一、切削刀具的分类编码（论文文献综述）
王展,徐营利,胡晓兵,陈先伟,肖松,张玉龙[1]（2019）在《切削刀具分类编码方案优化》文中研究指明为解决刀具分类和识别问题,实现切削刀具高效管理,提出了为每把刀具实体赋予刀具类别编码和刀具ID编码。刀具类别编码反映刀具参数信息,而刀具ID编码为刀具的唯一标识。刀具类别编码采用两级四层的树式编码结构,前三层为一级分类,第四层为二级分类。一级分类主要依据加工方式和刀具模块类别,是长度固定的刚性分类编码。一级分类可以根据加工需要和刀具类别为其配置特征属性树,一级分类下的所有二级分类继承一级分类所具有的属性。二级分类是在一级分类的基础上,根据刀具的物理参数和固有属性对刀具进行更细致的分类。二级分类增加相同一级分类下不同刀具的区分度,为长度可变的柔性分类。根据两级分类方式所形成的刀具类别,产生相应刀具分类编码。刀具ID编码由一级分类编码和四位刀具顺序号组成,构成刀具的唯一标识码。绑定刀具类别编码可以实现对刀具信息的分类和标识,为切削刀具的信息管理和刀具选用提供支持。
薛宏[2]（2015）在《企业级刀具全生命周期管理系统研发》文中进行了进一步梳理在制造业企业柔性生产线生产过程中,刀具的管理无疑是影响其效率发挥的重要因素之一。刀具管理是否合理、科学,很大程度上决定了生产效率的高低。刀具管理的目的就是保证及时、准确地为制定的DNC系统提供所需的刀具。一个合理有效的全面刀具管理系统,必然对整个企业生产力水平的提高、投资费用的减少起重要作用。本文在通过对国内外刀具管理系统的分析,同时结合企业的具体需求,提出了刀具全生命周期管理的思想和方法,同时研究了刀具寿命的预测、刀具参数管理及基于刀具参数管理的刀具编码技术,并开发出一套企业级刀具全生命周期管理系统。本文的主要研究内容如下:首先,提出了基于刀具分类的多参数管理模式,实现了不同刀具不同参数的读取和识别。在多参数管理的基础上,研发一套柔性编码系统。该系统在保持刀具编码完整性以及信息可读性的基础上,实现了刀具编码规则的前台实现功能。其次,通过分析刀具寿命与刀具参数、加工参数之间的关系,针对传统刀具寿命公式的不足,采用BP神经网络模型进行了刀具寿命预测模型的建立。与传统的计算方法相比较,该方法简单高效,可以准确地反映出刀具寿命及其影响因素之间的高度非线性关系。同时,利用微粒群算法对BP神经网络的权值进行优化,弥补了BP神经网络算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷。最后,设计了B/S模式的企业级刀具全生命周期管理系统,完成了刀具参数管理、组刀拆刀管理、借用管理、采购管理、库存管理、寿命管理等功能,实现了刀具的全生命周期管理。
郭宏[3]（2015）在《面向制造的刀具资源数据服务研究》文中指出刀具作为制造企业完成切削加工的重要工艺装备,虽然只占到了加工成本的4%,但合理的刀具使用可以使生产成本降低25%左右。自1964年第一个切削数据库建立以来,人们就在不断积累、总结刀具使用过程中的宝贵数据,但是直到现在这些分属于刀具厂商、制造企业和科研院所的大量切削工艺数据及刀具实体数据还未形成统一的数据共享使用模式,而这已成为构建“服务型”制造系统必须解决的关键问题之一。本文针对刀具使用中数据共享不畅的现象,提出面向制造的刀具资源数据服务研究。在详细分析了刀具相关数据的来源、分类、结构、内容和使用形式的基础上,提出面向服务架构的刀具资源数据服务体系,建立由刀具制造者--刀具厂商,刀具使用者--制造企业,刀具使用技术支撑者--科研院所构成的为制造企业提供刀具资源数据服务的系统。在分析了刀具资源数据在制造过程中的使用现状的基础上,研究了面向制造的刀具资源数据服务体系的建立过程及若干关键问题。对数据服务体系按照层次划分和服务生命周期管理阶段划分,并分别进行描述:提出采用刀具资源数据服务提供层,刀具资源数据服务管理平台和刀具资源数据需求层的三层架构的刀具资源数据服务模型方案,并对每层的功能进行详细分析说明;按照服务生命周期管理定义,建立包括刀具资源数据服务的需求分析、服务的定义及分析、服务匹配和监控、服务发布、服务评估在内的刀具资源数据服务管理周期并就各阶段完成的内容进行具体分析。主要工作和研究成果如下:（1）刀具资源数据的服务化迁移过程研究针对现有刀具资源数据与相应映射服务的多重性与模糊性,分别建立刀具资源数据及数据服务描述立方体,采用在立方体模型内不同维度间的信息迁移及模型间共通维度的数据函数迁移的方法,完成刀具资源数据--服务映射,建立包括刀具资源数据、服务、运算规则和迁移规则的迁移过程形式化描述模型,为实现标准化、规范化、一致化数据服务描述奠定了基础。（2）刀具资源数据服务匹配策略研究为提高数据服务的有效性,以刀具资源本体模型为基础,建立由三种匹配原则和考虑个人喜好的排序规则构成的服务匹配机制。首先依据加工方式不同对刀具资源进行分类,并以此为基础完成了刀具资源本体模型的构建。以刀具资源本体模型为匹配依据,完成包括文本语义距离、语义重合度和语义深度的综合语义文本匹配模型的设计;以刀具资源服务功能为匹配依据,通过主观评判法建立的模糊权重匹配表,完成服务功能匹配模型的设计;依据刀具资源数据属性特性,完成刀具资源数据属性匹配模型的设计。最后依据考虑个人喜好的Borda投票排序法,对三种单原则匹配下的排序结果进行综合,获得最优排序。（3）多类型参数的刀具切削性能预报方法研究针对多类型参数对刀具切削性能影响没有普适经验公式的情况,提出建立动态刀具切削性能预报的方法。结合遗传规划的树形结构直观性与符号回归的多样性,提出建立包括刀具设计参数,制造参数和切削（使用）参数的多类型参数的刀具切削性能预报方法。该方法已应用在高速钢丝锥寿命预报中,并对预报结果与线性预报结果进行了比较,验证了方法的有效性。（4）刀具资源数据服务评价方法研究按照综合设计模式,采用分析模式构建由目标层,子目标层和指标层组成的三层刀具资源数据服务综合评价体系模型。评价过程中为了体现用户需求的差异性,建立客观服务内容评价和主观服务效果评价相结合的组态式定制服务评价方法,为后续刀具资源数据服务的选择提供依据。（5）开发基于面向服务架构的刀具资源数据服务平台基于Internet和浏览器技术的B/S结构,采用.NET技术架构,开发了基于面向服务架构的刀具资源数据服务平台。对平台的层次架构及数据服务功能实现技术进行了说明,并通过实例对刀具资源数据服务过程中的相关理论和服务方法进行验证,验证各章理论方法的可行性和实用性。
刘成[4]（2019）在《全断面掘进机刀具谱系化设计及仿真研究》文中认为随着全断面掘进机在工程中的不断应用,作为其关键部件之一的全断面掘进机刀具,在类型和材料性能上不断发展和更新。目前,市面上大约有100多种全断面掘进机刀具,如何在不同地质条件下合理选择和配置刀具,是全断面掘进机刀具应用研究的重点问题。因此,需要针对全断面掘进机刀具的谱系化设计和地层适应性问题展开研究。论文的主要内容如下:1、从全断面掘进机刀具产品需求谱系、特征谱系、演化谱系三个方面,建立了全断面掘进机刀具产品综合谱系信息图;进行了全断面掘进机刀具的地质应用研究;提出了全断面掘进机刀具的编码原则,结合特征谱系,进行了全断面掘进机刀具编码结构设计。2、采用ANSYS/LSDYNA软件分别建立切刀切削软土地层、盘形滚刀破碎岩石地层的仿真模型。基于ALE算法,以软土为对象进行了切刀在不同切削深度和切削前角下的切削仿真,获得了切刀上作用的各向力的变化规律,并研究了不同切削前角下切刀的切土效率变化;研究了掘进机在不同掘进参数（刀刃宽度、刀间距、贯入度）以及不同地层条件下掘进时盘形滚刀的垂直破岩力和滚动破岩力的变化规律。并基于破岩比能耗理论,结合正交试验和多元非线性回归模型,研究了在泥岩、石灰岩、花岗岩等典型地层下刀盘掘进参数（刀刃宽度、刀间距、贯入度）的优化配置。3、基于实际工程中全断面掘进机刀具的磨损情况,对刀具的失效形式和失效机理进行了分析;基于E.Rabinwicz的磨粒磨损模型以及CSM盘形滚刀破岩力模型,建立了盘形滚刀的理论磨损模型;利用MATLAB软件,分别基于传统BP神经网络、GA-BP神经网络、PSO-BP神经网络建立了盘形滚刀的磨损预测模型,借助实际工程的滚刀磨损数据,得到基于GA-BP神经网络的盘形滚刀磨损预测模型,相比于其它两种预测模型,误差更小,且可满足实际工程中盘形滚刀磨损预测的精度要求。4、基于Microsoft Visual Studio和SQL Server数据库建立了全断面掘进机刀具查询推荐系统,包括了全断面掘进机刀具和工程实例查询模块、基于专家系统的全断面掘进机刀具推荐模块、基于GA-BP神经网络的盘形滚刀磨损预测模型的人机交互界面。研究成果可为全断面掘进机刀具更深入的谱系研究、不同地层下刀具的选型配置以及全断面掘进机刀具的磨损预测研究提供借鉴和参考。
孔庆涛[5]（2012）在《面向中小企业的数控刀具选择及管理系统研究与开发》文中提出数控加工已成机械制造业企业的核心生产技术，在数控加工过程中尤其是现场生产中，数控刀具的正确选择、合理使用和有效管理直接影响到数控加工的生产效率和产品质量，从而决定着机械制造业企业尤其是中小企业的经济效益和核心竞争力。本文在分析了国内外刀具管理现状和发展趋势的基础上，结合我国中小企业的企业现状和数控刀具的管理需求，研究并开发了一套中小企业适用的数控刀具选择及管理系统。所完成的主要工作和研究成果包括：（1）分析了数控加工过程中数控刀具在选择与管理上所急需解决的问题，研究了国内外刀具管理方式和管理系统的发展现状、关键技术及存在的问题；对我国中小制造业企业数控刀具使用与管理现状进行了深入的分析；研究了其在数控刀具选择和管理上所存在的问题，以及现有刀具管理系统与刀具管理方式对中小制造业企业而言所存在的不适用性。（2）结合数控刀具特点对数控刀具的关键工艺特征信息以及刀具影响加工的客观因素进行了分析，研究构建了系统化的数控刀具分类体系，确定了数控刀具合理选择和正确使用的关键条件。（3）分析了国内标准数控刀具的型号体系和国际最新的切削刀具标准ISO13399《切削刀具数据的表达与交换》，结合数控刀具的实际使用状况，研究并开发了一套完整的刀具管理编码系统，为数控刀具的选择和管理提供了指导。（4）研究了生产过程中刀具信息的管理过程，设计了数控刀具选择及管理系统的整体功能框架以及模块功能，分析并选择了系统的体系结构模式以及开发工具与关键的数据接口技术；（5）研究了数据库技术的数据模型特点，选择了关系型数据模型，使用ACCESS2007为开发工具，结合数控刀具选择与管理的需求，设计并开发了数控刀具选择及管理系统的系统数据库。（6）研究并设计了数控刀具选择及管理系统的功能界面，利用Visual Basic面向对象的应用系统开发工具，采用ADO数据访问技术，对前台应用系统进行了设计和开发，并实现了主要功能。
兰国玮[6]（2014）在《航空铝合金切削工艺数据库系统的研究与开发》文中研究指明本课题来源于厦门市重大科技计划项目：航空铝合金加工用整体硬质合金刀具技术开发与产业应用。本文首先对CAPP系统的研究现状和发展趋势进行分析,然后应用成组技术对航空铝合金结构件的加工特征结构进行总结,对航空铝合金结构件进行编码分类,分析航空铝合金结构件不同特征结构的加工工艺,建立航空铝合金切削工艺数据库,创建了航空铝合金切削工艺CAPP系统,系统利用已有零件和新零件之间的相似性可派生出相似度最高的典型工艺,交互修改后获得新零件的工艺。本文的主要研究内容如下：（1）基于SQL Server2008创建了航空铝合金切削工艺数据库,并对数据库进行概念设计和逻辑设计。研究了航空铝合金结构件的工艺,数据库包含航空铝合金工件信息、材料信息、机床信息、刀具信息等。（2）结合已有的JLBM-1分类编码系统,建立适合航空铝合金结构件的特征化零件分类编码系统,利用该编码系统对航空铝合金结构件进行编码分类。采用一个由16进制六位数表达的关键特征码位,可对一个零件的多达24种特征进行表达,可详细、完整地描述零件的特征信息。（3）基于零件相似分组技术,对航空铝合金结构件进行相似度计算,实现典型工艺的检索和派生功能。（4）在Visual Studio2010平台设计并开发了航空铝合金切削工艺CAPP系统,系统包括用户信息管理、工艺信息管理、工艺设计和工艺输出4个模块,实现了工艺数据的管理和工艺的检索及派生等功能。
黄志平[7]（2019）在《数据驱动的钛合金铣削刀具寿命预测与管理技术研究》文中研究表明目前人工智能、机器人、物联网等技术的快速发展,推动着传统制造业朝智能化、自动化和数字化方向发展。刀具作为制造环节的重要工具,能否高效使用和管理对整个生产环节的效率和成本产生重要影响。现阶段刀具管理领域主要存在以下两方面问题:刀具寿命预测精度不高和管理集成度较低。本文基于数据驱动的方法建立了铣刀剩余使用寿命预测模型,并开发了刀具管理数据库系统,主要工作如下:（1）建立了基于轨迹相似性预测算法和支持向量回归机算法的集成寿命预测模型。前者根据历史信号特征量的变化规律预测刀具剩余使用寿命,后者根据有限的数据量实现最优解、提高模型预测精度,并利用差分进化算法解决了参数设置复杂的问题。（2）选定了多把刀具样本进行寿命预测试验研究。采集了铣削力信号并进行了时域、频域和小波分析,探究了信号特征量与刀具磨损量之间的变化关系,确定了信号的均方根值、能量等五个特征向量为集成预测模型的输入量。（3）对集成模型预测精度进行了试验验证,样本刀具稳定切削阶段的精度分别为88.5%、87.5%、90.5%。并同其他模型进行了对比,结果表明,本文提出的集成模型在刀具剩余使用寿命预测方面预测精度更优。（4）采用MATLAB开发平台和SQL Server 2008 R2数据库技术,开发了基于C/S架构的刀具管理数据库系统,集成了寿命管理、基本信息管理和采购管理等功能,能够读取切削力数据,预测刀具剩余使用寿命。
张天顺[8]（2005）在《基于柔性制造系统（FMS）的刀具管理研究》文中认为柔性制造系统（FMS）较好地解决了多年来困扰制造业的、由多品种、中小批量生产带来的效率低、周期长、成本高以及质量差等诸多问题,作为应付市场激烈竞争的主要手段,FMS己在世界各国特别是工业发达国家得到了广泛应用。随着各大企业纷纷采用柔性生产线,对系统柔性要求越来越高,CNC刀具的数量、品种、规格也越来越多。刀具管理的落后严重制约了FMS生产率的提高和加工种类的增加,如何有效管理这些品种繁多、规格各异的刀具,已成为制造业面临的新课题。 本论文在介绍国内外刀具管理研究现状的基础上,阐述了基于柔性制造系统的刀具管理系统的配置及其运作过程,详细介绍了刀具在线监测功能的实现,提出了刀具柔性编码原理,建立了刀具管理系统数据库软件模型。 本文的主要工作与研究成果包括: （1） 介绍了国内外FMS刀具管理的研究现状,分析了目前FMS刀具管理中存在的问题,给出了刀具管理系统的设备配置及其运作过程。 （2） 刀具在线监测的研究:给出了当前流行的几种主要监测手段,详细介绍了它们各自的优缺点以及适应的不同FMS环境,对进行FMS刀具管理系统的总体设计有较高的参考价值。 （3） 刀具信息规范化研究及刀具编码的实现:分析研究了刀具参数规范化涉及的有关问题,建立了一种柔性编码方法,解决了传统编码系统在描述时出现的多义性问题,代码易于移植,具有可继承性和可扩充性,可以快捷、详尽和准确地完成信息描述。 （4） 数据库软件模型的建立:提供了一种刀具管理软件框架结构,建立了FMS刀具管理系统数据模型。 （5） 利用VB6.0和SQL Server 2000,对刀具信息管理系统部分功能模块进行了开发。
刘颖超[9]（2019）在《数据驱动的轮槽铣刀剩余寿命自适应预测方法研究》文中研究表明转子是汽轮机的核心部件,转子轮槽连接转子和叶片的叶根,其加工表面质量直接影响汽轮机服役过程中的能源转换效率和寿命等性能。在实际的轮槽加工过程中,受转子材料性能波动、刀具性能变化、机床差异性和切削参数调整等众多因素的综合影响,刀具磨损和刀具寿命存在着显着差异。如何准确预测轮槽铣刀剩余寿命,合理更换刀具,并在确保轮槽表面加工质量的前提下提高加工效率,是亟待解决的难题。传统的刀具寿命预测方法一般针对相同类型刀具,要求有大量标注数据样本,且要求训练数据与测试数据独立同分布,而实际加工过程的数据难以满足上述条件。为此,迫切需要开展实际加工动态环境下轮槽铣刀剩余寿命的准确预测方法研究。本文的主要研究内容如下:（1）研究多工序下刀具磨损的关键影响因素辨识及动态分类方法。针对刀具磨损受多工序工艺属性的影响,因素之间交叉关联,刀具过程磨损量数据缺失,连续与离散型数据并存的问题,研究动态层次聚类方法,实现了属性的离散化,建立了基于相似关系的刀具磨损不完备信息系统,分析计算各影响因素的重要度,发现了刀具修磨,供应商等关键要素对刀具性能的影响,并实现了时变、非线性加工工艺系统的动态分类。（2）研究刀具多衰退模式下的剩余寿命分层自适应预测方法。针对实际生产中刀具材料、修磨次数和修磨量等动态多变,单一固定的全局模型难以准确反映整体系统中刀具性能衰退规律的问题,研究基于相似性的多层次多模型预测方法,利用声发射监测信号,综合考虑距离相似度和空间方向相似度,建立刀具性能指标,充分利用已有样本的退化信息,实现了刀具剩余寿命的自适应准确预测。实验结果表明该方法能够将刀具剩余寿命预测结果的平均绝对误差最大减少约2条槽,能有效改善企业不合理的换刀现象,综合寿命利用率提高9.68%。（3）研究刀具新衰退模式下的剩余寿命自适应预测方法。实际加工过程中由于刀具属性变化和切削参数等的调整,导致刀具性能衰退规律发生较大变化。上述基于历史数据建立的刀具寿命预测模型难以有效预测。首先,设计LSTM模型,利用历史样本数据进行预训练,求得历史预测模型;其次,将历史样本数据和新衰退模式的样本数据进行对抗训练,更新预测模型;最后,将基于历史数据预训练建立的预测模型进行迁移,应用于新衰退模式下的刀具剩余寿命预测,实现变化环境下的刀具寿命有效预测。实验结果表明了该方法的有效性。
林杨[10]（2017）在《基于深度学习的刀具磨损状态监测技术的研究》文中研究指明随着机械加工过程向自动化、智能化的不断发展,机械故障智能化监测技术的研究就至关重要。刀具是机械加工中最重要的加工要素之一,刀具磨损不但直接影响了工件的尺寸精度和表面质量,也会间接影响加工效率和生产成本等。如何通过更加有效的方法去监测刀具磨损已成为大批学者的研究重点,所以关于刀具磨损状态监测技术的研究具有巨大的潜力和应用价值。本文以高速铣削过程中刀具的磨损状态为研究对象,利用刀具在不同磨损状态下的铣削力信号对不同监测技术进行研究。具体研究内容主要有:（1）建立了高速铣削刀具磨损状态监测的试验系统,通过试验的压力传感器采集了大量的力信号数据;（2）通过对铣削力信号在时域、频域以及时频域上进行特征提取和特征选择,选择13个典型特征作为后续神经网络的输入向量;（3）建立了基于BP神经网络的刀具磨损状态监测模型;（4）把深度学习理论引入到刀具磨损监测领域,提出了一种基于深度学习的高速铣削刀具磨损状态监测方法。本文的主要贡献点就是提出了应用深度学习方法来实现刀具磨损的智能监测。通过小波包变换提取铣削力信号在不同频段上的能量分布作为初始特征向量,采用无监督学习对稀疏自编码网络进行特征学习,并将单层网络堆栈构成深度神经网络,最后利用有监督学习对整个深度网络进行微调训练,建立铣削刀具磨损的智能监测模型。实验结果表明,与传统的浅层模型进行对比分析,本文提出的基于深度学习理论刀具磨损监测新方法可以自适应提取刀具的磨损信息,并具有更高的监测准确度。
二、切削刀具的分类编码（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、切削刀具的分类编码（论文提纲范文）
（1）切削刀具分类编码方案优化（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 现有刀具分类编码方式及优缺点 |
| 3 刀具分类方案 |
| 3.1 切削刀具特征属性 |
| 3.2 切削刀具类别编码结构 |
| 3.3 刀具一级分类编码方案 |
| 3.4 刀具二级分类编码方案 |
| 3.5 刀具ID码和刀具类别码绑定 |
| 4 刀具分类编码方案的应用 |
| 5 结语 |
（2）企业级刀具全生命周期管理系统研发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 刀具管理系统介绍 |
| 1.1.1 刀具管理系统的含义 |
| 1.1.2 刀具管理的研究意义 |
| 1.1.3 国内外刀具管理系统的研究及应用现状 |
| 1.2 课题简介 |
| 1.2.1 课题研究背景 |
| 1.2.2 课题研究意义 |
| 1.2.3 研究的主要内容 |
| 2 刀具多参数动态管理及其在刀具柔性编码中的应用 |
| 2.1 刀具多参数管理 |
| 2.1.1 基本的刀具多参数管理模式 |
| 2.1.2 改进的多参数管理模式 |
| 2.1.3 多参数查询 |
| 2.2 基于多参数的刀具柔性编码技术 |
| 2.2.1 刀具编码意义及原则 |
| 2.2.2 刀具编码系统设计 |
| 2.3 刀具多参数管理及柔性编码的系统实现 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于粒子群优化的反馈式神经网络的数控刀具寿命管理 |
| 3.1 反馈式神经网络介绍 |
| 3.1.1 人工神经网络 |
| 3.1.2 基本的反馈式神经网络 |
| 3.1.3 改进的反馈式神经网络 |
| 3.2 粒子群算法简介 |
| 3.2.1 基本的粒子群算法 |
| 3.2.2 改进的粒子群算法 |
| 3.3 刀具寿命介绍 |
| 3.4 基于粒子群的反馈式神经网络的刀具寿命预测 |
| 3.4.1 传统刀具寿命公式 |
| 3.4.2 粒子群优化的反馈式神经网络算法设计 |
| 3.4.3 基于粒子群反馈式神经网络刀具寿命预测模型建立 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.5.1 样本采集 |
| 3.5.2 误差测量方法 |
| 3.5.3 仿真实验和结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 企业级刀具全生命周期管理系统的研发 |
| 4.1 系统研究总体目标 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.2.1 刀具信息管理 |
| 4.2.2 刀具采购管理 |
| 4.2.3 刀具库存管理 |
| 4.2.4 基础信息维护 |
| 4.2.5 刀具寿命管理 |
| 4.2.6 系统管理 |
| 4.2.7 系统集成设计 |
| 4.3 应用程序开发 |
| 4.3.1 散件信息管理 |
| 4.3.2 组合刀具管理 |
| 4.3.3 刀具库存管理 |
| 4.3.4 刀具采购管理 |
| 4.3.5 刀具寿命管理 |
| 4.3.6 系统权限设置 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）面向制造的刀具资源数据服务研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 刀具资源数据服务内涵 |
| 1.2.1 刀具资源定义 |
| 1.2.2 刀具资源数据服务内涵 |
| 1.3 刀具资源数据服务研究现状及存在的问题 |
| 1.3.1 刀具资源数据来源研究现状及存在问题 |
| 1.3.2 刀具资源数据服务内容研究现状及存在问题 |
| 1.3.3 刀具资源数据服务方式研究现状及存在问题 |
| 1.4 论文研究主要内容及结构 |
| 1.5 章节安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 面向服务架构的刀具资源数据服务体系 |
| 2.1 面向服务架构的刀具资源数据服务模型 |
| 2.1.1 面向服务架构的刀具资源数据服务模型特点 |
| 2.1.2 基于SOA的刀具资源数据服务模型 |
| 2.2 刀具资源数据服务模型的层次描述 |
| 2.2.1 服务提供层 |
| 2.2.2 服务需求层 |
| 2.2.3 刀具资源数据服务管理平台 |
| 2.3 刀具资源数据服务的生命周期描述 |
| 2.3.1 面向SOA的刀具资源数据服务全生命周期管理 |
| 2.3.2 刀具资源数据服务各阶段管理内容 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 刀具资源数据的服务化迁移 |
| 3.1 迁移过程描述 |
| 3.1.1 迁移过程模型 |
| 3.1.2 迁移体模型 |
| 3.1.3 迁移规则模型 |
| 3.2 刀具资源数据迁移体描述 |
| 3.2.1 刀具资源数据立方体 |
| 3.2.2 数据内容描述 |
| 3.2.3 数据来源描述 |
| 3.2.4 数据结构描述 |
| 3.3 刀具资源数据服务迁移体描述 |
| 3.3.1 数据服务需求 |
| 3.3.2 数据服务立方体 |
| 3.3.3 服务主题 |
| 3.3.4 服务类型 |
| 3.3.5 服务形式 |
| 3.4 迁移过程实例 |
| 3.4.1 迁移流程 |
| 3.4.2 迁移实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 刀具资源数据服务匹配 |
| 4.1 刀具资源本体模型 |
| 4.1.1 本体与领域本体 |
| 4.1.2 面向对象建模 |
| 4.1.3 刀具资源领域本体模型 |
| 4.2 刀具资源数据服务匹配 |
| 4.2.1 文本匹配模型 |
| 4.2.2 功能匹配模型 |
| 4.2.3 属性匹配模型 |
| 4.2.4 匹配过程实例 |
| 4.3 刀具资源数据服务排序 |
| 4.3.1 Borda排序 |
| 4.3.2 刀具资源数据服务匹配结果排序 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多类型参数刀具切削性能预报 |
| 5.1 切削性能预报模型 |
| 5.1.1 试验优化设计模型 |
| 5.1.2 回归表示模型 |
| 5.1.3 回归优化模型 |
| 5.1.4 检验模型 |
| 5.2 高速钢丝锥寿命预报应用实例 |
| 5.2.1 试验条件 |
| 5.2.2 试验过程 |
| 5.2.3 预报结果检验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 刀具资源数据服务评价 |
| 6.1 刀具资源数据服务评价指标体系 |
| 6.1.1 评价指标体系构建 |
| 6.1.2 评价指标体系模型 |
| 6.1.3 评价指标模型 |
| 6.2 刀具资源数据服务综合评价模型 |
| 6.2.1 因素集构成 |
| 6.2.2 隶属度函数选择 |
| 6.2.3 评价语集确定 |
| 6.2.4 权重计算 |
| 6.2.5 单因素评价 |
| 6.2.6 模糊综合因素评价 |
| 6.3 M8高速钢丝锥切削性能模糊综合评价实例 |
| 6.3.1 试验过程 |
| 6.3.2 单因素评价 |
| 6.3.3 组合式模糊综合评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 刀具资源数据服务平台示例 |
| 7.1 刀具资源数据服务系统构架 |
| 7.1.1 面向服务架构的实施需求 |
| 7.1.2 系统层次架构 |
| 7.1.3 主要实现技术 |
| 7.2 系统实现 |
| 7.2.1 数据服务过程实现 |
| 7.2.2 刀具资源本体实现 |
| 7.2.3 服务功能实现 |
| 7.3 刀具资源数据服务过程实例 |
| 7.3.1 服务发布过程 |
| 7.3.2 服务功能 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）全断面掘进机刀具谱系化设计及仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 产品谱系的研究现状 |
| 1.2.2 全断面掘进机刀盘刀具的数值模拟研究现状 |
| 1.2.3 全断面掘进机刀具磨损研究现状 |
| 1.2.4 全断面掘进机刀具查询推荐系统的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容及安排 |
| 第2章 全断面掘进机刀具的谱系化研究 |
| 2.1 全断面掘进机刀具产品的谱系化设计 |
| 2.1.1 全断面掘进机刀具产品谱系构建的理论基础 |
| 2.1.2 全断面掘进机刀具产品需求谱系 |
| 2.1.3 全断面掘进机刀具产品特征谱系 |
| 2.1.4 全断面掘进机刀具产品演化谱系 |
| 2.1.5 全断面掘进机刀具产品谱系构建 |
| 2.2 全断面掘进机刀具的地质应用研究 |
| 2.2.1 滚压破岩刀具的地质应用研究 |
| 2.2.2 硬质合金刀具的地质应用研究 |
| 2.3 全断面掘进机刀具产品的编码设计 |
| 2.3.1 全断面掘进机刀具编码原则 |
| 2.3.2 全断面掘进机刀具编码结构设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 不同地层下全断面掘进机刀具的数值模拟研究 |
| 3.1 全断面掘进机刀具破岩理论研究 |
| 3.1.1 切刀切削岩土机理及受力模型研究 |
| 3.1.2 盘形滚刀破岩机理及受力模型研究 |
| 3.2 ANSYS/LS_DYNA软件简介 |
| 3.3 切刀切削软土的数值模拟研究 |
| 3.3.1 切刀切削软土地层有限元模型建立及材料参数设置 |
| 3.3.2 切刀切削软土地层仿真分析 |
| 3.4 滚刀滚压破岩的数值模拟研究 |
| 3.4.1 滚刀破岩仿真模型建立 |
| 3.4.2 不同地层下盘形滚刀掘进参数的优化配置研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 全断面掘进机刀具的寿命预测研究 |
| 4.1 全断面掘进机刀具磨损失效形式及失效机理研究 |
| 4.1.1 全断面掘进机刀具在不同地层下的磨损失效形式分析 |
| 4.1.2 全断面掘进机刀具的失效机理研究 |
| 4.2 盘形滚刀的寿命影响因素研究 |
| 4.3 基于BP神经网络的盘形滚刀寿命预测研究 |
| 4.3.1 BP神经网络原理与结构设计 |
| 4.3.2 BP神经网络权值与阈值的优化 |
| 4.3.3 工程实例验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 全断面掘进机刀具查询推荐系统的设计 |
| 5.1 全断面掘进机刀具查询推荐系统的开发软件简介 |
| 5.2 系统的功能模块设计 |
| 5.2.1 查询功能模块 |
| 5.2.2 全断面掘进机刀具推荐功能模块 |
| 5.2.3 基于C#及MATLAB混编的盘形滚刀寿命预测模块 |
| 5.3 SQL Server数据库的设计与实现 |
| 5.3.1 需求分析 |
| 5.3.2 概念结构分析 |
| 5.3.3 逻辑结构分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的研究工作 |
（5）面向中小企业的数控刀具选择及管理系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究背景及现状 |
| 1.2.1 国外研究背景及现状 |
| 1.2.2 国内研究背景及现状 |
| 1.3 中小制造业企业数控刀具管理现状分析 |
| 1.3.1 中小企业的定义 |
| 1.3.2 中小企业的特点 |
| 1.3.3 中小制造业企业数控刀具使用与管理现状 |
| 1.4 选题的意义 |
| 1.4.1 数控加工的要求 |
| 1.4.2 工艺制定的要求 |
| 1.4.3 刀具管理的要求 |
| 1.4.4 中小制造业企业现状需求 |
| 1.5 选题的目的 |
| 1.6 研究的主要内容 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 本文主要内容安排 |
| 第二章 数控刀具特征信息分析 |
| 2.1 数控刀具的特点 |
| 2.2 数控刀具的工艺特征分析 |
| 2.2.1 数控加工的工艺形式分析 |
| 2.2.2 数控刀具的工艺形式分类 |
| 2.2.3 数控刀具的工序形式及加工方式特征分析 |
| 2.3 数控刀具的加工类型和加工工况分析 |
| 2.4 数控刀具的结构形式 |
| 2.5 数控加工的工件材料与刀具材料分析 |
| 2.5.1 数控加工的工件材料分析 |
| 2.5.2 数控刀具材料及应用分析 |
| 2.6 数控加工的刀柄系统 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 数控刀具标准型号与刀具编码系统研究 |
| 3.1 数控刀具标准型号代码 |
| 3.2 数控工具系统标准型号代码 |
| 3.3 国际切削刀具标准 ISO13399 |
| 3.3.1 标准的组成部分 |
| 3.3.2 标准的意义 |
| 3.4 数控刀具编码系统研究 |
| 3.4.1 数控刀具编码方案 |
| 3.4.2 数控刀具编码的设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数控刀具选择及管理系统总体设计 |
| 4.1 数控刀具信息管理过程分析 |
| 4.2 系统整体模型设计 |
| 4.3 系统的模块功能与工作流程设计 |
| 4.3.1 系统管理与用户管理 |
| 4.3.2 刀具选择功能 |
| 4.3.3 刀具管理功能 |
| 4.3.4 制造商信息与帮助信息模块 |
| 4.4 系统的开发方案 |
| 4.4.1 体系结构模式选择 |
| 4.4.2 系统开发工具 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统数据库研究与开发 |
| 5.1 数据模型类型选择 |
| 5.2 关系数据模型的基本理论 |
| 5.2.1 关系数据库的关系类型 |
| 5.2.2 关系数据库 SQL 语言 |
| 5.2.3 关系型数据库的范式 |
| 5.3 系统数据库的设计与开发 |
| 5.3.1 系统数据库的需求分析 |
| 5.3.2 系统数据库的概念模型设计 |
| 5.3.3 系统数据库的逻辑结构设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 数控刀具选择及管理系统的开发与实现 |
| 6.1 系统的主画面的开发 |
| 6.2 系统登录功能的开发与实现 |
| 6.2.1 系统登录 |
| 6.2.2 用户注册与权限设置 |
| 6.3 刀具选择功能的实现 |
| 6.4 刀具主要管理功能的实现 |
| 6.4.1 刀具借还 |
| 6.4.2 刀具入库 |
| 6.4.3 刀具查询 |
| 6.4.4. 刀具报损 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 数控车削刀具常用标准 |
| 数控铣削刀具常用标准 |
| 数控钻削刀具常用标准 |
| 数控镗削刀具常用标准 |
| 工具系统及其他切削刀具常用标准 |
| 致谢 |
（6）航空铝合金切削工艺数据库系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景 |
| 1.2 本课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 铝合金在航空领域的应用和发展 |
| 1.2.2 CAPP系统的分类 |
| 1.2.3 CAPP系统的研究现状及发展趋势 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 航空铝合金切削工艺数据库的设计与实现 |
| 2.1 航空铝合金结构件工艺研究 |
| 2.1.1 飞机机械加工零件分类 |
| 2.1.2 航空铝合金铣削特点 |
| 2.1.3 航空铝合金结构件工艺示例 |
| 2.2 数据库知识 |
| 2.2.1 数据模型 |
| 2.2.2 数据库规范化设计原则 |
| 2.2.3 数据库设计步骤 |
| 2.3 航空铝合金切削工艺数据库的设计与开发 |
| 2.3.1 数据库管理软件选择 |
| 2.3.2 航空铝合金切削工艺数据库需求分析 |
| 2.3.3 航空铝合金切削工艺数据库概念设计 |
| 2.3.4 航空铝合金切削工艺数据库逻辑设计 |
| 2.3.5 航空铝合金切削工艺数据库物理设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于零件相似性的零件工艺检索 |
| 3.1 航空铝合金结构件 |
| 3.1.1 航空铝合金结构件特征分类 |
| 3.1.2 航空结构件加工特征典型实例 |
| 3.1.3 航空铝合金结构件加工特点 |
| 3.2 成组技术的应用 |
| 3.2.1 成组技术概述 |
| 3.2.2 零件分类编码设计 |
| 3.2.3 关键特征细分类 |
| 3.3 工艺的检索和派生 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 航空铝合金切削工艺CAPP系统的开发与实现 |
| 4.1 航空铝合金切削工艺CAPP系统概述 |
| 4.2 航空铝合金切削工艺CAPP系统的开发语言 |
| 4.2.1 前台开发语言的选择 |
| 4.2.2 数据库访问技术 |
| 4.3 航空铝合金切削工艺CAPP系统的实现 |
| 4.3.1 登录系统 |
| 4.3.2 航空铝合金切削工艺信息管理 |
| 4.3.3 航空铝合金切削工艺信息查询 |
| 4.3.4 航空铝合金切削工艺设计 |
| 4.3.5 航空铝合金切削工艺报表输出 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
（7）数据驱动的钛合金铣削刀具寿命预测与管理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 刀具状态监测技术 |
| 1.2.2 刀具寿命预测算法 |
| 1.2.3 刀具管理技术 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 刀具寿命预测模型开发 |
| 2.1 剩余使用寿命阐述 |
| 2.2 数据驱动的预测方法分析 |
| 2.2.1 基于轨迹相似性算法的预测方法 |
| 2.2.2 基于统计回归算法的预测方法 |
| 2.3 刀具寿命集成预测模型建立 |
| 2.3.1 基于轨迹相似性算法的预测模型 |
| 2.3.2 基于支持向量回归机算法的预测模型 |
| 2.3.3 基于TSPB与 DE-SVR融合算法的集成预测模型 |
| 2.4 刀具寿命预测模型评价指标选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 预测模型性能试验验证 |
| 3.1 试验方案设计与信号预处理 |
| 3.1.1 试验方案设计 |
| 3.1.2 铣削力信号预处理方法 |
| 3.2 铣削力信号时域分析 |
| 3.2.1 时域特征参数选择 |
| 3.2.2 力信号均方根值与刀具磨损值关系探究 |
| 3.2.3 其他时域特征参数与刀具磨损值关系探究 |
| 3.3 铣削力信号频域分析 |
| 3.3.1 频域特征参数选择 |
| 3.3.2 力信号频谱分析 |
| 3.3.3 力信号互功率谱分析 |
| 3.3.4 力信号频域特征参数与刀具磨损值关系研究 |
| 3.4 铣削力信号小波分析 |
| 3.4.1 小波变换原理 |
| 3.4.2 力信号小波包分解与重构 |
| 3.4.3 力信号能量与刀具磨损值关系探究 |
| 3.5 铣削力信号特征量相关性研究与筛选 |
| 3.6 刀具寿命预测与模型性能评价 |
| 3.6.1 寿命预测模型训练 |
| 3.6.2 刀具寿命预测与结果评价 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 智能化刀具管理数据库系统开发 |
| 4.1 数据库系统开发关键技术解决方案 |
| 4.1.1 刀具编码准则与设计 |
| 4.1.2 刀具代码回收与升级 |
| 4.1.3 计算机辅助编码 |
| 4.1.4 刀具信息载体与识别 |
| 4.2 数据库系统总体目标 |
| 4.3 数据库开发平台与结构选择 |
| 4.4 数据库系统功能模块设计 |
| 4.4.1 刀具信息管理模块 |
| 4.4.2 采购管理模块 |
| 4.4.3 库存管理模块 |
| 4.4.4 借用管理模块 |
| 4.4.5 寿命管理模块 |
| 4.4.6 系统管理模块 |
| 4.5 数据库系统应用程序实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果 |
（8）基于柔性制造系统（FMS）的刀具管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 概述 |
| 引言 |
| 1.1 计算机集成制造系统的产生和发展 |
| 1.1.1 计算机集成制造的基本概念 |
| 1.1.2 CIMS的组成 |
| 1.1.3 CIMS递阶控制系统 |
| 1.1.4 国内外CIMS发展概况 |
| 1.1.4.1 国外CIMS发展概况 |
| 1.1.4.2 现代集成制造——中国CIMS |
| 1.1.4.3 CIMS的发展趋势 |
| 1.2 柔性制造系统及其产生和发展 |
| 1.3 FMS刀具管理技术的现状和发展 |
| 1.3.1 FMS刀具管理产生的必然性 |
| 1.3.2 刀具管理存在的问题 |
| 1.4 论文选题的意义和内容 |
| 1.4.1 论文选题的意义 |
| 1.4.2 国内外研究现状 |
| 1.4.3 主要研究内容 |
| 第二章 柔性制造系统的刀具及刀具管理 |
| 2.1 柔性制造自动化对刀具的要求及对策 |
| 2.1.1 柔性制造系统对刀具的要求 |
| 2.1.2 可以采取的对策 |
| 2.2 刀具管理系统的设备配置 |
| 2.3 刀具管理系统的运作过程 |
| 2.4 刀具监测功能的实现 |
| 2.4.1 刀具磨损的直接检测和补偿 |
| 2.4.2 刀具的间接测量和监控 |
| 2.4.2.1 切削力监测 |
| 2.4.2.2 切削力矩监测 |
| 2.4.2.3 振动监测 |
| 2.4.2.4 工件表面质量监测 |
| 2.4.2.5 刀具寿命质量监测 |
| 2.4.3 刀具破损监控 |
| 第三章 刀具信息规范化及刀具编码 |
| 3.1 刀具信息 |
| 3.2 刀具信息规范化的内容 |
| 3.3 刀具分类系统的设计原理与组成模式 |
| 3.3.1 柔性编码系统 |
| 3.3.2 刀具管理信息分类 |
| 3.3.2.1 刀具信息分类的基本原则 |
| 3.3.2.2 刀具分类的方法 |
| 3.3.3 代码编制 |
| 3.4 刀具编码系统的实现 |
| 3.4.1 系统的设计方法、结构与步骤 |
| 3.4.2 系统的代码结构 |
| 3.4.3 信息编码的检错方法 |
| 3.5 刀具信息规范化 |
| 3.5.1 立铣刀几何参数分析 |
| 3.5.2 立铣刀材料分析 |
| 3.6 刀具信息化的前沿技术 |
| 3.6.1 芯片存储技术的应用 |
| 3.6.2 新型智能化刀具选择和拼装设计 |
| 第四章 刀具管理数据库 |
| 4.1 数据模型的几种类型 |
| 4.2 关系数据库 |
| 4.2.1 关系模型 |
| 4.2.2 关系数据库SQL语言 |
| 4.2.3 关系数据库的规范化 |
| 4.3 刀具分类 |
| 4.4 刀具数据库的概念设计 |
| 4.4.1 需求分析 |
| 4.4.1.1 系统分析用户环境 |
| 4.4.1.2 确定系统边界 |
| 4.4.1.3 分析系统的内部结构 |
| 4.4.2 概念模式设计 |
| 4.5 刀具数据库逻辑结构设计 |
| 4.5.1 刀具管理系统数据库组成 |
| 4.5.2 刀具数据库 |
| 4.5.2.1 代码设计 |
| 4.5.2.2 E-R图向关系模型的转换 |
| 4.5.2.3 刀具组装应该注意的问题及解决方法： |
| 第五章 刀具信息管理系统的实现 |
| 5.1 刀具管理系统的需求分析及解决方法 |
| 5.1.1 需求分析 |
| 5.1.2 解决方法 |
| 5.2 软件总体设计 |
| 5.2.1 FMS刀具流动管理框图设计 |
| 5.2.2 软件的功能模块划分 |
| 5.3 刀具信息管理系统的实现 |
| 5.3.1 系统菜单 |
| 5.3.2 功能简介及对应界面： |
| 第六章 结论 |
| 6.1 本论文所完成的工作 |
| 6.2 进一步研究的思考和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 缩略词 |
（9）数据驱动的轮槽铣刀剩余寿命自适应预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 刀具磨损机理 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 轮槽铣刀相关研究现状 |
| 1.3.2 刀具磨损的影响因素及其分析方法 |
| 1.3.3 刀具剩余寿命预测方法 |
| 1.3.4 迁移学习研究现状 |
| 1.3.5 研究现状小结 |
| 1.4 本文主要内容与总体框架 |
| 第二章 面向轮槽铣刀剩余寿命预测的数据采集方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 转子轮槽加工过程 |
| 2.2.1 转子轮槽 |
| 2.2.2 轮槽铣削机床 |
| 2.2.3 轮槽铣刀 |
| 2.2.4 轮槽铣削加工工艺 |
| 2.3 数据采集系统设计 |
| 2.3.1 刀具信息管理系统 |
| 2.3.2 声发射监测系统 |
| 2.3.3 粗糙度测量系统 |
| 2.4 实验数据 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多工序下轮槽铣刀磨损的关键因素辨识及分类 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 刀具磨损不完备决策信息表的构建 |
| 3.3 基于粗糙集的刀具磨损关键要素挖掘方法 |
| 3.3.1 基于层次聚类的连续属性离散化 |
| 3.3.2 基于相似关系的属性重要度计算 |
| 3.3.3 算法实现过程 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 轮槽铣刀数据 |
| 3.4.2 关键影响因素挖掘 |
| 3.4.3 磨损规律分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多衰退模式下的刀具寿命分层自适应预测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 刀具寿命的分层次分析 |
| 4.2.1 层次判断 |
| 4.2.2 同层次聚类分析 |
| 4.2.3 同层次子类判断 |
| 4.3 基于相似性的刀具剩余寿命分层自适应预测方法 |
| 4.3.1 健康指标构建 |
| 4.3.2 相似性匹配及剩余寿命预测 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 数据预处理 |
| 4.4.2 刀具剩余寿命预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 新衰退模式下的刀具寿命迁移自适应预测方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 迁移学习及生成式对抗神经网络 |
| 5.3 基于对抗迁移学习的刀具剩余寿命预测模型 |
| 5.3.1 历史类刀具预测模型的建立 |
| 5.3.2 模型更新过程 |
| 5.3.3 对抗训练过程 |
| 5.3.4 新类刀具剩余寿命预测 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.4.1 数据预处理 |
| 5.4.2 不同历史类刀具对迁移学习的影响 |
| 5.4.3 新类刀具相似性对迁移学习的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作与结论 |
| 6.2 本文的创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 符号与缩写 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的学术成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（10）基于深度学习的刀具磨损状态监测技术的研究（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 刀具磨损状态监测技术和研究成果 |
| 1.2.1 刀具状态监测技术的发展概况 |
| 1.2.2 刀具磨损状态监测技术的研究现状 |
| 1.3 课题的提出 |
| 1.4 本文的主要内容 |
| 第2章 深度学习模型理论简介 |
| 2.1 深度学习的概念 |
| 2.2 深度学习模型 |
| 2.2.1 自动编码器 |
| 2.2.2 限制玻尔兹曼机 |
| 2.3 深度学习的研究现状和发展趋势 |
| 2.3.1 深度学习的研究现状 |
| 2.3.2 深度学习的发展趋势 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 高速铣削刀具的磨损机理及其试验系统设计 |
| 3.1 刀具磨损与破损 |
| 3.1.1 前刀面磨损 |
| 3.1.2 后刀面磨损 |
| 3.1.3 边界磨损 |
| 3.2 刀具磨损的机理 |
| 3.2.1 刀具磨损的原因 |
| 3.2.2 刀具的磨损过程 |
| 3.2.3 刀具的磨钝标准 |
| 3.3 刀具磨损监测系统实验设计 |
| 3.3.1 监测信号的选择 |
| 3.3.2 试验平台的搭建 |
| 3.3.3 试验方案设计 |
| 3.3.4 实测信号 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 力信号分析与刀具磨损特征提取 |
| 4.1 时域分析 |
| 4.2 频域分析 |
| 4.3 小波分析 |
| 4.3.1 连续小波变换 |
| 4.3.2 离散小波变换 |
| 4.3.3 小波包分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于传统BP神经网络的刀具磨损状态监测 |
| 5.1 BP神经网络 |
| 5.1.1 BP神经网络的结构 |
| 5.1.2 BP神经网络的学习算法 |
| 5.2 基于BP神经网络的刀具磨损监测模型设计 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于深层模型的刀具磨损状态的监测 |
| 6.1 堆栈稀疏自编码网络 |
| 6.2 Softmax分类器 |
| 6.3 微调多层自编码算法 |
| 6.4 基于深度学习的刀具磨损状态监测 |
| 6.5 试验验证 |
| 6.5.1 试验数据 |
| 6.5.2 实验结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
四、切削刀具的分类编码（论文参考文献）
- [1]切削刀具分类编码方案优化[J]. 王展,徐营利,胡晓兵,陈先伟,肖松,张玉龙. 工具技术, 2019(09)
- [2]企业级刀具全生命周期管理系统研发[D]. 薛宏. 重庆大学, 2015(06)
- [3]面向制造的刀具资源数据服务研究[D]. 郭宏. 北京理工大学, 2015(03)
- [4]全断面掘进机刀具谱系化设计及仿真研究[D]. 刘成. 西南交通大学, 2019(04)
- [5]面向中小企业的数控刀具选择及管理系统研究与开发[D]. 孔庆涛. 天津大学, 2012(05)
- [6]航空铝合金切削工艺数据库系统的研究与开发[D]. 兰国玮. 厦门大学, 2014(08)
- [7]数据驱动的钛合金铣削刀具寿命预测与管理技术研究[D]. 黄志平. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [8]基于柔性制造系统（FMS）的刀具管理研究[D]. 张天顺. 昆明理工大学, 2005(08)
- [9]数据驱动的轮槽铣刀剩余寿命自适应预测方法研究[D]. 刘颖超. 上海交通大学, 2019(06)
- [10]基于深度学习的刀具磨损状态监测技术的研究[D]. 林杨. 中国科学技术大学, 2017(01)