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| 內容簡介： |
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《数据驱动的零件加工过程精度自愈理论与方法》从零件加工精度控制技术的发展趋势与存在问题出发，以数据驱动为手段，系统阐述了零件加工过程精度自愈理论与方法。《数据驱动的零件加工过程精度自愈理论与方法》共6章，*先，详细介绍了零件加工精度预测、诊断、自愈技术的现状，并指出了批量化零件加工精度控制面临的挑战。然后，针对这些挑战，对零件加工精度预测、零件加工误差成因诊断、零件加工精度自愈方法进行了系统地研究。针对不同的加工误差来源，提出了数控装备稳健自愈与加工工序精度自愈两种方法。*后，开发了精度自愈系统，并以精密齿轮与航发叶片为案例，展示了精度自愈理论与方法的应用验证，全方位地呈现了数据驱动的零件加工过程精度自愈理论与方法。
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| 目錄：
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目录第1章 绪论 11.1 零件批量化精密加工精度自愈概述 11.2 零件加工精度预测及诊断技术研究现状 31.2.1 零件加工误差源 31.2.2 零件加工精度预测方法 61.2.3 零件加工误差成因诊断技术 121.3 零件加工精度自愈技术与方法研究现状 141.3.1 误差补偿技术 141.3.2 加工工艺参数优化 191.4 面临的机遇与挑战 21第2章 零件精密加工误差形成机理及精度预测方法 222.1 零件精密加工误差形成机理 222.1.1 工序工艺致零件加工误差 222.1.2 加工装备致零件加工误差 282.2 加工误差源耦合作用机制 422.2.1 工艺参数耦合作用机制 422.2.2 工艺与装备耦合作用机制 482.2.3 多工序误差耦合传递分析 592.3 数据驱动的零件加工误差建模方法 732.3.1 数据驱动的工艺参数致加工误差建模方法 732.3.2 数据驱动的加工装备致加工误差建模方法 782.4 基于数字孪生的零件加工精度预测技术 862.4.1 数字孪生系统搭建 862.4.2 基于数字孪生的零件加工精度预测策略 882.4.3 零件加工精度预测实例 88第3章 零件加工误差成因追溯及在线诊断方法 973.1 批量化零件加工过程参数在线感知与动态采集技术 973.1.1 机床外部数据采集 973.1.2 数控机床内部信息提取 1033.1.3 数据预处理 1073.2 加工装备误差溯源与诊断方法 1103.2.1 加工装备空间误差建模 1103.2.2 基于球杆仪的加工装备空间误差诊断方法 1143.2.3 基于敏感性分析的加工装备关键空间误差项诊断方法 1253.3 数据模型混合驱动的零件加工工序误差溯源诊断方法 1333.3.1 基于振动信号特征提取的滚齿加工过程误差诊断方法 1333.3.2 基于特征融合和卷积神经网络的铣削误差源诊断方法 149第4章 数控装备精度退化机理及稳健自愈方法 1754.1 数控装备动态误差模型稳健性影响因素 1754.1.1 动态误差模型稳健性影响因素分析 1754.1.2 数控装备误差最佳建模转速图谱 1774.1.3 环境温度影响下的热误差补偿模型失效分析 1804.1.4 温度敏感点变动性特征 1834.2 数控装备精度退化机理 1844.2.1 数控机床性能退化的一般规律性分析 1844.2.2 数控装备精度退化建模及参数求解 1854.2.3 精度退化建模案例 1884.3 数控装备精度自愈模型的稳健性理论 1964.3.1 稳健性建模技术理论 1974.3.2 双闭环稳健建模方法 2044.4 数控装备精度自愈控制技术 2114.4.1 误差补偿技术 2114.4.2 装备选型与维护方案 219第5章 加工工序精度自愈方法 2245.1 面向工序精度自愈的铣削加工工艺参数智能决策方法 2245.1.1 基于改进灰狼算法的工艺参数优化 2245.1.2 基于多算法融合的多目标工艺参数智能决策方法 2305.2 面向工序精度自愈的齿轮加工工艺参数优化方法 2495.2.1 面向工序精度自愈的滚齿加工工艺参数优化方法及调控策略 2495.2.2 考虑磨削振纹的磨齿加工工艺参数优化方法 2565.3 面向工序精度自愈的轮廓误差控制方法 2635.3.1 数控机床轮廓误差分析和计算 2645.3.2 基于迭代学习的轮廓误差补偿 2675.3.3 基于神经网络预测的轮廓误差补偿 271第6章 自愈系统开发与应用 2876.1 复杂零件加工产线自愈集成控制技术 2876.1.1 基于边缘计算的自愈系统整体框架 2876.1.2 边缘层数据采集方案与控制 2906.1.3 边缘功能实现 2936.1.4 云平台功能界面 2976.2 应用验证 2996.2.1 精密齿轮 2996.2.2 航空叶片 307参考文献 315
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