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《四川大学》 2004年
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铣削加工切削参数智能选择系统的研究与开发

邹云  
【摘要】:在机械加工工艺设计中,合理选择切削参数是一项重要、复杂的工作,它决定了产品加工的质量、生产率、成本、设备利用率等指标。随着先进制造技术的应用,工序时间定额中辅助时间不断减少、切削工时在总工时中所占比重更加突出,提高了合理规划切削时间的重要性。随着少屑、无屑加工的发展,模具加工在机械加工中所占的比重不断加大,而在模具加工中铣削加工所占的比重正在快速上升,因而如何选择合理的铣削加工切削参数在机械加工中起着举足轻重的作用。而铣削加工参数的确定受机床、刀具、工件材料、加工质量、产品的允许生产时间、生产成本等诸多因素的影响,如果采用常规的工艺设计方法,不仅难于得出合理的结果,而且在新材料、新工艺、新设备实施中可能无从着手。因而,在铣削加工工艺设计中,需要采用快速、合理地确定铣削加工切削参数的新方法。 铣削加工切削参数智能选择系统的研究与开发,提供了一个快捷地获取合理的切削参数的一个平台。其特点是:用户根据已有的一些信息,可以通过希望的方式确定需要的加工要求,而且伴随着加工信息的反馈,使决策过程合理性提高。最终可以通过合理的切削参数的制订,合理确定零件的制造过程(时间、成本、利润等),提高企业的市场竞争力。 本课题以VC++6.0作为开发平台、借助于SQL Sever2000数据库、以RGA及BP-RAGA算法优化神经网络的方法,根据刀具、材料、加工质量等条件,快捷而且比较合理地制订出铣削加工的切削速度、每齿进给量、切削深度的大小。主要完成了以下工作: 四川大学硕士学位论文 1、采用面向对象的程序设计方法进行铣削加工切削参数优化系统设计; 建立了人机交互的界面。 2、建立了铣削加工切削参数工程数据库的实体—联系模型,并将其转 换为关系模型,以商用关系数据库管理系统作为底层支撑环境,完成了铣削加 工切削参数工程数据库设计。 3、以工件材料的机械性能对切削性能的影响为基础,利用模糊数学的理 论为支撑,对工件材料的切削性能进行评估与聚类。 4、以金属切削加工理论为基础,建立了以切削参数为优化目标、以机床、 刀具、材料等为优化约束条件的优化模型,应用RGA算法实现了铣削加工切 削参数的有条件优化。 5、在该系统中,建立了以BP.RAGA算法为支撑的神经网络优化技术,依 据可不断更新的切削数据,实现切削参数的智能选择。 关键词:切削参数智能优化神经网络工程数据库遗传算法模糊算法
【学位授予单位】:四川大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TG54

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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1 黄豪;基于改进遗传算法的切削参数优化[D];华中科技大学;2009年
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4 李建华;基于增强2DPCA+PCA的人脸识别系统[D];太原科技大学;2010年
5 宋健;基于DEFORM-3D的发动机缸体钻削仿真及切削参数优化[D];大连理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 王玉宝;节水型农业种植结构优化研究[D];西北农林科技大学;2010年
3 田瑞;应急交通保障辅助决策支持系统相关模型与方法研究[D];吉林大学;2011年
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7 徐兴华;公路边坡信息综合管理与安全评判决策[D];浙江大学;2011年
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10 陈伟强;基于GIS的烟草施肥决策支持系统研究[D];解放军信息工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨媛;基于灰关联及其预测的煤矿安全管理及事故预警方法[D];河南理工大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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4 孔繁森,于骏一;求无颤振切削参数值的神经网络方法[J];兵工学报;1998年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 方娟;基于移动代理的网格资源监控技术的研究[D];北京工业大学;2005年
7 崔晓芳;箱型结构焊接变形预测、控制及应用[D];大连交通大学;2005年
8 张材;薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究[D];中南大学;2004年
9 田方;遗传算法的改进研究及其在压缩机性能分析与优化中的应用[D];东北大学;2006年
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1 蒋昇;数控加工切削参数优化匹配专家系统的研究[D];同济大学;2006年
2 邹云;铣削加工切削参数智能选择系统的研究与开发[D];四川大学;2004年
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6 郭佳;基于遗传算法的认知无线网络资源分配技术研究[D];西安电子科技大学;2010年
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10 李振业;多向变异遗传算法及其优化神经网络的研究[D];华南理工大学;2011年
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