碳纤维复合材料钻削数据库系统的研究与开发

发布时间：2017-10-11 17:37

  本文关键词：碳纤维复合材料钻削数据库系统的研究与开发

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【摘要】：碳纤维复合材料钻削数据库系统的设计与开发目的在于帮助加工人员对钻削力、钻削温度等进行预测和快速选择到合理的钻削参数。传统的钻削参数选择方法,难以满足现代化生产所要求的快速合理选择钻削参数的需要,所以,建立钻削力与钻削温度等预测和钻削参数优化的数据库系统有利于减少加工人员的工作量,提高生产效率,最终降低加工成本。本论文的主要研究内容如下:(1)根据软件工程思想,研究了碳纤维复合材料钻削数据库系统的总体方案,在钻削加工具体要求的前提下,分析数据库系统的需求,完成系统的功能模块结构设计。建立了碳纤维复合材料钻削数据库系统的E-R模型,并确定了碳纤维复合材料钻削数据库的不同数据表。(2)根据碳纤维复合材料钻削试验,总结机床主轴转速和每转进给量对钻削力和钻削温度等的影响规律,采用多元线性回归和BP神经网络两种方法对钻削力、钻削温度和刀具磨损进行了预测研究,并将它们作了对比研究,结果表明:当回归分析处理数据得到的结果线性关系不显著时,可以采用更可靠的BP神经网络算法进行数据预测。(3)在预测模型的基础上,建立以最小加工工时(即最大生产率)为目标函数,以主轴转速和每转进给量为变量,以钻削力、钻削温度、孔壁粗糙度等技术要求为约束条件的钻削参数优化模型,结合遗传算法寻优理论,利用该算法计算目标函数最小值,获得优化后的钻削参数。(4)根据以上研究内容,应用C#、SQL Server、Matlab等语言开发了碳纤维复合材料钻削数据库系统,并给出系统运行实例。
【关键词】：碳纤维复合材料 预测模型 钻削参数优化 数据库
【学位授予单位】：湖南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;TB332
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 课题来源11
• 1.2 研究背景及意义11-12
• 1.3 碳纤维复合材料钻削数据库的研究现状12-16
• 1.3.1 碳纤维复合材料的研究现状12-13
• 1.3.2 碳纤维复合材料钻削力和钻削温度研究现状13-15
• 1.3.3 切削数据库的研究现状15-16
• 1.4 论文主要研究内容和安排16-19
• 第二章 碳纤维复合材料钻削数据库系统的总体设计19-29
• 2.1 需求分析19-20
• 2.2 功能分析20-22
• 2.3 数据库管理系统（ DBMS）的选择22-23
• 2.4 概念设计23
• 2.5 逻辑设计23-27
• 2.6 物理设计27-28
• 2.7 本章小结28-29
• 第三章 碳纤维复合材料钻削过程参数预测29-49
• 3.1 钻削力预测29-30
• 3.2 钻削温度预测30-31
• 3.3 刀具磨损预测31
• 3.4 孔壁表面粗糙度预测31-32
• 3.5 基于多元线性回归的数学模型32-40
• 3.5.1 回归模型的建立32-34
• 3.5.2 基于预测模型的钻削力试验验证34-37
• 3.5.3 基于预测模型的钻削温度试验验证37-40
• 3.6 基于BP神经网络的预测模型40-48
• 3.6.1 人工神经网络概述40
• 3.6.2 人工神经网络的特征及功能40-41
• 3.6.3 人工神经网络的类型41-42
• 3.6.4 BP神经网络42-43
• 3.6.5 基于BP神经网络的试验验证43-48
• 3.7 本章小结48-49
• 第四章 碳纤维复合材料钻削参数优化研究49-61
• 4.1 优化变量的确立49
• 4.2 目标函数的确立49-51
• 4.3 约束条件的研究51-53
• 4.3.1 边界约束条件51-52
• 4.3.2 约束条件的处理52-53
• 4.4 优化算法的研究53-58
• 4.4.1 遗传算法概述53-55
• 4.4.2 遗传算法的应用55
• 4.4.3 种群的设定和初始化55-56
• 4.4.4 适应度函数的确定56-57
• 4.4.5 遗传算子57-58
• 4.4.6 遗传算法的控制参数设置58
• 4.5 优化实例58-59
• 4.6 本章小结59-61
• 第五章 系统应用程序的开发61-71
• 5.1 系统结构61-62
• 5.2 系统开发环境62-64
• 5.2.1 应用程序开发工具的选择62-63
• 5.2.2 C#与数据库访问技术63-64
• 5.3 碳纤维复合材料钻削数据库系统主要界面64-70
• 5.3.1 登录界面设计64-66
• 5.3.2 基本信息管理界面66-68
• 5.3.3 钻削数据预测界面68-70
• 5.3.4 钻削参数优化界面70
• 5.4 本章小结70-71
• 第六章 总结与展望71-73
• 6.1 总结71
• 6.2 展望71-73
• 参考文献73-76
• 致谢76-77
• 附录A:攻读硕士学位期间发表的研究成果77

【参考文献】

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本文编号：1013881