Мониторинг качества процесса шлифования с использованием нейросетевых моделей

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ II СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ
КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ ДЕТАЛЕЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ШЛИФОВАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ
1.1. Классификация показателей качества поверхностного
слоя шлифованных деталей
1.1.1. Геометрические показатели качества поверхности деталей
1.1.2. Показатели физикомеханического состояния
поверхностного слоя
1.2. Влияние условий проведения шлифования на
формирование качества поверхностного слоя деталей
1.2. Г Влияние режимов шлифования
1.2.2. Техническое состояние станков и оснастки
1.3. Методы экспериментального исследования
вибрационных сигналов машин
1.3.1. Вибрация, ее измерение и анализ
1.3.2. Выявление частотного состава колебательного процесса
.1 Анализ взаимосвязи колебательных процессов
1.3.4. Методы и средства оперативного контроля динамических
характеристик металлорежущих станков в процессе резания
1.4. Вибрационная диагностика н мониторинг
1.5. Постановка основных задач исследования
Глава 2. ИССЛЕДОВА1ШЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ДШ1АМИЧЕСКОГО
СОСТОЯНИЯ СТАНКА С КАЧЕСТВОМ ШЛИФОВАНИЯ
2.1. Обеспечение качества колец на основе мониторинга
процесса шлифования
2.1.1 Системный подход к организации мониторинга
2.1.2. Мониторинг процесса шлифования на основе информации о
качестве обработки колец и динамическом состоянии станков
Структурная модель динамической системы шлифовального станка
Исходные предпосылки к созданию модели Структурнофункциональный анализ динамической системы шлифовального станка
Идентификация динамических характеристик элементов станка
Идентификация типовых звеньев модели
Оценка взаимосвязи качества процесса шлифования с
динамическим состоянием станка
Влияние структуры шлифовального круга на динамику процесса резания и качество обрабатываемой поверхности Выводы
МОНИТОРИНГ КАЧЕСТВА ПРОЦЕССА
ШЛИФОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИМ
НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ
Распознавание качества шлифования как объект применения нейросетевых методов Постановка задачи
Выбор нейросетевого алгоритм в контексте решаемой задачи
Структура сети
Входной слой Слой Кохонена Слой Гроссбсрга Обучение нейросети Обучение слоя Кохонена Обучение слоя Гроссберга
Применение Ш1С встречного распространения в контексте задачи определения параметров качества
3.6.1. Оптимизация архитектуры сети
3.6.2. Корректность распознавания параметров качества сетью
3.7. Выводы
Глава 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ АППАРАТА
НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССА АБРАЗИВНОЙ ОБРАБОТКИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
4.1. Аппарат ИНС как информационный канал системы
мониторинга шлифовальной обработки деталей подшипников
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА