一、基于Rough集的磨削参数决策系统（论文文献综述）
高开远[1]（2020）在《基于声音信号的Inconel 718高温合金磨削去除率建模与表面性能研究》文中进行了进一步梳理随着工业4.0和智能制造的高速发展,磨削加工领域智能化程度越来越高,机器人砂带磨削由于其材料去除率高、成型质量稳定、加工精度高等优点正在逐步替代传统手工磨削,特别是对于像Inconel718高温合金之类难加工的材料。Inconel 718镍基高温合金因其优异的高温强度、力学性能和抗腐蚀性等被广泛应用于航空航天等领域。机器人磨削加工是非线性、强耦合的复杂过程,对材料去除率以及表面质量要求越来越高,如何建立精确磨削去除率模型成为智能化磨削的关键。本文围绕航空领域应用广泛的Inconel 718镍基高温合金,搭建了机器人智能柔性磨抛系统,并基于该平台开展了系列磨削工艺试验,研究了磨削参数对材料去除率的影响规律,磨削声音与材料去除率之间的相关性。通过对磨削声音信号的时域分析和频域分析,研究发现随着砂带磨削能力的降低以及磨削热的积累,信号幅值、平均能量、标准差、均方根以及峭度因子等特征信号随磨削持续进行整体逐渐减弱。磨削过程的噪音主要集中在低频段（频率低于9KHz）,而稳定磨削阶段声音频率在9KHz到14KHz之间。对原始声音信号进行六层db3小波分解进一步提取相关特征,结果表明,七个信号分量D1（10000～20000Hz）、D2（5000～10000Hz）、D3（2500～5000Hz）、D4（1250～2500Hz）、D5（625～1250Hz）、D6（312.5～625Hz）、A6（0～312.5Hz）中,除A6和D4频段外其余信号与原始信号具有极大的相关性。基于上述分析,本文计算小波分解后D1、D2、D3、D5、D6五个分量的均方根值作为砂带磨削材料去除率预测的输入特征,建立了基于支持向量回归（SVR）算法、最佳修剪极限学习机（OP-ELM）算法、随机森林（RF）算法、XGBoost算法等机器学习算法的材料去除率预测模型,并使用平均绝对百分比误差（MAPE）对磨削去除率预测准确性进行评估,XGBoost、RF、OP-ELM、SVR模型对应的MAPE分别为4.37%、4.87%、7.47%、19.24%。结果显示本文提出的基于XGBoost模型在Inconel 718镍基高温合金机器人磨削预测材料去除率方面误差最小,效果最优。最后定量分析研究了磨削参数对工件表面性能的影响,主要包括粗糙度、硬度、残余应力以及表面烧伤等,发现机器人磨削加工是一个多参数耦合、高度非线性的复杂过程。砂带目数越大,工件表面粗糙度越好,砂带目数一定条件下,表面粗糙度与磨削力呈正相关,而与砂带转速无关;表面残余应力随着砂带目数的增加逐渐由拉应力转变为压应力,随着砂带速度的增加呈现先减小后增大的趋势;磨削时工件接触区域表面温度范围374℃～664℃,整体上与砂带转速呈正相关,而随着磨削力的增大先升高后降低,且工件表面温度与烧伤情况具有强相关性;磨削后会产生加工硬化现象,硬化层达125?m,硬化强度达到基体强度的125%。
白斌,修世超,谭越[2]（2019）在《预应力淬硬磨削工件淬硬层深度预测研究》文中指出预应力淬硬磨削是将磨削、残余应力控制及表面淬火集成于一体的复合加工技术。基于预应力淬硬磨削工件的淬硬层深度试验结果,提出了基于PSOLSSVM算法的工件淬硬层深度预测模型。结果表明,样本集分为训练集及测试集,在本次研究范围内,PSOLSSVM模型训练集误差为0.7%,测试集误差为4.4%。与BP神经网络模型相比,PSOLSSVM模型的拟合性好、预测精度高、泛化能力强且预测结果更接近真实情况,能够满足对预应力淬硬磨削工件淬硬层深度的预测需求。该研究为预应力淬硬磨削技术的推广与应用提供了技术及理论基础。
谢伟[3]（2019）在《内齿珩轮强力珩齿工艺数据库系统的研究与开发》文中进行了进一步梳理齿轮是现代工业关键性的基础通用零部件,其应用范围遍布每个行业,包括汽车、高铁、机床、工业机器人、航空航天、风电水电、武器装备、工程机械、农业机械等行业领域。随着中国机械制造业的快速发展,特别在汽车变速箱齿轮领域,对于高精度、高性能齿轮的需求越来越高。电动汽车被认为是以后汽车行业的发展方向,汽车的电动化要求齿轮传动能在高转速下还能有效抑制噪声,内齿珩轮强力珩齿工艺因为其加工精度高、具有齿面误差修正、传动性能好等特点,完全契合汽车电动化后对齿轮的需求,今后将会得到越来越多的应用。本文针对内齿珩轮强力珩齿工艺的特点,研究并开发出内齿珩轮强力珩齿工艺数据库系统,实现内齿珩轮强力珩齿工艺数据的管理,为珩齿加工输出完整的加工解决方案,提高齿轮加工的生产效率和质量精度。本文主要内容包括:（1）分析内齿珩轮强力珩齿的工作原理与机床的主要运动形式,对比三种进给方式下的实际进给运动过程并得出各自的优缺点,研究两种控制方式对珩削加工的影响,对珩削过程进行微观分析,介绍珩磨轮的修整过程。（2）首先对数据库功能需求和信息需求进行分析,设计出数据库的概念模型并得出数据库总体E-R图;数据库逻辑结构设计得到关系数据模型;最后确定数据库功能模块和体系架构,选用的SQL Server数据库管理系统完成内齿珩轮强力珩齿数据库系统的总体设计。（3）实现混合推理技术在内齿珩轮强力珩齿数据库系统中的应用,其中包括实例的表示、实例的检索和相似度的计算。利用RSM法建立珩削参数优化数学模型并采用PSOG算法实现对珩削参数的优化。（4）完成数据库系统中应用程序端和Web端的开发工作,介绍开发环境及各界面功能。
白斌[4]（2018）在《预应力淬硬磨削工艺机理及试验研究》文中研究指明预应力淬硬磨削（PSHG）技术是基于绿色制造和抗疲劳制造的观点,融合磨削淬硬（GH）及预应力磨削（PSG）技术原理,将残余应力控制、表面淬火及磨削加工三者集成于一体的技术与方法。结合国家自然科学基金资助项目:“预应力淬硬磨削复合加工新工艺机理及全参数表面完整性研究（51375083）”并以PSHG技术实用化为目的,开展研究工作。（1）PSHG工艺的加工条件对表面完整性指标的作用机理。选择磨削深度及预应力两个加工条件,由弹性力学等理论分析预应力对磨削深度及接触区特征参数的影响及作用机理。在此基础上,运用弹塑性力学及热力学等相关理论,阐述了磨削深度与预应力对PSHG试件表面残余应力、表面硬度、表面粗糙度及淬硬层深度四个表面完整性指标的作用机理。（2）预应力加载装置设计及预应力计算公式的推导。为PSHG工艺的应用与推广,设计两款定位、夹紧及预应力施加一体化的预应力加载装置。并基于试验用工件的特点,采用变截面杆轴向拉伸应力分析方法创建加工表面预应力的计算公式。（3）PSHG工艺试验及结果分析。以磨削深度及预应力为可变加工条件,以试件表面残余应力、表面硬度、表面粗糙度、淬硬层深度及金相组织为研究对象,进行PSHG工艺试验,并对试验结果进行分析。在本次试验范围内:1)PSHG试件的金相组织分为硬化区、过渡区及基体区。硬化区组织为马氏体,过渡区为铁素体与马氏体的混合结构,基体区组织则由珠光体与铁素体组成。2)PSHG试件可以达到磨削淬硬的效果,硬度为基体硬度的3倍左右。随预应力的增加,试件表面拉应力减少、压应力增加,表面硬度、表面粗糙度及淬硬层深度下降,因此PSHG试件比GH试件具有更强的抗疲劳强度,抗磨削烧伤能力及表面光洁度。3)随磨削深度的增加,试件的表面残余应力、粗糙度及淬硬层深度增加,而表面硬度未出现明显规律性的变化。（4）加工条件对试件表面完整性指标影响研究。运用方差分析的统计学方法,研究预应力、磨削深度对试件表面残余应力、表面硬度、表面粗糙度及淬硬层深度的影响程度。在此次试验范围内:1)预应力及磨削深度对试件表面残余应力都会产生显着性影响,且磨削深度的影响力大于预应力。预应力对试件表面硬度有显着性影响,而磨削深度则未能显着影响表面硬度。预应力及磨削深度对试件表面粗糙度都会产生显着性影响且磨削深度的影响力大于预应力。磨削深度对试件淬硬层深度具有显着性影响,而预应力未能显着影响淬硬层深度。2)显着增加试件表面残余压应力、减少残余拉应力及显着降低表面粗糙度的预应力最低施加量为74MPa;显着降低表面硬度的预应力最低施加量为114MPa。3)当磨削深度为0.20mm≤ap≤0.40mm时,随磨削深度的增加,试件表面残余应力、表面粗糙度及淬硬层深度显着增加;当磨削深度为0.40mm<ap≤0.45mm,随磨削深度的增加,表面残余应力、淬硬层深度增加但变化不明显,而表面粗糙度显着增加。4)在预应力及磨削深度试验用水平范围内,对PSHG试件表面残余应力、表面硬度、表面粗糙度及淬硬层深度四种表面完整性指标同时达到最佳影响效果的预应力施加量为84MPa,磨削深度为0.35mm。（5）基于PSOLSSVM算法的试件表面完整性指标预测。以磨削深度及预应力作为输入量,以表面残余应力、表面硬度、表面粗糙度及淬硬层深度分别作为输出量,建立四个PSOLSSVM预测模型,并与对应的BP神经网络预测模型进行对比分析。试件（样本）分两组,训练集及测试集。四个PSOLSSVM模型的训练集及测试集误差（MAPE）均小于5%,具有较低的训练误差及较高的预测准确度。通过对比分析可知,PSOLSSVM模型在预测精度及预测稳定性等方面优于BP神经网络模型。因此,对于PSHG试件（包括预应力为0的情况）的表面残余应力、表面硬度、表面粗糙度及淬硬层深度,PSOLSSVM模型的预测精度能够满足现实生产需求。
房议[5]（2017）在《RV减速器摆线轮磨齿机振动特性分析》文中指出随着“工业4.0”、创新驱动、“中国制造2025”等相继提出,为智能机器人产业以及高端数控制造装备产业提供了新的机遇。RV减速器是一种广泛应用于机器人关节的减速机构,是机器人领域的核心部件,主要有前级行星齿轮和后级摆线针轮两级组成,其中摆线针轮是减速器的核心。目前我国在这方面的研究,虽有进步但仍处于落后状态,且技术受限。因此,研发专用摆线针轮修形数控机床是提高摆线轮精度的关键,本课题正是在此背景下展开的。本课题针对新研发的RV减速器摆线轮磨齿机,基于整机的结构原理,结合机械动力学,机械振动理论,以及信号分析理论,开展了如下研究:（1）分析摆线轮齿廓形成原理,构建摆线轮磨齿机的三维实体模型,并计算磨削加工时的磨削力,进一步推导了金刚轮运动轨迹方程;结合机械振动理论,建立并分析了磨齿机磨削振动模型,为研究机床的动力学特性奠定基础。（2）针对磨齿机立柱以及主轴磨削系统,分析结构参数变化对系统固有频率和最大变形量的灵敏度关系,发现加强筋尺寸设计对提高立柱静动态性能作用显着,结合面的刚度对磨削系统性能影响较大,尤其是主轴前端法兰与砂轮的结合面。对最优参数下的系统进行了动静力学分析,立柱一阶固有频率提高10.9%,主轴磨削系统提高12.9%。（3）完成对整机实体模型的简化,导入ANSYS Workbench有限元分析软件,通过虚拟拓扑、定义各部件的接触关系等前处理,选用合理的网格划分,施加必要的约束,选择合适的算法分析求解模型,完成对整机系统静力学分析和工作载荷下的模态分析。（4）组建振动测试平台,编写摆线轮磨削加工的数控程序,完成对摆线轮的磨削加工。采集不同磨削参数下磨齿机的振动信号,通过编写Matlab程序进行离线处理。针对采集的不同主轴转速、不同磨削深度下磨齿机的振动信号,通过频谱分析研究了机床振动情况以及机床振动可能产生的原因,为降低振动对摆线轮精度的影响提供了参考。
马胤琛[6]（2016）在《磨削过程动态性能测试、解析模型构建及工艺优化方法研究》文中研究指明磨削是现代机械加工领域应用最广泛的精密加工技术,并且在大多数情况下,也是精密零件最后一道加工工艺方法。磨削工艺系统涉及的关联要素复杂多变,要素和要素之间存在大量复杂非线性耦合关系,各种关联要素间的相互作用和影响,极大影响了磨削工艺系统的稳定性,从而极大影响了磨削的质量与效率。现有的磨削加工工艺优化方法虽然在提高加工质量与效率方面发挥了重要作用,但一方面很难覆盖不同工件材料及加工要求,另一方面无法反映个性化机床的实际工况,故推广应用的效果十分有限。本文正是针对以上瓶颈问题开展研究的。论文的主要工作和成果如下:（1）揭示了磨削工艺系统动态磨削力对磨削质量和效率的作用机理。提出了考虑磨削过程中受砂轮和工件主轴跳动和振动影响的时域动态磨削力解析模型（TDFMD）。基于高速外圆磨削特点,描述了接触弧长和等效未变形厚度在砂轮和工件瞬时接触的动态行为;重点考查了砂轮、工件及工艺参数等因素对磨削力及其动态变化的影响,为磨削加工工艺系统动态性能预测奠定基础。（2）提出了考虑磨削工艺系统动态性能的工艺优化方法（PODP）。采用多传感器检测及其融合方法,获取磨削工艺系统动态特性（参数）,对磨削力时域动态解析模型进行修正,并作为磨削优化系统的输入,使磨削优化参数更接近工程实际,并具有更好的普适性。（3）开发了基于磨削工艺系统动态性能的多传感器测试平台,提出了改进的功率谱方法（mpsd）,分析工件和砂轮动态性能对磨削加工质量的影响;采用局部均值分解与lempel-ziv相结合的复杂度计算方法,对磨削工艺系统动态性能进行评价;提出基于核聚类信号融合的磨削稳定区域图判别（sld-kcf）方法,描述高速磨削加工过程的砂轮速度-磨削深度及工件速度-磨削深度对应工艺条件下加工质量稳定性的变化规律。（4）将磨削质量、效率等作为优化目标,建立了外圆磨削工艺优化模型,该模型尝试将磨削加工过程的动态特性特征和磨削加工的基本工艺信息相融合,作为输入变量。采用基于kpca和改进elm的算法对磨削质量进行预测,并与融合工艺系统动态性能的预测进行对比,对比结果显示,融合动态性能的预测结果与实际加工的粗糙度值误差小于5%。采用pareto多目标优化模型,计算优化的工艺参数。（5）分别以航天航空及汽车使用的高速全陶瓷zro?陶瓷和渗碳钢汽车主轴为工程验证对象,使用磨削力时域动态解析模型和多传感器检测方法对不同工艺参数下的磨削结果进行分析,并利用pareto多目标优化工艺参数,作为实际工件磨削的输入,验证了工艺优化方法的有效性。
邓朝晖,张晓红,曹德芳,曹晖[7]（2010）在《粗糙集—基于实例推理的凸轮轴数控磨削工艺专家系统》文中研究说明针对凸轮轴数控磨削加工过程中工艺方案选择困难等问题,在集成粗糙集理论及基于实例推理各自优点的基础上,提出一种新的粗糙集—基于实例推理（Roughset-case-based reasoning,RS-CBR）凸轮轴数控磨削工艺专家系统。在该系统中,利用粗糙集理论的离散和约简算法实现对工艺特征属性权重的自动计算,利用基于实例推理方法实现对加工实例相似度的计算。在CNC8312A数控高速凸轮轴磨床上进行试验加工,采用均匀设计原理安排试验方案,采集多组工艺实例建立工艺实例库,构建凸轮轴数控磨削RS-CBR模型,进行磨削方案的智能匹配试验。将匹配成功的工艺实例用于生产实际,获得良好的效果。
张志敏[8]（2010）在《基于实例推理的无心磨削工艺专家系统研究》文中提出无心磨削是一种高效率的磨削加工方法,因其可使工件获得良好的表面质量、较高的加工精度及其较高的加工效率而广泛应用于滚动轴承、轴类零件、汽车零部件的加工。在实际应用中,磨削工艺方案大多是由工艺人员通过查询相关的磨削工艺手册并结合自身的实际加工经验选择确定,工艺方案的好坏在很大程度上取决于工艺人员的水平,有时候由于工艺方案选用不当,工件将会出现许多严重的表面形状误差甚至造成批量废品。如何保证无心磨削的加工质量和精度,减小无心磨削对工艺人员经验的依赖一直是机械加工制造企业关心的问题,因此有必要建立无心磨削工艺专家数据库系统,来解决这一问题。本文首先介绍了无心磨削的加工原理及特点、国内外磨削工艺数据库及专家系统的的研究现状及发展趋势,并针对传统的无心磨削工艺方案选择方法的缺点,提出开发一种基于实例推理的工艺专家系统,实现无心磨削工艺方案的智能选择。在研究了基于实例推理技术的基础上,本文提出采用框架表示法描述无心磨削工艺实例,并综合在无锡机床股份有限公司采集到的200余例无心磨削工艺数据,建立了无心磨削工艺实例库。深入研究了无心磨削工艺实例的检索方法,针对无心磨削特殊的工艺特点,提出无心磨削工艺实例的多层检索模型,将层次分析法、粗糙集理论引入其中,并采用最近相邻策略实现了相似无心磨削工艺实例的检索。对工艺实例的重用、修改和保存方法进行了阐述,设计了无心磨削工艺实例的模糊综合评价方法。最后,本文以C++Builder为前台开发工具,InterBase为后台数据库管理系统,对无心磨削工艺专家系统进行了程序开发和界面设计。并通过磨削实验对无心磨削工艺专家系统进行了验证,实验结果表明,本文提出的基于实例推理的无心磨削工艺方案的选择方法正确可行,无心磨削工艺专家系统运行稳定、有效。
张新玲[9]（2009）在《基于数据仓库技术的磨削数据共享平台应用研究》文中认为磨削技术作为一种高效、经济地生产出高质量零件的现代加工技术,是一门较复杂的前沿学科。目前,我国在磨削技术领域通过实施一系列国家重大科技计划和多年的科研生产,积累了大批宝贵的科技数据。但是,由于缺乏有效的管理协调机制、统一的标准规范和合适的数据交流平台,数据资源的大量积压与用户需求之间的矛盾日益突出,严重阻碍了数据资源的合理流通和共享。因此,实施科学数据共享工程已迫在眉睫。本文以国家科技部基础共享平台项目“先进制造与自动化科学数据共享网（项目编号2005DKA32900）”为依托,研究基于网络的磨削领域数据资源共享平台建设,实现磨削领域数据资源的网络共享。经过在Internet上测试运行1年多,取得了一定的效果。为完善平台的服务,更好地发挥数据的价值,减少数据库中的冗余量。有必要采用数据挖掘技术对共享平台作进一步研究。本文首先介绍课题的研究背景和研究目标等。其次,根据磨削加工的复杂性和共享平台实现数据共享的目标,设计磨削数据共享平台的体系结构、数据资源组成。将磨削数据资源设计为由磨具、磨削液、磨削装备等多个相关因素组成的资源集合;并从数据安全的角度对数据级别、用户权限进行设置。然后,为实现用户对数据的操作更有针对性,减少冗余数据,增强客户端用户与共享平台的交互性,讨论数据仓库的设计和基于Web的联机分析处理系统的实现过程。其实现步骤为:结合用户需求和数据特点确定数据仓库的主题;根据确定的主题,以磨削工艺为例,采用数据库建模工具Power Designer设计数据仓库的概念模型;利用ETL操作从磨削数据库中获取与主题分析有关的数据,创建数据仓库的物理模型;采用联机分析处理（on-line analytical processing, OLAP）技术、ADO MD.NET和微软的Office Web Components（OWC）组件,设计并实现基于Web的联机分析系统,方便客户端用户从多角度对数据分析,为用户提供磨削加工的决策支持服务;最后,总结全文,并提出平台下一步研究的方向。本文的研究工作可以为科学数据共享平台其它领域的研究提供参考,同时,也为数据挖掘技术在磨削数据共享平台中的应用奠定了很好的基础。
李玮,沈勇[10]（2008）在《中间工艺语言在自动化控制系统中的应用》文中研究说明借鉴并综合运用现有的计算机和控制技术,吸取成熟系统成功的经验,将中间工艺语言应用在各种自动化控制系统中,为工艺多变的设备设计创建简单明了的操作、控制概念,使机械工程师、电气工程师、工艺设计师各尽其职,各展所长。运用这种设计理念,大大增加了设备工艺的灵活性,减少了设备设计人员的工作量,降低了设备操作人员的操控难度,在研制新设备时可以大大提高设备的设计效率。
二、基于Rough集的磨削参数决策系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Rough集的磨削参数决策系统（论文提纲范文）
（1）基于声音信号的Inconel 718高温合金磨削去除率建模与表面性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景和意义 |
| 1.2 镍基高温合金简介 |
| 1.2.1 镍基高温合金的材料特性 |
| 1.2.2 镍基高温合金的磨削特性 |
| 1.2.3 镍基高温合金的应用 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 磨削过程建模概述 |
| 1.3.2 磨削过程的分析建模 |
| 1.3.3 磨削过程的经验建模 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 第二章 INCONEL718 机器人磨削系统与试验方法 |
| 2.1 机器人磨削平台 |
| 2.1.1 机器人运动单元 |
| 2.1.2 砂带磨削单元 |
| 2.2 信号采集及分析系统 |
| 2.2.1 声音信号采集单元 |
| 2.2.2 粗糙度采集单元 |
| 2.2.3 去除量采集单元 |
| 2.3 磨削工艺试验流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 INCONEL718 机器人磨削工艺及声音信号分析 |
| 3.1 Inconel718 砂带磨削工艺参数分析及设计 |
| 3.1.1 砂带磨削过程参数分析 |
| 3.1.2 砂带磨削试验工艺设计 |
| 3.2 砂带磨削工艺参数对材料去除率影响规律 |
| 3.2.1 砂带磨削去除材料过程 |
| 3.2.2 砂带目数对材料去除率的影响 |
| 3.2.3 砂带速度对材料去除率的影响 |
| 3.2.4 磨削正压力对材料去除率的影响 |
| 3.3 磨削声音信号特征分析 |
| 3.3.1 砂带磨削声音信号来源 |
| 3.3.2 磨削声音的时域分析 |
| 3.3.3 磨削声音的频域分析 |
| 3.3.4 磨削声音的时频域小波分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于磨削声音信号的材料去除率建模 |
| 4.1 砂带磨削材料去除率知识建模 |
| 4.1.2 特征抽取 |
| 4.1.3 数据划分 |
| 4.2 基于支持向量回归算法的材料去除率模型 |
| 4.2.1 支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法 |
| 4.2.2 基于支持向量回归的材料去除率建模与结果评估 |
| 4.3 基于随机森林算法的材料去除率模型 |
| 4.3.1 随机森林(Random Forest,RF)回归模型 |
| 4.3.2 基于随机森林模型的材料去除率建模与结果评估 |
| 4.4 基于最佳修剪极限学习机算法的材料去除率模型 |
| 4.4.1 最佳修剪极限学习机(OP-ELM)算法 |
| 4.4.2 基于OP-ELM算法的材料去除率建模与结果评估 |
| 4.5 基于XGBoost算法的材料去除率模型 |
| 4.5.1 XGBoost算法 |
| 4.5.2 基于XGBoost模型的材料去除率建模与结果评估 |
| 4.6 材料去除量率预测模型效果对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 INCONEL 718 高温合金磨削表面性能表征 |
| 5.1 Inconel 718 磨削表面粗糙度分析 |
| 5.1.2 砂带速度对表面粗糙度的影响 |
| 5.1.3 磨削正压力对表面粗糙度的影响 |
| 5.2 Inconel 718 磨削表面硬度分析 |
| 5.3 Inconel 718 磨削表面残余应力分析 |
| 5.3.2 砂带目数对残余应力的影响 |
| 5.3.3 砂带速度对残余应力的影响 |
| 5.3.4 磨削正压力对残余应力的影响 |
| 5.4 Inconel 718 磨削表面烧伤分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 研究的创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 |
（2）预应力淬硬磨削工件淬硬层深度预测研究（论文提纲范文）
| 1 试验材料与方法 |
| 2 建模 |
| 2.1 数学模型 |
| 2.2 计算步骤 |
| 3 淬硬层深度预测结果 |
| 4 结论 |
（3）内齿珩轮强力珩齿工艺数据库系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、研究意义及课题来源 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.1.3 课题来源 |
| 1.2 工艺数据库的研究现状 |
| 1.2.1 工艺数据库国外研究现状 |
| 1.2.2 工艺数据库国内研究现状 |
| 1.2.3 工艺数据库的发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 内齿珩轮强力珩齿工艺研究 |
| 2.1 内齿珩轮强力珩齿的加工原理 |
| 2.2 珩齿机床的运动形式 |
| 2.2.1 直接进给法 |
| 2.2.2 增量式进给法 |
| 2.2.3 连续式进给法 |
| 2.3 珩磨轮进给方法 |
| 2.3.1 基于位置控制的进给策略 |
| 2.3.2 基于力控制的进给策略 |
| 2.3.3 两种进给策略的对比 |
| 2.4 珩削过程微观分析 |
| 2.5 珩磨轮修整工艺 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 内齿珩轮强力珩齿工艺数据库系统的总体设计 |
| 3.1 珩齿工艺数据库系统的需求分析 |
| 3.1.1 数据库系统的功能需求 |
| 3.1.2 数据库系统的信息需求 |
| 3.2 珩齿工艺数据库概念模型设计 |
| 3.3 珩齿工艺数据库的逻辑结构设计 |
| 3.4 珩齿工艺数据库系统功能划分 |
| 3.5 数据库管理系统的选择 |
| 3.6 软件体系结构选择 |
| 3.6.1 C/S体系结构 |
| 3.6.2 B/S体系结构 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 混合推理技术的应用及珩削参数优化 |
| 4.1 实例推理技术 |
| 4.1.1 实例表示 |
| 4.1.2 实例检索 |
| 4.1.3 实例间相似度的计算 |
| 4.1.4 实例修改与保存 |
| 4.2 规则推理技术 |
| 4.3 混合推理技术在系统中的实现 |
| 4.4 珩削参数优化 |
| 4.4.1 建立优化模型 |
| 4.4.2 粒子群算法介绍 |
| 4.4.3 具有遗传特性的PSO算法 |
| 4.4.4 PSOG算法优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 内齿珩轮强力珩齿工艺数据库系统的开发 |
| 5.1 应用程序端的开发 |
| 5.1.1 开发环境介绍 |
| 5.1.2 ADO访问技术 |
| 5.1.3 登录界面 |
| 5.1.4 主界面 |
| 5.2 Web前端的开发 |
| 5.2.1 开发环境介绍 |
| 5.2.2 登录界面 |
| 5.2.3 主界面 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（4）预应力淬硬磨削工艺机理及试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 现有研究存在的主要问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 PSHG工艺加工条件对表面完整性指标的作用机理 |
| 2.1 PSHG工艺对接触区特征参数的作用机理 |
| 2.1.1 磨削用量对接触区特征参数的作用机理 |
| 2.1.2 预应力对磨削深度及接触区特征参数的作用机理 |
| 2.2 PSHG工艺对表面硬度的作用机理 |
| 2.2.1 加工条件对磨削力的作用机理 |
| 2.2.2 加工条件对磨削热及磨削温度的作用机理 |
| 2.2.3 磨削热及磨削力对表面硬度的作用机理 |
| 2.2.4 加工条件对材料加工硬化的作用机理 |
| 2.3 PSHG工艺对表面残余应力的作用机理 |
| 2.3.1 无预应力条件下磨削表面残余应力的形成机理 |
| 2.3.2 预应力对磨削表面残余应力的作用机理 |
| 2.4 PSHG工艺对表面粗糙度的作用机理 |
| 2.5 PSHG工艺对淬硬层深度的作用机理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 预应力加载装置设计 |
| 3.1 专用型预应力加载装置设计 |
| 3.2 通用型预应力加载装置设计 |
| 3.3 预应力计算公式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 PSHG工艺试验研究 |
| 4.1 试件材料与试验条件 |
| 4.2 表面残余应力检测与结果分析 |
| 4.2.1 表面残余应力检测方法与设备 |
| 4.2.2 表面残余应力结果分析 |
| 4.3 表面硬度检测与结果分析 |
| 4.3.1 表面硬度检测方法与结果 |
| 4.3.2 表面硬度结果分析 |
| 4.4 表面粗糙度检测与结果分析 |
| 4.4.1 表面粗糙度检测方法与结果 |
| 4.4.2 表面粗糙度结果分析 |
| 4.5 淬硬层金相组织检测与结果分析 |
| 4.5.1 淬硬层金相组织检测方法与结果 |
| 4.5.2 淬硬层金相组织结果分析 |
| 4.6 淬硬层深度测量与分析 |
| 4.6.1 淬硬层深度检测方法与结果 |
| 4.6.2 淬硬层深度结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 加工条件对PSHG试件表面完整性指标影响研究 |
| 5.1 方差分析 |
| 5.1.1 双因素均衡数据方差分析 |
| 5.1.2 对非饱和数据的处理 |
| 5.2 分析结果 |
| 5.2.1 数学模型 |
| 5.2.2 表面残余应力分析结果 |
| 5.2.3 表面硬度分析结果 |
| 5.2.4 表面粗糙度分析结果 |
| 5.2.5 淬硬层深度分析结果 |
| 5.2.6 磨削深度与预应力的最优取值分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 基于PSO_LSSVM算法的表面完整性指标预测 |
| 6.1 支持向量机 |
| 6.1.1 现有预测方法分析 |
| 6.1.2 统计学习理论 |
| 6.1.3 SVM算法 |
| 6.1.4 LSSVM算法 |
| 6.2 PSO算法 |
| 6.3 PSO_LSSVM预测模型 |
| 6.3.1 数学模型 |
| 6.3.2 表面残余应力预测结果 |
| 6.3.3 表面硬度预测结果 |
| 6.3.4 表面粗糙度预测结果 |
| 6.3.5 淬硬层深度预测结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论及展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（5）RV减速器摆线轮磨齿机振动特性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 成形磨削国内外研究现状 |
| 1.3 RV减速器摆线轮磨齿机研究现状 |
| 1.4 磨齿机振动特性国内外研究现状 |
| 1.5 论文研究的主要内容 |
| 第2章 摆线轮磨齿机工作原理及振动模型 |
| 2.1 摆线轮磨齿机结构及工作原理 |
| 2.1.1 RV减速器摆线轮 |
| 2.1.2 摆线轮磨齿机结构 |
| 2.1.3 摆线轮磨齿机工作原理 |
| 2.2 摆线轮磨齿机磨削力计算 |
| 2.3 成形磨削轨迹方程的建立 |
| 2.4 磨齿机振动模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 结构参数对动态特性的灵敏度分析 |
| 3.1 灵敏度分析 |
| 3.2 结构参数对立柱动态特性的分析 |
| 3.3 立柱有限元分析 |
| 3.4 结构参数对磨削系统动态特性的分析 |
| 3.5 磨削系统有限元分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 RV减速器摆线轮磨齿机模态分析 |
| 4.1 模态分析的理论基础 |
| 4.2 磨齿机有限元模型的建立 |
| 4.2.1 摆线轮磨齿机几何模型的简化 |
| 4.2.2 材料属性及网格划分 |
| 4.2.3 边界条件的确定 |
| 4.3 摆线轮磨齿机静力学分析 |
| 4.4 摆线轮磨齿机预应力下模态分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 摆线轮磨齿机磨削振动实验分析 |
| 5.1 振动测试实验 |
| 5.1.1 磨削程序编制 |
| 5.1.2 测试平台组成 |
| 5.1.3 测试实验实施 |
| 5.1.4 实验数据处理 |
| 5.2 时域信号对比分析 |
| 5.3 频域信号对比分析 |
| 5.3.1 主轴转速对磨齿机振动影响分析 |
| 5.3.2 磨削深度对磨齿机振动影响分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）磨削过程动态性能测试、解析模型构建及工艺优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究内容及其重要意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高质量磨削及瓶颈问题 |
| 1.2.2 动态磨削载荷的解析模型构建 |
| 1.2.3 磨削过程检测技术 |
| 1.2.4 磨削工艺优化方法研究 |
| 1.2.5 有待深入研究解决的问题 |
| 1.3 课题的研究目标及主要内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 考虑磨削工艺动态性能的工艺优化方法研究 |
| 2.1 磨削质量的技术指标 |
| 2.2 影响技术指标的因素分析 |
| 2.2.1 砂轮速度对磨削力及功率的影响 |
| 2.2.2 工件速度对磨削力及功率的影响 |
| 2.2.3 磨削深度对磨削力及功率的影响 |
| 2.2.4 材料去除率与磨削力的影响 |
| 2.2.5 砂轮速度对表面粗糙度的影响 |
| 2.2.6 工件速度对表面粗糙度的影响 |
| 2.2.7 磨削深度对表面粗糙度的影响 |
| 2.2.8 材料去除率与表面粗糙度的影响 |
| 2.2.9 砂轮速度对表面残余应力的影响 |
| 2.3 磨削工艺动态性能及工艺设计优化 |
| 2.3.1 系统动态性能对工艺优化的影响分析 |
| 2.3.2 传统磨削工艺优化方法及其不足 |
| 2.3.3 磨削工艺系统动态性能与工艺优化途径 |
| 2.3.4 考虑工艺系统动态性能的工艺优化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高速外圆磨削时域动态磨削力解析模型构建 （TDFMD） |
| 3.1 磨削行为的表征及其计算模型 |
| 3.1.1 工艺参数对成屑的作用 |
| 3.1.2 磨削接触弧长的表征 |
| 3.1.3 最大未变形厚度的表征 |
| 3.2 基于单位时间的外圆切入磨削运动的动态未变形厚度计算模型 |
| 3.3 动态磨削力的影响因素及磨削力解析模型 |
| 3.3.1 影响动态磨削力的因素分析 |
| 3.3.2 动态磨削力计算 |
| 3.3.3 动态未变形磨削厚度计算 |
| 3.3.4 磨削力比因子计算 |
| 3.4 功率计算模型 |
| 3.5 基于时域动态解析模型的磨削力仿真实验结果与分析 |
| 3.5.1 基于机床检测结果的磨削力时域动态解析模型的修正 |
| 3.5.2 磨削力的仿真及其物理效应研究 |
| 3.5.3 磨削功率的仿真及其物理效应研究 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 动态性能测试平台及关联要素测试方法研究 |
| 4.1 磨削工艺系统动态性能测试 |
| 4.1.1 磨削工艺系统动态性能的测试方法 |
| 4.1.2 磨削工艺系统动态性能测试平台开发 |
| 4.1.3 基于磨削质量与效率关联要素典型案例的动态性能测试研究 |
| 4.1.4 传感器信号分析方法研究 |
| 4.2 基于实际加工的磨削力检测结果与对比分析 |
| 4.3 基于改进功率谱算法（ MPSD）的动态性能检测 |
| 4.3.1 基于小波分析法的磨削颤振检测 |
| 4.3.2 改进功率谱算法（MPSD） |
| 4.3.3 基于改进功率谱算法（MPSD）的动态性能分析 |
| 4.4 局部均值分解与Lempel-Ziv相结合的磨削过程稳定性分析方法 |
| 4.4.1 基于局部均值分解（LMD）的信号处理方法 |
| 4.4.2 基于Lempel-Ziv的复杂度计算 |
| 4.4.3 基于Lempel-Ziv复杂度的磨削过程稳定性判断 |
| 4.5 基于核聚类信号融合的磨削稳定区域图判别(SLD-KCF) |
| 4.5.1 不同传感器信号的特征对比 |
| 4.5.2 基于核聚类的信号融合方法(KCF) |
| 4.5.3 基于核聚类信号融合方法的磨削过程稳定区域判断 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 考虑磨削工艺系统动态性能的磨削工艺优化模型（MOGPO） |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于传感器融合检测修正的多目标磨削工艺优化模型 |
| 5.2.1 外圆磨削工艺优化模型（MOGPO） |
| 5.2.2 磨削工艺优化目标 |
| 5.2.3 基于多传感器融合检测修正的外圆磨削工艺优化模型(POMMSD) |
| 5.3 考虑工艺系统动态性能的磨削质量预测模型(KPCA-MELM) |
| 5.3.1 核主成分分析和改进的极限学习机算法 |
| 5.3.2 基于KPCA和改进ELM算法磨削过程质量预测结果分析 |
| 5.4 基于Pareto解集磨削过程工艺优化 |
| 5.4.1 Pareto解集多目标优化方法 |
| 5.4.2 Pareto解集多目标优化方法的磨削工艺优化实验 |
| 5.4.3 基于pareto解集多目标优化计算 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 工程应用案例及其效果分析 |
| 6.1 高速全陶瓷机床主轴的精密磨削案例及其效果分析 |
| 6.1.1 氧化锆全陶瓷主轴的主要技术指标 |
| 6.1.2 基于动态力解析模型的机床指标预测 |
| 6.1.3 陶瓷磨削工程实验检测及其对比研究 |
| 6.1.4 磨削过程动态稳定性判断 |
| 6.1.5 Zr O?陶瓷工件高质量磨削的工程验证 |
| 6.2 汽车轴类零件高效磨削的工程应用 |
| 6.2.1 20CrMnTi钢磨削的特点及其目标 |
| 6.2.2 磨削工艺参数及砂轮修整对磨削力和磨削力比的影响 |
| 6.2.3 基于高速比砂轮修整的实验优化方案 |
| 6.2.4 20CrMnTi工件高效率磨削的工程验证 |
| 6.3 本章小节 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间参与的科研项目及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）粗糙集—基于实例推理的凸轮轴数控磨削工艺专家系统（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 粗糙集—基于实例推理工艺专家系统 |
| 1.1 凸轮轴数控磨削工艺实例表达 |
| 1.2 基于粗糙集理论的特征属性选取 |
| 1.2.1 连续属性的离散 |
| 1.2.2 特征属性的约简 |
| 1.3 基于粗糙集理论的特征权重计算 |
| 1.4 基于实例推理的工艺实例匹配及相似度计算 |
| 1.5 实例评价算法 |
| 2 凸轮轴数控磨削工艺方案选择试验 |
| 2.1 试验装置 |
| 2.2 利用均匀设计试验法确定工艺方案实例 |
| 2.3 磨削试验环境 |
| 2.4 实例样本库 |
| 3 实际应用 |
| 3.1 工艺专家系统建立 |
| 3.2 示例应用 |
| 4 结论 |
（8）基于实例推理的无心磨削工艺专家系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 无心磨削的加工原理及特点 |
| 1.2.1 无心磨削的加工原理 |
| 1.2.2 无心磨削的特点 |
| 1.3 国内外磨削工艺数据库及专家系统的研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 国外磨削工艺数据库及专家系统的研究现状 |
| 1.3.2 国内磨削工艺数据库及专家系统的研究现状 |
| 1.3.3 存在的不足及发展趋势 |
| 1.4 课题来源与研究内容 |
| 1.5 本论文组成 |
| 第2章 无心磨削工艺专家系统总体设计 |
| 2.1 专家系统概述 |
| 2.2 基于实例的推理技术 |
| 2.2.1 CBR的发展概况及研究现状 |
| 2.2.2 CBR的工作过程 |
| 2.2.3 CBR与其他主要人工智能方法的比较 |
| 2.3 无心磨削工艺专家系统的需求分析 |
| 2.4 无心磨削工艺专家系统的基本体系结构 |
| 2.4.1 无心磨削工艺专家系统的CBR模型及工作流程 |
| 2.4.2 无心磨削工艺专家系统的总体框架 |
| 2.4.3 无心磨削工艺专家系统的主要功能模块 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 无心磨削工艺实例的表示及实例库的建立 |
| 3.1 无心磨削工艺实例的表示 |
| 3.1.1 常用的实例表示方法 |
| 3.1.2 基于框架的无心磨削工艺实例表示 |
| 3.2 无心磨削工艺实例库的建立 |
| 3.2.1 工艺实例库的组织结构 |
| 3.2.2 无心磨削工艺实例库的设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 无心磨削工艺实例的检索 |
| 4.1 常用的实例检索策略 |
| 4.1.1 最近相邻策略 |
| 4.1.2 归纳推理策略 |
| 4.1.3 基于知识的引导策略 |
| 4.1.4 基于知识的神经索引策略 |
| 4.2 无心磨削工艺实例多层检索模型 |
| 4.3 特征属性权重分配 |
| 4.3.1 层次分析法(AHP) |
| 4.3.2 基于粗糙集理论的权重确定方法 |
| 4.3.3 组合赋权法 |
| 4.4 无心磨削工艺实例匹配及相似度计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 无心磨削工艺实例的修改、评价及保存 |
| 5.1 工艺实例的重用 |
| 5.2 工艺实例的修改 |
| 5.3 基于模糊理论的工艺实例综合评价 |
| 5.3.1 模糊理论概述 |
| 5.3.2 模糊综合评价模型的建立 |
| 5.4 工艺实例的保存 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统软件开发及实验验证 |
| 6.1 系统的开发工具 |
| 6.1.1 C++ Builder 6.0简介 |
| 6.1.2 InterBase简介 |
| 6.2 系统的界面设计及功能实现 |
| 6.3 实例验证 |
| 6.3.1 实验方案 |
| 6.3.2 系统应用 |
| 6.3.3 实验设备 |
| 6.3.4 实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 全文总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于数据仓库技术的磨削数据共享平台应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 项目研究背景 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 建立磨削数据共享平台的意义 |
| 1.2 国内外磨削数据库概况及存在的问题 |
| 1.2.1 国外磨削数据库概况 |
| 1.2.2 国内磨削数据库概况 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 本文研究目标及主要内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第2章 磨削数据共享平台的体系结构设计 |
| 2.1 设计目标 |
| 2.2 数据资源体系结构设计 |
| 2.2.1 数据资源框架 |
| 2.2.2 数据资源组成 |
| 2.2.3 数据格式 |
| 2.3 平台功能服务 |
| 2.4 平台开发环境和平台服务展示 |
| 2.4.1 开发环境 |
| 2.4.2 平台数据服务展示 |
| 2.5 平台管理与服务成效 |
| 2.5.1 用户管理 |
| 2.5.2 数据管理 |
| 2.5.3 数据录入管理 |
| 2.5.4 服务成效 |
| 2.6 平台中的问题分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 磨削数据共享平台中数据仓库建模 |
| 3.1 数据仓库简介 |
| 3.1.1 数据仓库的定义 |
| 3.2 磨削数据共享平台中选择数据仓库的必然性 |
| 3.3 磨削数据仓库体系的整体架构 |
| 3.4 数据仓库建模 |
| 3.4.1 需求分析 |
| 3.4.2 概念模型设计 |
| 3.4.3 数据抽取、转换、加载—ETL |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 联机分析处理在磨削数据共享平台中的应用 |
| 4.1 联机分析处理简介 |
| 4.1.1 OLAP和OLTP的关系 |
| 4.2 多维数据立方体数据分析方法概述 |
| 4.3 磨削工艺的多维数据分析 |
| 4.4 基于Web的磨削数据OLAP系统详细设计 |
| 4.4.1 OLAP客户端展示工具OWC |
| 4.4.2 ADO MD.NET概述 |
| 4.4.3 MDX语言 |
| 4.4.4 系统准备 |
| 4.4.5 连接数据源和OLAP服务器 |
| 4.4.6 查询立方体数据 |
| 4.4.7 显示客户端查询结果 |
| 4.5 对客户端要求 |
| 4.6 数据分析系统安全体系 |
| 4.7 进一步研究 |
| 4.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 附录B 攻读硕士学位期间所参加的科研项目 |
| 附录C 用户使用数据证明材料 |
| 附录D 数据校验报告单 |
四、基于Rough集的磨削参数决策系统（论文参考文献）
- [1]基于声音信号的Inconel 718高温合金磨削去除率建模与表面性能研究[D]. 高开远. 上海交通大学, 2020(01)
- [2]预应力淬硬磨削工件淬硬层深度预测研究[J]. 白斌,修世超,谭越. 热加工工艺, 2019(18)
- [3]内齿珩轮强力珩齿工艺数据库系统的研究与开发[D]. 谢伟. 合肥工业大学, 2019
- [4]预应力淬硬磨削工艺机理及试验研究[D]. 白斌. 东北大学, 2018(01)
- [5]RV减速器摆线轮磨齿机振动特性分析[D]. 房议. 河南科技大学, 2017(01)
- [6]磨削过程动态性能测试、解析模型构建及工艺优化方法研究[D]. 马胤琛. 东华大学, 2016(03)
- [7]粗糙集—基于实例推理的凸轮轴数控磨削工艺专家系统[J]. 邓朝晖,张晓红,曹德芳,曹晖. 机械工程学报, 2010(21)
- [8]基于实例推理的无心磨削工艺专家系统研究[D]. 张志敏. 湖南大学, 2010(08)
- [9]基于数据仓库技术的磨削数据共享平台应用研究[D]. 张新玲. 湖南大学, 2009(01)
- [10]中间工艺语言在自动化控制系统中的应用[A]. 李玮,沈勇. 第二十七届中国控制会议论文集, 2008