本文關(guān)鍵詞：壓氣機(jī)機(jī)匣切削刀具配置專家系統(tǒng)

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【摘要】：現(xiàn)代航空發(fā)動(dòng)機(jī)壓氣機(jī)機(jī)匣零件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,涉及刀具種類與數(shù)量亦越來越多,給刀具選擇與工藝制定帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為此,本課題在國家重大專項(xiàng)(2014ZX04012014)的支持下,針對壓氣機(jī)機(jī)匣切削刀具及工藝的管理與應(yīng)用問題,對壓氣機(jī)機(jī)匣切削刀具配置專家系統(tǒng)進(jìn)行了研究開發(fā)。本文主要研究工作如下:(1)基于B/S架構(gòu),完成了壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具配置專家系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì),該系統(tǒng)主要包括刀具加工性能預(yù)測模塊、刀具優(yōu)化配置模塊、切削參數(shù)優(yōu)化模塊等功能模塊。(2)綜合應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與遺傳算法,建立了基于遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的刀具耐用度與加工表面粗糙度的預(yù)測數(shù)學(xué)模型,實(shí)現(xiàn)了刀具切削加工性如刀具耐用度與加工表面粗糙度等的預(yù)測。(3)應(yīng)用規(guī)則推理技術(shù)初選壓氣機(jī)機(jī)匣切削刀具,進(jìn)而預(yù)測初選刀具的耐用度及被加工特征的表面粗糙度,以該預(yù)測結(jié)果作為參考,應(yīng)用綜合評(píng)判技術(shù)進(jìn)行刀具性能評(píng)價(jià),對所選刀具進(jìn)行優(yōu)化排序和完成最終推薦。(4)以壓氣機(jī)機(jī)匣切削參數(shù)為優(yōu)化對象,以加工效率與加工成本作為優(yōu)化目標(biāo),綜合應(yīng)用模擬退火算法與遺傳算法建立了基于混合改進(jìn)遺傳算法的切削參數(shù)優(yōu)化模型,并以刀具耐用度與加工表面粗糙度預(yù)測數(shù)學(xué)模型作為優(yōu)化模型的約束條件,實(shí)現(xiàn)了壓氣機(jī)機(jī)匣零件的多目標(biāo)切削參數(shù)優(yōu)化。
【關(guān)鍵詞】：壓氣機(jī)機(jī)匣 刀具加工性能預(yù)測 刀具優(yōu)化配置 切削參數(shù)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V263
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 注釋表12-13
• 縮略詞13-14
• 第一章 緒論14-21
• 1.1 課題的研究背景與意義14-15
• 1.2 壓氣機(jī)機(jī)匣零件加工工藝15-17
• 1.2.1 壓氣機(jī)機(jī)匣零件工藝特點(diǎn)15-16
• 1.2.2 壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削刀具16-17
• 1.3 刀具配置方案及系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀與分析17-19
• 1.3.1 刀具配置方案的研究現(xiàn)狀與分析17-18
• 1.3.2 刀具配置系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀與分析18-19
• 1.4 本文主要研究工作與內(nèi)容19-21
• 第二章 壓氣機(jī)機(jī)匣切削刀具配置專家系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)21-31
• 2.1 系統(tǒng)的需求分析21-22
• 2.1.1 系統(tǒng)功能需求21-22
• 2.1.2 系統(tǒng)性能需求22
• 2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)22-29
• 2.2.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)22-23
• 2.2.2 系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)23-24
• 2.2.3 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)24-29
• 2.3 開發(fā)工具的選擇29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 刀具加工性能預(yù)測模塊31-46
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型31-35
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介31-32
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-34
• 3.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題分析34-35
• 3.2 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型35-37
• 3.3 刀具耐用度預(yù)測模型37-40
• 3.3.1 刀具耐用度影響因素分析37-38
• 3.3.2 基于GA-BP刀具耐用度預(yù)測模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)38-40
• 3.4 加工表面粗糙度預(yù)測模型40-41
• 3.4.1 加工表面粗糙度影響因素分析40-41
• 3.4.2 基于GA-BP加工表面粗糙度預(yù)測模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)41
• 3.5 預(yù)測模型驗(yàn)證41-44
• 3.6 刀具加工性能預(yù)測模塊實(shí)現(xiàn)44-45
• 3.7 本章小結(jié)45-46
• 第四章 刀具優(yōu)化配置模塊46-56
• 4.1 基本信息庫的建立46-47
• 4.2 基于規(guī)則推理的刀具選擇方法47-50
• 4.2.1 規(guī)則推理技術(shù)47
• 4.2.2 刀具選擇規(guī)則庫47-49
• 4.2.3 推理過程的實(shí)現(xiàn)49-50
• 4.3 刀具加工性能評(píng)判方案設(shè)計(jì)50-52
• 4.3.1 評(píng)判指標(biāo)的確定50
• 4.3.2 評(píng)判指標(biāo)權(quán)重的確定及模型建立50-52
• 4.4 刀具優(yōu)化配置模塊的實(shí)現(xiàn)52-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 切削參數(shù)優(yōu)化模塊56-68
• 5.1 基于混合改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)化方法56-59
• 5.1.1 優(yōu)化算法簡介56-57
• 5.1.2 模擬退火算法57-58
• 5.1.3 混合改進(jìn)遺傳算法58-59
• 5.2 切削參數(shù)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)59-63
• 5.2.1 優(yōu)化變量設(shè)計(jì)59
• 5.2.2 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)59-62
• 5.2.3 優(yōu)化約束函數(shù)設(shè)計(jì)62-63
• 5.2.4 壓氣機(jī)機(jī)匣零件切削參數(shù)的優(yōu)化63
• 5.3 切削參數(shù)優(yōu)化結(jié)果驗(yàn)證63-65
• 5.3.1 優(yōu)化條件63-64
• 5.3.2 優(yōu)化結(jié)果64-65
• 5.4 切削參數(shù)優(yōu)化模塊的實(shí)現(xiàn)65-67
• 5.5 本章小結(jié)67-68
• 第六章 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 總結(jié)68-69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74-75
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75-76
• 附錄 系統(tǒng)測試報(bào)告76-89
• 1 刀具加工性能預(yù)測模塊的測試77-79
• 2 刀具優(yōu)化配置模塊的測試79-83
• 3 切削參數(shù)優(yōu)化模塊的測試83-86
• 4 基本信息管理模塊的測試86-89
• 5 系統(tǒng)測試總結(jié)89

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：542767