基于特征的智能型车削数据库系统研究与开发

发布时间：2017-07-07 09:02

  本文关键词：基于特征的智能型车削数据库系统研究与开发

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【摘要】：切削数据库系统作为智能制造软件中的一种，已成为推动切削技术广泛应用和快速发展及提高加工效率和经济效益的重要途径。车削加工是传统制造业中较为重要的一种，到目前已积累了丰富的加工工艺经验和数据。本文分析了当前切削数据库存在的问题及发展趋势，提出了根据零件加工特征和工件材料方面快速推荐切削刀具及选用优化的切削参数，并在建立切削加工过程量和结果预测模型的基础上，研究和开发了具有智能推荐和预测功能的车削数据库系统。 1.通过对智能型车削数据库的需求分析，确定了系统开发的目标和方向，，以此搭建了系统的总体架构。并设计了系统应用服务的四个核心功能，构建了系统的服务框架。 2.为实现系统准确地预测复杂型面车削过程中动态切削力的变化规律，针对刀具-工件接触区域的动态变化特性，分析了刀具-工件接触区域的多种情形，运用B样条曲线插值法建立了动态刀具-工件接触区域模型参数的统一计算方法，并以此构建了复杂型面车削动态切削力预测模型。 3.通过分析复杂型面车削过程中切削力动态变化的根本原因，确定了载荷时不变车削工艺优化的可行对策。分别从刀具及其参数的合理选用、切削参数的优化与刀具轨迹的细化编程方面进行了分析研究。最后综合评价各方法的优缺点，确定较为实用的优化策略，为智能型车削数据库的工艺优化功能提供了理论支撑。 4.通过对比已有的数据应用系统体系结构，确定了系统的开发模式。运用主流的编程技术设计开发用户界面，完成了具有一定服务功能的智能车削数据库系统开发。
【关键词】：切削数据库 加工特征 智能 复杂型面 预测 优化
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG519.1;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 课题研究背景、目的和意义9-10
• 1.2 研究现状10-16
• 1.2.1 切削数据库国内外研究现状10-12
• 1.2.2 切削力预测模型研究现状12-13
• 1.2.3 加工工艺优化方法研究现状13-15
• 1.2.4 智能算法研究现状15-16
• 1.3 存在的问题及发展趋势16-17
• 1.4 主要研究内容与体系结构17-18
• 1.5 本章小结18-19
• 第2章 智能型车削数据库系统设计19-35
• 2.1 系统需求分析19-24
• 2.1.1 目标要求19-20
• 2.1.2 功能要求20-24
• 2.2 系统总体架构设计24-31
• 2.2.1 预测模型的拟合25-26
• 2.2.2 加工特征信息组织26-29
• 2.2.3 刀具/切削参数选用推荐与加工结果预测29-31
• 2.3 数据库的结构设计31-33
• 2.4 本章小结33-35
• 第3章 基于 B 样条曲线的复杂型面车削力预测研究EQUATION CHAPTER (NEXT) SECTION 335-49
• 3.1 基于理论和经验的动态切削力模型35-36
• 3.2 多样化的刀具-工件接触区域几何类型划分36-37
• 3.3 基于 B 样条曲线的切削力预测模型参数精确计算37-42
• 3.3.1 B 样条曲线的定义37-38
• 3.3.2 B 样条曲线参数化定义刀具-工件接触区域边界38-39
• 3.3.3 切削力预测模型参数的计算39-42
• 3.4 预测模型可行性分析及验证42-48
• 3.4.1 预测模型系数方程及模型可行性分析42-44
• 3.4.2 基于最小二乘法的预测模型系数辨识44-45
• 3.4.3 验证实例及结果分析45-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第4章 基于切削载荷时不变的车削工艺优化策略研究49-63
• 4.1 复杂型面车削载荷动态变化原因分析49-53
• 4.2 载荷时不变车削工艺优化对策的研究53-62
• 4.2.1 刀具及刀具参数的合理选用53-56
• 4.2.2 基于载荷时不变的切削参数优化56-58
• 4.2.3 基于载荷时不变的刀具轨迹优化58-62
• 4.3 综合优化系统的适用性分析62
• 4.4 本章小结62-63
• 第5章 智能型车削数据库系统实例63-75
• 5.1 系统开发及运行63-66
• 5.1.1 系统体系结构模式63-64
• 5.1.2 开发平台运行环境64
• 5.1.3 MVC 设计模式和 SSH 框架配置64-66
• 5.2 数据库系统功能介绍66-74
• 5.2.1 登录界面和首页67-68
• 5.2.2 基本信息查询68
• 5.2.3 智能推荐优化预测68-74
• 5.4 本章小结74-75
• 第6章 总结与展望75-77
• 6.1 总结75-76
• 6.2 展望76-77
• 参考文献77-83
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单83-84
• 致谢84

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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10 刘

本文编号：529523