激光精密加工及切割已被应用在如太阳能晶硅切割、手机面板切割、半导体晶圆切割，Laser CNC等精密加工上面。

飞秒激光加工与普通激光加工相比熔化区更小,热影响区几乎可忽略不计,同时其加工引起的冲击波及裂纹在通常条件下几乎不可见,因而被广泛应用于精密加工、生物体组织加工、特殊材料加工等方面,具有良好的发展前景。阐述了飞秒激光加工的机理,介绍了近年来国内外飞秒激光加工超硬材料的方法及应用研究成果,重点总结了近几年利用飞秒激光对超硬材料刀具进行加工和处理的方法,探讨了现阶段飞秒激光技术在超硬材料加工领域面临的问题、挑战及解决途径。

此次课程设计需要我们熟练掌握基础课程知识以及充分了解专业学科知识，如应用软件绘制零件图、毛坯图零件加工工艺路线的定制等。同时通过设计让我们学会查询各种专业相关资料，有助于扩展我们的知识面。总的来说，就是要让所学理论知识在实际设计过程中得到充分地利用,并不断提高自己解决问题的能力。我们的任务之一是制订拨叉机械加工工艺规程。通过分析拨叉从毛坯到成品的机械加工工艺过程，总结其结构特点、主要加工表面，并制定相应的机械加工工艺规程。针对拨叉零件的主要技术要求选择适当的夹具进行装夹以及设计钻孔用的钻床夹具。本次设计内容涉及了机械制造工艺及机床夹具设计、金属切削机床、公差配合与测量等多方面的知识。

目前对矿石加工的质量要求越来越高，因此需要在加工过程中对其进行质量测试，保证加工质量的准确度[1]。本文主要运用非线性预测算法及数据处理相关知识，以矿石加工质量控制问题为研究对象，综合运用线性插值、BP神经网络和数据离散化等方法对问题给出求解的过程和结果。 针对问题一，首先根据实际情况使用删除法或线性插值法对数据进行预处理。经过皮尔逊相关系数分析，计算指标A、B、C、D之间的相关性，根据计算结果所得的相关系数表可知，各指标之间不具有显著相关性。根据附件1中所给的数据以及对数据的处理结果，以系统调温区间的平均温度作为基数据，将产品质量和原矿参数按照基数据划分，得出产品质量、温度、原矿参数之间的一一对应关系。选择BP神经网络模型，以系统温度、原矿参数作为输入数据，产品质量作为输出数据，训练神经网络，得到系统温度、原矿参数和产品质量之间的关系。根据题目所给2022-01-23两组系统温度，选择当天原矿参数输入神经网络，输出产品质量结果。 针对问题二，同样采用BP神经网络模型。以原矿参数和产品质量为输入数据，系统温度为输出数据，训练神经网络，得到系统温度与原矿参数、产品质量的关系，根据问题2所

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摘要：以钛合金TC4材料为对象，借助TEM实验研究钛合金切削加工过程中位错及层错的形成特征及其规律，通过对切割、机械减薄、钉薄、离子减薄等关键环节的设计获得了理

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使用COMSOL软件仿真高重复频率激光加工熔石英等材料的热力学分析，包括温度场分布、应力场分布和热膨胀位移分布。适用于科学研究，公司研发等人群。

WorkNC 是具有超强自动化功能的新一代CAD/CAM软件。它在可靠性和易用性方面作了极大改善，使设计和制造系统得到了全面提升，WorkNC 的自动化功能可让CAM新手在短时间内自动完成刀具路径的设置。 WorkNC加工件图片 WorkNC加工件图片 Sescoi®公司研制开发的面向汽车、模具等加工行业的全自动CAM软件系统WorkNC和专业模具生产管理系统MyWorkPLAN，以其独特的数据自动生成和流程管理技术，使得制造现场的生产和管理效率及自动化程度大幅提高，使用户享受到了真正的“无人加工”和“全自动加工”。软件也因此被全球80%以上的汽车制造厂商以及供应厂商认可和导入，同时也在航空航天，电子电器，医疗器件，玩具和制鞋等行业的加工制造现场得到了广泛应用。 20年来WorkNC始终引领CAM行业的技术发展,其专注于最有效的加工策略来满足复杂型面的模具、零件、快速成型产品等的加工。WorkNC可高速生成高可靠性，高效率，高品质的刀路，而其编程只需输入几个基本的参数即可，是名副其实的全自动CAM解决方案。 WorkNC软件正被全球80%以上的汽车制造厂商以及供应厂商认可和使用

基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题 摘要 本文主要研究温度等因素对矿石加工质量控制问题。提高矿石加工质量，对节约不可再生资源和能源，推动节能减排，助力“双碳”’目标的实现，具有重要的意义。 针对问题一，我们要实现在给定系统温度和原矿参数的情况下，预测可能性最大的产品的指标。由于在刚开始调温时，系统还未稳定，所以指标参数会有大幅度变化。因此我们要首先对附件一中的数据进行预处理，去除其中的不正常数据。同时，将系统一和系统二的温度，四个原矿参数作为输入，四个产品指标作为输出，利用bp神经网络训练它，用训练好的神经网络，来预测题目已知温度和原矿参数条件下的产品指标。最终得到结果为：80.9556、22.1783、10.6264、21.6435和78.3544、26.4780、13.5826、28.2638。 针对问题二，问题二与问题一的问法正好相反，要我们通过其他数据来预测系统一和系统二温度。也可以使用bp神经网络来求解。不同的是，问题二的模型应改为八输入二输出。最终得到的结果为：1757.2，389和1854.5,405.6。 针对问题三，同样可以采用BP神经网络预测模型来预测产