航空航天智能数控加工技术

目录第1章 概论11.1 制造技术概述11.1.1 科学、技术与工程11.1.2 制造技术的概念41.1.3 世界制造技术发展战略51.2 航空航天制造技术91.2.1 航空航天制造的特点91.2.2 航空航天制造关键技术111.3 航空航天智能制造技术的内涵141.3.1 智能制造的一般概念141.3.2 航空航天智能制造的特点151.3.3 智能数控加工技术的概念与内涵161.4 本章小结171.5 课后习题17参考文献17第2章 智能数控加工技术基础182.1 人工智能技术的数学基础182.1.1 概率论基本概念和重要公式182.1.2 常用概率分布212.1.3 参数估计232.1.4 假设检验252.1.5 距离度量272.1.6 数据分布度量282.1.7 关联分析、相关分析与方差分析302.1.8 数据采样方法332.1.9 空间352.1.10 特征值与特征向量372.1.11 奇异值分解382.1.12 梯度与链式法则392.1.13 很优化方法402.1.14 泛函与变分412.1.15 数据降维432.2 人工智能关键技术462.2.1 基本概念472.2.2 传统机器学习算法522.2.3 贝叶斯推断学习框架542.2.4 深度学习562.2.5 强化学习592.2.6 迁移学习622.2.7 元学习642.2.8 数据和机理融合建模652.2.9 数据和因果融合建模662.2.10 参数辨识702.3 智能数控加工感知技术722.3.1 面向智能数控加工的传感技术732.3.2 制造系统状态感知772.3.3 制造对象状态感知782.3.4 制造过程状态感知792.4 数据处理与分析技术802.4.1 数据清洗812.4.2 信号特征提取812.4.3 数据存储与计算832.5 数字化制造技术基础842.5.1 CAD技术852.5.2 CAE技术862.5.3 CAPP技术872.5.4 CAM技术892.5.5 CNC技术902.5.6 MBD技术912.5.7 CAX集成技术922.5.8 CAM/CNC集成技术932.5.9 数控机床误差补偿技术942.5.10 数控加工检测一体化技术952.5.11 智能数控机床952.6 网络化制造技术基础962.6.1 OPC UA962.6.2 DNC972.6.3 CPS982.6.4 多源异构数据同步关联992.6.5 数字孪生1012.6.6 工业互联网1022.6.7 云制造1032.7 本章小结1052.8 课后习题105参考文献105第3章 智能数控编程技术1073.1 引言1073.2 加工特征定义1083.2.1 加工特征定义的基本方法1083.2.2 典型加工特征定义方法1093.2.3 加工动态特征定义与建模1133.2.4 同一加工特征的定义1153.3 加工特征自动识别1173.3.1 加工特征自动识别的基本方法1173.3.2 基于全息属性邻接图的加工特征自动识别1183.3.3 数据驱动的加工特征定义与识别1223.4 数据驱动的工艺参数自动决策1243.4.1 基于属性图的零件工艺参数样本特征表示1243.4.2 基于图神经网络的工艺参数决策模型1263.5 自动数控编程驱动信息获取1273.5.1 自动数控编程驱动信息需求分析1273.5.2 自动数控编程驱动几何信息处理1283.6 智能数控加工轨迹规划技术1313.6.1 数控加工刀具轨迹规划基本概念与方法1313.6.2 驱动几何的数字图像参数域构建方法1333.6.3 基于图像卷积的飞机结构件型腔铣削刀轨整体规划方法1363.6.4 基于图像变形的镜像铣高速铣削轨迹整体规划方法1413.6.5 基于图像分割的曲面高速铣削轨迹分区规划方法1463.7 智能数控编程系统与实例分析1503.8 本章小结1533.9 课后习题153参考文献153第4章 大型结构件加工变形智能控制技术1544.1 引言1544.1.1 定位与夹紧1554.1.2 装夹装置1564.1.3 加工变形控制方法1574.2 浮动装夹自适应加工方法与工艺装备1584.2.1 浮动装夹自适应加工原理1584.2.2 浮动装夹自适应加工工艺关键技术分析1604.2.3 浮动装夹模式下的定位原理1614.2.4 浮动装夹工艺装备1624.3 基于浮动装夹的结构件加工变形状态监测方法1654.3.1 结构件加工变形监测方法1654.3.2 结构件加工过程中变形力的准确测量方法1654.4 监测数据驱动的加工变形控制工艺自适应调整方法1674.4.1 基于在线监测数据的主动预应力变形控制方法1674.4.2 面向变形控制的零件余量动态分配方法1684.4.3 面向双面结构件加工变形控制的加工顺序协同优化方法1714.4.4 基于元强化学习的精加工余量优化方法1734.5 本章小结1754.6 课后习题175参考文献176第5章 切削力智能预测与监测技术1775.1 引言1775.1.1 切削力预测技术1785.1.2 切削力监测技术1795.2 机理与数据混合驱动的切削力离线预测技术1815.2.1 基于数字图像表征的切削几何建模1815.2.2 机理与数据混合驱动的切削力离线预测建模1845.3 基于数控系统内部监测信号的机理与数据混合驱动切削力监测方法1875.3.1 数控系统内部监测信号-切削力机理建模1875.3.2 基于机理的结构化深度神经网络1905.3.3 仿真与实验分析1915.4 本章小结1985.5 课后习题199参考文献199第6章 加工稳定性智能预测技术2006.1 引言2006.1.1 切削力建模2016.1.2 刀尖动力学建模2016.1.3 稳定性分析方法2026.1.4 铣削动力学模型2036.2 基于迁移学习的刀尖模态参数预测方法2066.2.1 刀尖模态参数的获取2076.2.2 用于刀尖模态参数预测的迁移学习算法2136.2.3 实验对比与验证分析2166.3 数据和机理融合的铣削稳定性分析方法2186.3.1 融入机理的贝叶斯推断框架2186.3.2 实验对比与验证分析2216.4 本章小结2246.5 课后习题224参考文献225第7章 刀具磨损智能预测技术2267.1 引言2267.1.1 机理模型法2277.1.2 数据驱动法2287.1.3 数据与机理融合的预测模型法2287.2 刀具磨损预测数据采集与分析2287.2.1 刀具状态数据采集及分析2287.2.2 刀具检测2297.3 基于元学习的变工况刀具磨损预测方法2317.4 数据和机理融合的稳定预测方法2337.5 实例验证与分析2357.5.1 验证设计与介绍2357.5.2 验证结果与分析2377.6 本章小结2397.7 课后习题239参考文献240第8章 大型曲面构件自适应加工技术2418.1 引言2418.1.1 大型曲面构件原位检测问题2428.1.2 刀具轨迹误差补偿问题2448.2 多源融合式型面原位检测技术2468.2.1 多源融合式曲面原位测量方法2468.2.2 基于加权残差逼近的多源融合方法2478.2.3 基于Stacking的多源融合方法2498.2.4 实验验证2508.3 基于曲面误差分区的刀轨自适应移植技术2568.3.1 曲面误差区域定义2568.3.2 刀轨自适应移植方法2588.3.3 实验验证2648.4 本章小结2678.5 课后习题268参考文献268