
| 6.2.2 软件总体框架 |
| 6.3 软件开发方法 |
| 6.3.1 MATLAB开发方法 |
| 6.3.2 Visual C++平台开发方法 |
| 6.4 界面设计 |
| 6.4.1 软件初始界面 |
| 6.4.2 静刚度匹配设计界面 |
| 6.4.3 整机静刚度计算界面 |
| 6.4.4 结构方案选型界面 |
| 6.5 应用实例 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）非球面光学模具的激光超声复合车削特性与加工质量研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 非球面零件的加工现状 |
| 1.3.1 非球面的金刚石切削加工 |
| 1.3.2 非球面的特种能量加工 |
| 1.4 非球面面形与表面形貌检测评价 |
| 1.4.1 非球面的面形检测与评价 |
| 1.4.2 非球面的表面形貌检测及评价 |
| 1.5 存在的问题 |
| 1.6 论文的主要研究内容 |
| 2 激光超声复合车削系统及关键部件研制 |
| 2.1 激光器分类与试验选择 |
| 2.1.1 激光器分类 |
| 2.1.2 激光辅助加热WC合金的基本规律 |
| 2.1.3 激光器基本参数试验选择 |
| 2.2 单激励二维传振杆的研制 |
| 2.2.1 纵扭圆柱传振杆设计的理论基础 |
| 2.2.2 超声波在斜槽传振杆的传播特性分析 |
| 2.2.3 超声波在斜槽传振杆中的应力研究 |
| 2.2.4 斜槽传振杆的设计与制造 |
| 2.2.5 斜槽传振杆的振动仿真与测试 |
| 2.3 超声振动性能测试 |
| 2.4 激光超声加工实验平台搭建 |
| 2.4.1 非球面工件的数学特性 |
| 2.4.2 非球面试件车削实验平台 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 激光超声辅助切削动力学模型与实验 |
| 3.1 激光超声辅助切削系统的构成 |
| 3.2 激光超声切削稳定性影响因素分析 |
| 3.2.1 主轴刚度方向对切削稳定性影响 |
| 3.2.2 斜槽传振杆的振型对切削系统稳定性的影响 |
| 3.2.3 激光超声对切削加工系统稳定性的影响 |
| 3.3 激光超声三维切削动力学模型 |
| 3.3.1 激光超声三维切削模型 |
| 3.3.2 激光超声三维切削稳定性分析 |
| 3.3.3 激光超声三维切削稳定性极限预测 |
| 3.4 激光超声三维振动切削实验 |
| 3.4.1 激光超声三维车削的振动测试实验 |
| 3.4.2 激光超声三维切削力测试实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 非球面面形检测评价与预测 |
| 4.1 影响面形精度的主要因素分析 |
| 4.1.1 加工机床 |
| 4.1.2 刀具参数 |
| 4.1.3 切削参数 |
| 4.1.4 其它因素的影响 |
| 4.2 非球面光学模具的面形检测分析 |
| 4.2.1 面形检测的原理与评价 |
| 4.2.2 面形评价的主要指标 |
| 4.2.3 白光干涉仪检测非球面面形 |
| 4.2.4 普通切削与激光超声切削的面形 |
| 4.2.5 不同切削参数下的面形 |
| 4.3 切削参数优化 |
| 4.3.1 正交试验设计 |
| 4.3.2 正交试验参数及试验结果分析 |
| 4.4 基于时间序列面形精度预测模型及评价 |
| 4.4.1 平稳时间序列模型 |
| 4.4.2 面形精度的检测 |
| 4.4.3 数据预处理 |
| 4.4.4 AR（n）模型参数最小二乘估计 |
| 4.5 轮廓误差预测及评判 |
| 4.5.1 刀具磨损试验分析 |
| 4.5.2 轮廓误差预测及评判 |
| 4.5.3 预测模型修正及评判 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 激光超声辅助车削非球面的微观形貌 |
| 5.1 非球面微观形貌形成机理 |
| 5.1.1 一般切削表面的微观形貌 |
| 5.1.2 激光超声端面切削的表面形貌 |
| 5.2 激光超声表面粗糙实验测试与分析 |
| 5.2.1 实验条件与测试 |
| 5.2.2 不同切削速度下表面粗糙度实验研究 |
| 5.2.3 不同进给量下表面粗糙度实验研究 |
| 5.2.4 不同切深下表面粗糙度实验研究 |
| 5.3 单因素单个试件的表面微观质量 |
| 5.4 基于遗传算法的激光超声切削表面粗糙度计算与预测模型 |
| 5.4.1 遗传算法 |
| 5.4.2 遗传算法计算表面粗糙度模型 |
| 5.4.3 激光超声切削非球面粗糙度理论模型 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要结论和所做的主要工作 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 下一步研究工作的重点 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）精密数控车若干关键技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 精密数控车床及其加工技术 |
| 1.2.1 精密数控车床发展状况 |
| 1.2.2 精密加工技术发展状况 |
| 1.3 精密车床关键技术研究现状 |
| 1.3.1 切削颤振研究现状 |
| 1.3.2 减隔振技术研究现状 |
| 1.3.3 主轴单元研究现状 |
| 1.3.4 主轴热特性研究现状 |
| 1.4 课题的来源及研究意义 |
| 1.4.1 课题的来源 |
| 1.4.2 课题的研究意义 |
| 1.5 论文的结构框架和主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 车削颤振稳定性建模与仿真分析 |
| 2.1 再生型切削颤振稳定性极限分析 |
| 2.1.1 再生型车削颤振系统动力学模型 |
| 2.1.2 再生型车削颤振系统稳定性分析 |
| 2.1.3 其他参数推导 |
| 2.2 再生型切削颤振稳定性极限预测 |
| 2.2.1 再生型车削颤振系统稳定性极限预测 |
| 2.2.2 再生型车削颤振系统稳定性极限预测软件实现 |
| 2.2.3 再生型车削颤振系统稳定性仿真与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 精密数控车动态特性与减隔振研究 |
| 3.1 精密数控车整机动态特性研究 |
| 3.1.1 整机动态特性有限元分析 |
| 3.1.2 整机动态特性试验 |
| 3.2 精密数控车切削试验与分析 |
| 3.2.1 切削振动试验 |
| 3.2.2 颤振主体分析 |
| 3.3 精密数控车减隔振结构设计 |
| 3.3.1 液体动静压电主轴 |
| 3.3.2 机床液体静压导轨 |
| 3.3.3 空气弹簧隔振器和树脂混凝土床身 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 时变转速车削颤振分析与控制研究 |
| 4.1 时变转速切削系统衰减系数和振动频率的变化规律 |
| 4.2 时变转速切削系统能量的变化规律 |
| 4.3 变速参数对切削抑振的影响及分析 |
| 4.3.1 变速参数对切削抑振的影响 |
| 4.3.2 时变转速切削的计算机仿真与分析 |
| 4.3.3 时变转速切削试验 |
| 4.4 切削过程稳定性控制 |
| 4.4.1 切削过程的时间序列模型 |
| 4.4.2 切削稳定区搜索 |
| 4.4.3 切削过程控制策略 |
| 4.4.4 切削搜索控制试验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 精密动静压主轴多目标优化及分析系统研究 |
| 5.1 精密液体动静压主轴多目标优化设计 |
| 5.1.1 主轴多目标优化的数学模型 |
| 5.1.2 主轴有限元多目标优化建模 |
| 5.1.3 精密主轴临界转速校验 |
| 5.2 精密主轴有限元分析系统 |
| 5.2.1 主轴有限元分析系统开发的关键技术 |
| 5.2.2 主轴有限元分析系统的结构设计 |
| 5.2.3 主轴有限元分析系统的开发 |
| 5.2.4 主轴有限元分析系统的应用 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 精密数控车主轴系统热特性及热补偿研究 |
| 6.1 机床热特性基本理论 |
| 6.1.1 机床热变形机理 |
| 6.1.2 机床传热的基本理论 |
| 6.1.3 机床主轴系统温度场的数学建模和有限元解法 |
| 6.1.4 机床热变形有限元理论 |
| 6.2 主轴系统的热特性建模与分析 |
| 6.2.1 主轴系统热特性分析 |
| 6.2.2 主轴系统的热源分析计算 |
| 6.2.3 主轴系统的温度场分析 |
| 6.2.4 主轴系统热变形分析结果 |
| 6.3 改善边界条件减小热变形 |
| 6.3.1 电机后置式主轴单元 |
| 6.3.2 提高主轴箱表面的空气流动速度 |
| 6.3.3 主轴箱前部加冷却装置 |
| 6.4 热误差与热补偿建模和实验 |
| 6.4.1 机床热态特性测试实验 |
| 6.4.2 主轴热变形测试实验 |
| 6.4.3 基于灰色综合关联度的测温敏感点选取 |
| 6.4.4 基于多元回归的热误差数学模型 |
| 6.4.5 主轴热变形误差补偿 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 本文的主要创新点 |
| 7.3 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文和参加项目情况 |
| 参考文献 |
（7）车削颤振稳定性预测系统软件研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究背景及意义 |
| 1.2 机床颤振的研究现状及发展 |
| 1.2.1 机床颤振的机理研究 |
| 1.2.2 机床颤振预测研究的发展趋势 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 车削颤振机理 |
| 2.1 车削颤振的概念及反馈机理 |
| 2.1.1 车削过程 |
| 2.1.2 车削加工动力学模型 |
| 2.2 车削颤振频率响应函数 |
| 2.2.1 频率响应函数 |
| 2.2.2 FRF获取 |
| 2.3 车削颤振稳定性叶瓣图 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 软件系统的需求分析 |
| 3.1 软件系统设计 |
| 3.2 系统设计编程语言的选择 |
| 3.3 软件设计实现的功能 |
| 3.3.1 软件特点 |
| 3.3.2 软件功能需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 车削颤振稳定性预测软件的设计实现 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.2 辅助类的设计 |
| 4.2.1 复数类的设计 |
| 4.2.2 CFFT类的设计 |
| 4.2.3 绘图控件的设计 |
| 4.3 软件的主界面设计 |
| 4.4 频响函数分析的设计 |
| 4.4.1 信号基本信息的读取 |
| 4.4.2 数据处理 |
| 4.4.4 FRF显示 |
| 4.5 车削颤振稳定性叶瓣图功能实现 |
| 4.5.1 插值方法功能实现 |
| 4.5.2 补齐方法功能实现 |
| 4.5.3 叶瓣图计算方法的功能实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 车削颤振预测软件的使用 |
| 5.1 软件适用的环境及版本说明 |
| 5.2 车削颤振预测软件的使用 |
| 5.2.1 FRF分析的使用 |
| 5.2.2 车削颤振稳定性叶瓣图窗口的使用 |
| 5.3 实验数据对比 |
| 5.3.1 主振系统固有频率对B_(lim)的影响 |
| 5.3.2 切削刚度系数K_s对B_(lim)的影响 |
| 5.3.3 主振系统刚度系数K对B_(lim)的影响 |
| 5.3.4 主振系统阻尼对B_(lim)的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）高速数控车削加工复杂工况集成监控方法及系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题提出背景及意义 |
| 1.1.1 加工装备和加工技术的现状及发展趋势 |
| 1.1.2 加工监控领域的国家战略和宏观政策 |
| 1.1.3 加工监控技术的行业需求和作用 |
| 1.1.4 课题来源及研究意义 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 数控加工工况监控研究现状 |
| 1.2.1.1 工况监测与故障诊断及复杂工况监控 |
| 1.2.1.2 监控对象及研究现状 |
| 1.2.1.3 已有的典型加工监控产品 |
| 1.2.1.4 数控加工监控存在的问题 |
| 1.2.2 虚拟测试技术的应用现状 |
| 1.2.2.1 物理测试存在的问题 |
| 1.2.2.2 虚拟测试的优点 |
| 1.2.2.3 虚拟测试技术的应用现状 |
| 1.2.2.4 虚拟测试技术发展趋势与展望 |
| 1.2.3 多传感器融合技术研究现状 |
| 1.2.3.1 传感器融合、信息融合和数据融合 |
| 1.2.3.2 多传感器融合技术应用现状 |
| 1.2.3.3 聚类融合控制在加工监控领域的应用现状 |
| 1.3 课题主要研究内容及论文框架 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 课题主要研究内容 |
| 1.3.3 论文框架 |
| 第二章 高速数控车削加工复杂工况分析 |
| 2.1 高速数控车削加工工况的复杂性分析 |
| 2.1.1 制造系统复杂性及复杂工况概念 |
| 2.1.2 高速数控车削加工工况的复杂性描述 |
| 2.2 高速数控车削加工复杂工况分类及影响因素分析 |
| 2.2.1 按照加工形式和整体运行状态分类 |
| 2.2.2 按照加工系统的组成和整体运行状态分类 |
| 2.3 高速数控车削加工复杂工况机理分析 |
| 2.3.1 高速切削理论及机理 |
| 2.3.2 切削力产生机理 |
| 2.3.3 切削热与切削温度 |
| 2.3.4 切削振动及再生型颤振 |
| 2.3.5 刀具磨损形式与磨损机理 |
| 2.3.5.1 刀具磨损形式与磨钝标准 |
| 2.3.5.2 刀具磨损机理及数学模型 |
| 2.4 高速数控车削加工复杂工况的特点及集成监控要求 |
| 2.4.1 高速数控车削加工复杂工况的特点 |
| 2.4.2 高速数控车削复杂工况的集成监控要求 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 高速数控车削加工复杂工况集成监控方法 |
| 3.1 常用加工工况物理监控方法与特点 |
| 3.2 高速数控车削加工复杂工况虚拟拟测方法 |
| 3.3 高速数控车削加工复杂工况聚类融合监控方法 |
| 3.3.1 聚类融合控制原理 |
| 3.3.2 高速数控车削加工复杂工况聚类融合控制方法 |
| 3.3.3 高速数控车削加工复杂工况聚类融合控制模型 |
| 3.4 高速数控车削加工复杂工况集成监控方法 |
| 3.4.1 复杂工况监控集成技术 |
| 3.4.2 高速数控车削加工复杂工况集成监控方法 |
| 3.4.3 高速数控车削加工复杂工况集成监控系统 |
| 3.4.4 基于虚拟测试与多传感器融合的复杂工况识别过程 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 高速数控车削加工复杂工况预测 |
| 4.1 高速数控车削加工稳定性切削工况条件虚拟测试 |
| 4.1.1 高速数控车削加工系统颤振主振体分析 |
| 4.1.2 动态固有特性测试的工况条件设计及测试流程 |
| 4.1.3 动态固有特性虚拟测试结果与验证 |
| 4.1.3.1 动态固有特性虚拟测试结果 |
| 4.1.3.2 动态固有特性虚拟测试结果验证 |
| 4.1.4 高速数控车削加工稳定性切削工况条件计算 |
| 4.2 高速车削过程有限元仿真与车削工况虚拟测试 |
| 4.2.1 切削过程热力耦合有限元模型 |
| 4.2.2 高速车削过程有限元仿真方法 |
| 4.2.3 复杂工况虚拟测试流程及工况条件设计 |
| 4.3 复杂工况预测及结果分析 |
| 4.3.1 切削速度对切削工况的影响分析 |
| 4.3.2 进给量对切削工况的影响分析 |
| 4.3.3 背吃刀量对切削工况的影响分析 |
| 4.3.4 高速车削过程工况虚拟测试方法验证 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 高速数控车削加工复杂工况集成监控关键技术 |
| 5.1 加工工况多传感器信息处理技术 |
| 5.1.1 工况特征参量的选取 |
| 5.1.2 工况特征的提取方法 |
| 5.1.2.1 常用特征提取方法及特点比较 |
| 5.1.2.2 小波变换及小波包变换 |
| 5.1.3 工况特征的绛维方法 |
| 5.1.3.1 常用特征选取方法及特点比较 |
| 5.1.3.2 主元分析法 |
| 5.1.4 工况特征的信息融合方法 |
| 5.1.4.1 常用融合方法 |
| 5.1.4.2 复杂工况 BP 神经网络识别方法 |
| 5.2 刀具状态实时监控方法 |
| 5.2.1 振动信号特征提取 |
| 5.2.1.1 振动信号的时域特征 |
| 5.2.1.2 振动信号的频域特征 |
| 5.2.1.3 振动信号的小波包分析 |
| 5.2.2 功率信号特征提取 |
| 5.2.2.1 功率信号时域特征 |
| 5.2.2.2 功率信号频域处理 |
| 5.2.2.3 功率信号的小波包特征提取 |
| 5.2.3 刀具工况识别 |
| 5.2.3.1 基于振动信号的刀具工况识别 |
| 5.2.3.2 基于主轴电机电流信号的刀具工况识别 |
| 5.2.3.3 基于振动信号与主轴电机电流信号特征融合的刀具工况识别 |
| 5.2.3.4 基于 PCA 的多信号特征融合刀具工况识别 |
| 5.3 基于多视觉特征融合的刀具状态视诊方法 |
| 5.3.1 刀具样本及特征提取 |
| 5.3.2 刀具状态识别及结果分析 |
| 5.3.2.1 基于颜色特征的刀具状态识别 |
| 5.3.2.2 基于纹理特征的刀具状态识别 |
| 5.3.2.3 基于形状特征的刀具状态识别 |
| 5.3.2.4 多视觉特征融合的刀具状态识别 |
| 5.3.2.5 基于 PCA 分析和多视觉特征融合的刀具状态识别 |
| 5.4 高速数控车削加工集成在线检测技术 |
| 5.4.1 在线检测系统组成及工作原理 |
| 5.4.2 在线检测系统误差标定方法研究 |
| 5.4.2.1 在线检测系统误差分析 |
| 5.4.2.2 测头垂直于主轴轴线时的标定方法 |
| 5.4.2.3 测头平行于主轴轴线时的标定方法 |
| 5.4.3 在线检测测量工作空间和测量工艺分析 |
| 5.4.4 在线检测工艺自动规划及集成在线检测功能开发 |
| 5.4.4.1 测头标定程序 |
| 5.4.4.2 基准测量程序及原点快速找正 |
| 5.4.4.3 几何元素测量原理及程序 |
| 5.4.4.4 工件加工尺寸偏差自动修正 |
| 5.4.5 高速车削加工与在线检测工艺柔性重组 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 高速数控车削复杂工况集成监控系统开发及应用 |
| 6.1 高速数控车削加工复杂工况集成监控系统组成及工作原理 |
| 6.2 机器视觉集成监控子系统 |
| 6.2.1 图像信息采集硬件 |
| 6.2.2 图像信息采集与处理软件 |
| 6.2.2.1 嵌入式监控单元软件系统 |
| 6.2.2.2 上位机集成监控软件系统 |
| 6.2.3 与 840D/828D 数控系统的集成 |
| 6.3 复杂工况多传感器实时监控子系统 |
| 6.3.1 振动传感器和功率传感器选型及安装位置 |
| 6.3.2 复杂工况信息采集与传输软硬件系统设计 |
| 6.3.2.1 复杂工况多传感器嵌入式控制系统的硬件集成 |
| 6.3.2.2 复杂工况多传感器监控系统软件 |
| 6.3.2.3 嵌入式控制系统与 PLC 的通讯实现 |
| 6.4 在线检测软硬件集成子系统 |
| 6.5 集成监控系统与 CNC 的无缝集成 |
| 6.6 高速数控车削加工复杂工况集成监控应用实例 |
| 6.6.1 应用实例一 |
| 6.6.2 应用实例二 |
| 6.7 小结 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于HMM-SVM的磁流变自抑振智能镗杆颤振在线预报理论和方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 本章摘要 |
| 1.1 论文的研究背景与意义 |
| 1.2 金属切削颤振及其控制技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 金属切削颤振研究现状 |
| 1.2.2 金属切削颤振控制技术研究现状 |
| 1.2.2.1 切削参数调整法的颤振控制研究现状 |
| 1.2.2.2 振动控制法的颤振控制策略研究现状 |
| 1.3 金属切削颤振在线预报理论和方法国内外研究现状 |
| 1.3.1 金属切削颤振预报方法研究现状 |
| 1.3.2 金属切削颤振预报的信号处理方法研究现状 |
| 1.3.3 金属切削颤振预报的模式识别方法研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容与总体框架 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 金属切削颤振产生机理及磁流变自抑振智能镗杆工作机理研究 |
| 本章摘要 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 金属切削颤振产生及其抑制机理研究 |
| 2.2.1 金属切削系统稳定性分析 |
| 2.2.2 金属切削颤振的抑振机理研究 |
| 2.2.2.1 变主轴转速切削法的颤振抑制机理 |
| 2.2.2.2 变刚度和变阻尼切削法的颤振抑制机理 |
| 2.3 磁流变自抑振智能镗杆的设计及其抑振原理 |
| 2.3.1 磁流变效应 |
| 2.3.2 磁流变自抑振智能镗杆结构设计 |
| 2.3.3 磁流变自抑振智能镗杆抑振单元的磁路系统设计 |
| 2.3.4 磁流变自抑振智能镗杆抑振原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于EMD-HHT的镗削颤振征兆特征提取方法研究 |
| 本章摘要 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 镗削颤振信号HHT变换的基本思想及算法 |
| 3.2.1 镗削颤振信号EMD的基本原理与方法 |
| 3.2.2 镗削颤振信号HHT时频分析方法 |
| 3.3 镗削颤振特征信号的获取 |
| 3.4 镗削振动信号的EMD分解及Hilbert变换 |
| 3.4.1 基于EMD分解的颤振征兆提取可行性研究 |
| 3.4.2 基于EMD-HHT变换的颤振征兆提取时效性研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于FastICA的镗削颤振信号特征融合方法研究 |
| 本章摘要 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 颤振信号特征融合的原理及方法研究 |
| 4.2.1 颤振信号特征融合的层次结构 |
| 4.2.2 颤振信号特征融合的算法 |
| 4.3 颤振信号ICA分离的基本原理 |
| 4.3.1 ICA的数学模型 |
| 4.3.2 ICA的基本假设 |
| 4.3.3 ICA的数据预处理 |
| 4.4 基于FastICA的颤振征兆信号的特征矢量形成 |
| 4.4.1 FastICA算法 |
| 4.4.2 基于IMF虚拟通道ICA颤振征兆信号分离系统 |
| 4.4.3 镗削颤振信号的EMD-ICA分离处理 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于HMM-SVM混合模型的镗削振振识别预报方法研究 |
| 本章摘要 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于HMM的镗削颤振识别预报方法研究 |
| 5.2.1 HMM的定义及基本算法 |
| 5.2.2.1 HM的结构及组成要素 |
| 5.2.2.2 HMM训练和识别的基本算法 |
| 5.2.2 镗削状态HMM的结构及参数初始化 |
| 5.2.3 镗削状态的HMM模型训练 |
| 5.2.4 镗削状态的HMM模型识别决策 |
| 5.3 基于SVM的镗削颤振识别预报方法研究 |
| 5.3.1 统计学习理论 |
| 5.3.2 SVM结构风险最小化原则 |
| 5.3.3 镗削状态的SVM训练 |
| 5.4 基于HMM-SVM混合模型的镗削颤振识别与预报系统的构建 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 磁流变自抑振智能镗杆切削颤振在线预报与控制实验研究 |
| 本章摘要 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 磁流变自抑振智能镗杆切削颤振在线预报及抑制实验平台 |
| 6.2.1 智能镗杆实验平台硬件系统搭建 |
| 6.2.2 智能镗杆实验平台软件系统设计 |
| 6.3 磁流变自抑振智能镗杆切削颤振识别预报实验研究 |
| 6.3.1 智能镗杆切削加工实验 |
| 6.3.2 智能镗杆切削加工振动信号的特征提取实验 |
| 6.3.3 智能镗杆切削加工振动信号的HMM-SVM模型训练及颤振识别实验 |
| 6.3.4 智能镗杆切削颤振识别预报系统实时性实验 |
| 6.4 磁流变自抑振智能镗杆切削颤振预报控制实验研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结和展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间获得的科研成果及参加的科研项目 |
| 1 已发表的学术论文 |
| 2 获得授权的国家专利 |
| 3 获得授权的国家软件版权登记 |
| 4 参加的科研项目 |
（10）车铣刀具磨损状态监测及预测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 具状态监测系统概述 |
| 1.2.1 具状态监测系统的分类 |
| 1.2.2 具状态监测系统的组成 |
| 1.3 具状态监测的关键技术及国内外研究现状 |
| 1.3.1 传感技术 |
| 1.3.2 信号处理技术 |
| 1.3.3 特征优化技术 |
| 1.3.4 模式识别技术 |
| 1.4 关键难题与发展趋势 |
| 1.5 本文主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 刀具磨损机理与试验设计 |
| 2.1 刀具磨损概述 |
| 2.1.1 刀具磨损基本形式 |
| 2.1.2 刀具磨损过程 |
| 2.2 刀具磨损状态监测信号的确定 |
| 2.2.1 多传感信息融合概述 |
| 2.2.2 本文监测信号选择 |
| 2.3 切削力与振动监测方法 |
| 2.3.1 切削力监测法 |
| 2.3.2 振动监测法 |
| 2.4 切削试验设计 |
| 2.4.1 车刀磨损状态监测试验 |
| 2.4.2 铣刀磨损状态监测试验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 刀具磨损状态监测的信号处理与特征提取 |
| 3.1 刀具磨损状态监测信号的小波降噪 |
| 3.1.1 小波分析基本理论 |
| 3.1.2 小波降噪基本原理 |
| 3.1.3 车削监测信号的小波降噪 |
| 3.1.4 铣刀监测信号的小波降噪 |
| 3.2 刀具磨损状态监测信号的特征提取 |
| 3.2.1 时域特征参数概述 |
| 3.2.2 车刀监测信号时域特征分析 |
| 3.2.3 铣刀监测信号时域特征分析 |
| 3.2.4 频域特征分析概述 |
| 3.2.5 车刀监测信号频域特征分析 |
| 3.2.6 铣刀监测信号频域特征分析 |
| 3.2.7 小波包频带能量特征与小波熵 |
| 3.2.8 车刀监测信号的小波包频带能量与小波熵特征分析 |
| 3.2.9 铣刀监测信号的小波包频带能量与小波熵特征分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 刀具磨损状态监测的特征选择技术 |
| 4.1 特征选择概述 |
| 4.1.1 特征选择的一般过程 |
| 4.1.2 特征选择方法分类 |
| 4.2 多分类支持向量机递归特征消去理论 |
| 4.2.1 支持向量机概述 |
| 4.2.2 二分类支持向量机 |
| 4.2.3 多分类支持向量机 |
| 4.2.4 递归特征消去 |
| 4.2.5 多分类支持向量机递归特征消去 |
| 4.3 车刀磨损状态监测特征的选择 |
| 4.4 铣刀磨损状态监测特征的选择 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 不完备先验知识下的刀具磨损状态评估 |
| 5.1 HMM基本理论 |
| 5.1.1 HMM基本概念 |
| 5.1.2 HMM定义 |
| 5.1.3 HMM分类 |
| 5.1.4 HMM基本算法 |
| 5.2 FHMM基本理论 |
| 5.2.1 FHMM基本概念 |
| 5.2.2 FHMM基本算法 |
| 5.3 基于FHMM的刀具磨损状态评估系统 |
| 5.3.1 不完备先验知识下的刀具磨损状态评估 |
| 5.3.2 FHMM状态监测系统的完善 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于粒子群优化LS-SVM的刀具磨损量识别 |
| 6.1 最小二乘支持向量机基本理论 |
| 6.2 粒子群优化算法基本理论 |
| 6.2.1 粒子群优化算法原理 |
| 6.2.2 基本粒子群优化算法的数学描述 |
| 6.2.3 自适应粒子群优化算法 |
| 6.2.4 粒子群优化算法的流程 |
| 6.2.5 粒子群优化算法的参数分析 |
| 6.3 粒子群优化最小二乘支持向量机算法 |
| 6.4 车刀粒子群优化LS-SVM磨损量识别模型 |
| 6.4.1 训练数据准备 |
| 6.4.2 模型初始化 |
| 6.4.3 迭代寻优 |
| 6.4.4 模型验证 |
| 6.5 铣刀粒子群优化LS-SVM磨损量识别模型 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 刀具时序状态监测结果的优化与预测 |
| 7.1 卡尔曼滤波基本理论 |
| 7.1.1 卡尔曼滤波概述 |
| 7.1.2 离散卡尔曼滤波的数学表述 |
| 7.1.3 最优滤波、预测与平滑的概念 |
| 7.1.4 卡尔曼滤波过程初始参数选择 |
| 7.2 刀具性能指标的卡尔曼滤波优化 |
| 7.2.1 车刀性能指标的卡尔曼滤波优化 |
| 7.2.2 铣刀性能指标的卡尔曼滤波优化 |
| 7.3 刀具磨损量识别结果的卡尔曼滤波优化 |
| 7.3.1 车刀磨损量识别结果的卡尔曼滤波优化 |
| 7.3.2 铣刀磨损量识别结果的卡尔曼滤波优化 |
| 7.4 刀具磨损状态预测概述 |
| 7.5 自回归移动平均模型基本理论 |
| 7.5.1 自回归模型 |
| 7.5.2 移动平均模型 |
| 7.5.3 自回归移动平均模型 |
| 7.6 车刀磨损状态预测 |
| 7.6.1 车刀性能指标的预测 |
| 7.6.2 车刀磨损量预测 |
| 7.7 铣刀磨损状态预测 |
| 7.7.1 铣刀性能指标的预测 |
| 7.7.2 铣刀磨损量预测 |
| 7.8 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1 总结 |
| 2 主要创新点 |
| 3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、一种新的切削刚度系数识别方法（论文参考文献）
- [1]技术创新对企业成本管理创新的影响机制研究[D]. 刘忠全. 中南财经政法大学, 2019(08)
- [2]再生型车削颤振稳定性分析及预报方法研究[D]. 邱辉. 宁波大学, 2017(02)
- [3]镗杆动态稳定性与动力学模型的研究[D]. 庄润雨. 石家庄铁道大学, 2016(02)
- [4]精密卧式加工中心整机静动刚度正向设计方法研究[D]. 石一光. 天津大学, 2016(12)
- [5]非球面光学模具的激光超声复合车削特性与加工质量研究[D]. 张明. 河南理工大学, 2016(07)
- [6]精密数控车若干关键技术的研究[D]. 李金华. 东北大学, 2014(03)
- [7]车削颤振稳定性预测系统软件研究[D]. 虢庆祥. 东北大学, 2014(03)
- [8]高速数控车削加工复杂工况集成监控方法及系统[D]. 陈英姝. 河北工业大学, 2014(07)
- [9]基于HMM-SVM的磁流变自抑振智能镗杆颤振在线预报理论和方法研究[D]. 李欣. 浙江大学, 2013(06)
- [10]车铣刀具磨损状态监测及预测关键技术研究[D]. 李威霖. 西南交通大学, 2013(09)