机械设计及理论专业毕业论文磨齿工艺下的螺旋锥齿轮齿面几何微观形貌建模与分析

1、机械设计及理论专业毕业论文 精品论文 磨齿工艺下的螺旋锥齿轮齿面几何微观形貌建模与分析关键词：螺旋锥齿轮 齿面几何形貌建模 神经网络 正交试验 外表粗糙度摘要：外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案

2、进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R)为输出量，利用MATLAB神经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP

3、网络可以实现磨齿工艺下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和齿面的数学模型，应用计算机数字模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了仿真。在研究砂轮结构的根底上得出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型、确定模型中的各参数作根底准备。正文内容 外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由

4、于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表

5、粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R)为输出量，利用MATLAB神经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP网络可以实现磨齿工艺下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和齿面的数学模型，应用计算机数字模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了

6、仿真。在研究砂轮结构的根底上得出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型、确定模型中的各参数作根底准备。外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥

7、齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R

8、)为输出量，利用MATLAB神经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP网络可以实现磨齿工艺下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和齿面的数学模型，应用计算机数字模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了仿真。在研究砂轮结构的根底上得出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型

9、、确定模型中的各参数作根底准备。外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果

10、说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R)为输出量，利用MATLAB神经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP网络可以实现磨齿工艺下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和

11、齿面的数学模型，应用计算机数字模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了仿真。在研究砂轮结构的根底上得出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型、确定模型中的各参数作根底准备。外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无

12、法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的

13、方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R)为输出量，利用MATLAB神经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP网络可以实现磨齿工艺下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和齿面的数学模型，应用计算机数字模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了仿真。在研究砂轮结构的根底上得出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表

14、结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型、确定模型中的各参数作根底准备。外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案

15、采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R)为输出量，利用MATLAB神经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP网络可以实现磨齿工艺

16、下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和齿面的数学模型，应用计算机数字模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了仿真。在研究砂轮结构的根底上得出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型、确定模型中的各参数作根底准备。外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发

17、表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度

18、与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R)为输出量，利用MATLAB神经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP网络可以实现磨齿工艺下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和齿面的数学模型，应用计算机数字模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了仿真。在研究砂轮结构的根底上得

19、出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型、确定模型中的各参数作根底准备。外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现

20、阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R)为输出量，利用MATLAB神

21、经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP网络可以实现磨齿工艺下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和齿面的数学模型，应用计算机数字模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了仿真。在研究砂轮结构的根底上得出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型、确定模型中的各参数作根底准备

22、。外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外

23、表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R)为输出量，利用MATLAB神经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP网络可以实现磨齿工艺下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和齿面的数学模型，应用计算机数字

24、模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了仿真。在研究砂轮结构的根底上得出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型、确定模型中的各参数作根底准备。外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，

25、制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工

26、的外表粗糙度。即以磨削用量(vs，vf，f)三要素为输入量，磨削外表粗糙度(R)为输出量，利用MATLAB神经网络工具箱的相关函数建立BP神经网络，用实验数据对网络进行训练和测试。研究说明：用BP网络可以实现磨齿工艺下螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的高精度预测。 论文最后在前人根底上对砂轮结构作了更接近实际的假设，通过建立砂轮和齿面的数学模型，应用计算机数字模拟技术对磨齿过程进行了模拟，利用Matlab语言对砂轮和齿面的微观形貌进行了仿真。在研究砂轮结构的根底上得出砂轮磨粒分布的随机性是磨削加工螺旋锥齿轮齿面产生低粗糙度值重要因素。 本文的研究确定了磨削三要素、砂轮外表结构与螺旋锥齿轮齿面粗糙度的关

27、系。为动态啮合力计算和相应的动态响应规律，为研究建立真实的齿轮传动动态性能模型、确定模型中的各参数作根底准备。外表粗糙度是表征磨削加工质量的重要物理量，也是外表几何微观形貌的重要指标。由于国外技术保密，目前尚无公开发表的螺旋锥齿轮磨削加工外表粗糙度Ra值的计算公式。同时，螺旋锥齿轮齿面形状极其复杂，导致加工时变数甚多，也无法对Ra值进行实时测量和控制，制约了生产的自动化程度。 本文介绍了磨削加工过程的几种建模方法，概述了国内外锥齿轮磨削的现状，并简要介绍了现阶段对外表粗糙度的研究情况。论文也对磨削加工螺旋锥齿轮齿面外表粗糙度的实验条件及实验方案进行了介绍。实验方案采用正交实验法，减少了实验次数，节省了实验费用，并得到了比拟精确的实验结果。通过对正交实验表数据的处理，结果说明：砂轮的线速度(vs)对外表粗糙度(R)的影响最为显著，齿深进给量(f)次之，砂轮进给速度(vf)对外表粗糙度的影响最小。 外表粗糙度与各种加工条件之间都是复杂的非线性关系，并且还受许多未知因素的影响。本文采用计算机技术和人工神经网络相结合的方法研究螺旋锥齿轮齿面磨削加工的外表粗