發(fā)布時間：2017-04-11 19:04

  本文關(guān)鍵詞：細長軸切削數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨信息技術(shù)以及切削加工技術(shù)的飛速發(fā)展,切削數(shù)據(jù)庫在加工領(lǐng)域中占據(jù)的地位越來越重要。細長軸為工件長度與直徑比大于20的軸類零件,主要用于機械的連接、傳動以及配合,廣泛應(yīng)用于生活、機械、航空航天等領(lǐng)域。由于細長軸長徑比較大,軸的剛性差,易受切削力、切削熱的影響而產(chǎn)生彎曲變形等,給切削加工帶來了很大的難度,加之現(xiàn)在對細長軸加工所采用的切削參數(shù)大部分是由操作員憑自己的經(jīng)驗給出,具有一定的盲目性,使得細長軸零件的加工耗費較大而合格率卻一直得不到提高。針對這些問題,本文對切削參數(shù)數(shù)據(jù)庫技術(shù)進行了一定的研究,建立了細長軸切削參數(shù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),為細長軸的加工提供合理的參數(shù),進而達到降低加工成本,提高加工的效率等目的。本文針對細長軸加工的特點和企業(yè)的需求分析,確定了系統(tǒng)的功能模塊,采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計方法建立數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)模型,并基于在visual studio 2010開發(fā)平臺上采用C#語句結(jié)合SQL Server 2008數(shù)據(jù)管理軟件完成細長軸切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的開發(fā)。通過對本數(shù)據(jù)庫的深入分析以及對各種優(yōu)化算法的研究,最終選擇基本遺傳算法用于該系統(tǒng)切削參數(shù)的優(yōu)化。文中詳細的介紹了遺傳算法的原理以及操作流程,并以零件的最大生產(chǎn)率和表面粗糙度為目標(biāo)函數(shù),主要優(yōu)化的變量為主軸轉(zhuǎn)速,進給量以及背吃刀量,應(yīng)用罰函數(shù)法對約束條件進行處理,完成遺傳算法對目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化。本系統(tǒng)開發(fā)了數(shù)據(jù)的預(yù)測功能,主要是以加工的質(zhì)量參數(shù)作為輸入值通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推導(dǎo)出輸出值即切削參數(shù),本文采用的不是單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對參數(shù)的預(yù)測,而是通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)及其算法的研究,引出的一種新的技術(shù),將遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合。這種新的技術(shù),充分發(fā)揮了遺傳算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力局,加快了收斂速度,提高了收斂精度,使得系統(tǒng)切削參數(shù)的預(yù)測值更加具有參考意義。最后詳細介紹了系統(tǒng)相關(guān)界面操作的方法,對該數(shù)據(jù)庫的性能進行了分析以及通過實際實驗對數(shù)據(jù)庫各個功能模塊進行了驗證。
【關(guān)鍵詞】：細長軸 切削數(shù)據(jù)庫 優(yōu)化 遺傳算法 預(yù)測 遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG506;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-21
• 1.1 課題研究的背景與意義8-9
• 1.2 細長軸加工車削特性概述9-13
• 1.2.1 細長軸車削加工的常見誤差9-11
• 1.2.2 常用消除車削加工誤差的技術(shù)11-13
• 1.3 切削數(shù)據(jù)庫的概述及其國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀13-15
• 1.3.1 切削數(shù)據(jù)庫的概述13
• 1.3.2 國外切削數(shù)據(jù)庫的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.3 國內(nèi)切削數(shù)據(jù)庫的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 切削數(shù)據(jù)庫存在的問題及其發(fā)展趨勢15-19
• 1.4.1 切削數(shù)據(jù)庫存在的問題15-16
• 1.4.2 切削數(shù)據(jù)庫的發(fā)展趨勢16-19
• 1.5 論文研究的主要內(nèi)容19-21
• 第二章 細長軸切削數(shù)據(jù)庫的設(shè)計21-31
• 2.1 細長軸切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計的技術(shù)路線21-22
• 2.2 細長軸切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的需求分析22-23
• 2.2.1 細長軸切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)功能的需求分析23
• 2.2.2 細長軸切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的信息需求分析23
• 2.3 細長軸切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的總體設(shè)計23-26
• 2.3.1 細長軸切削參數(shù)數(shù)據(jù)的概念設(shè)計24-25
• 2.3.2 邏輯設(shè)計25-26
• 2.4 系統(tǒng)相關(guān)軟件及技術(shù)的介紹26-28
• 2.4.1 系統(tǒng)的開發(fā)工具26-27
• 2.4.2 ADO.NET技術(shù)27-28
• 2.4.3 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的選擇28
• 2.5 細長軸切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計需要注意的問題28-29
• 2.6 系統(tǒng)總體設(shè)計方案29-30
• 2.7 本章小結(jié)30-31
• 第三章 細長軸切削數(shù)據(jù)庫的參數(shù)優(yōu)化及預(yù)測31-47
• 3.1 細長軸切削參數(shù)的優(yōu)化31-34
• 3.1.1 最大生產(chǎn)效率31-32
• 3.1.2 表面粗糙度32
• 3.1.3 其他條件32-33
• 3.1.4 對約束條件的處理33-34
• 3.2 優(yōu)化算法的研究34-38
• 3.2.1 遺傳算法的概述34-35
• 3.2.2 遺傳算法的設(shè)計35-38
• 3.2.3 優(yōu)化的算例38
• 3.3 細長軸切削參數(shù)的預(yù)測38-46
• 3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)38-40
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述40-42
• 3.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計流程42-43
• 3.3.4 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程43-44
• 3.3.5 細長軸切削參數(shù)預(yù)測的具體過程44-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第四章 細長軸切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的功能實現(xiàn)及其驗證47-68
• 4.1 細長軸切削數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的功能模型47-59
• 4.1.1 細長軸切削數(shù)據(jù)庫的身份驗證模塊47-48
• 4.1.2 細長軸切削數(shù)據(jù)庫的切削工藝查詢48-50
• 4.1.3 細長軸零件的工藝信息的查詢50-51
• 4.1.4 細長軸零件加工質(zhì)量查詢51-52
• 4.1.5 細長軸零件的零件圖查看52
• 4.1.6 細長軸零件工藝的添加和刪除以及修改52-56
• 4.1.7 細長軸切削數(shù)據(jù)庫的智能化56-57
• 4.1.8 細長軸切削數(shù)據(jù)庫的用戶管理57-58
• 4.1.9 細長軸切削數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)幫助58-59
• 4.2 切削數(shù)據(jù)庫性能分析59
• 4.3 系統(tǒng)結(jié)果的驗證59-67
• 4.3.1 細長軸切削數(shù)據(jù)庫驗證所用設(shè)備60-61
• 4.3.2 查詢數(shù)據(jù)的檢驗61-64
• 4.3.3 系統(tǒng)優(yōu)化功能的驗證64-67
• 4.3.4 對系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果的驗證67
• 4.4 本章小結(jié)67-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 總結(jié)68-69
• 5.2 展望69-70
• 參考文獻70-73
• 攻讀碩士期間參與科研項目及學(xué)術(shù)情況73-74
• 致謝74-75

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  本文關(guān)鍵詞：細長軸切削數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：299745