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基于小波理论的船体NURBS曲线曲面光顺性研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-35页
   ·选题的科学依据与意义第11-14页
     ·选题必要性第11-13页
     ·选题可行性第13-14页
   ·国内外研究概况第14-32页
     ·自由曲线曲面造型技术研究现状第14-16页
     ·自由曲线曲面光顺准则研究现状第16-17页
     ·自由曲线曲面光顺算法研究现状第17-28页
     ·自由曲线曲面的光顺分析第28-30页
     ·船体曲线曲面造型及光顺性研究现状第30-32页
   ·本文研究内容第32页
   ·论文内容安排第32-35页
2 船体NURBS曲线光顺第35-56页
   ·光顺定义第36页
   ·NURBS样条小波第36-39页
     ·NURBS样条曲线的定义第36页
     ·构造嵌套线性空间第36-37页
     ·内积计算第37页
     ·NURBS小波的分解与重构第37-38页
     ·曲线光顺误差控制第38页
     ·NURBS样条小波的性质第38-39页
   ·船体曲线小波光顺算法第39-55页
     ·无约束小波光顺第39-47页
     ·带约束小波光顺第47-55页
   ·本章小结第55-56页
3 船体NURBS曲面光顺第56-68页
   ·NURBS样条曲面小波第57-61页
     ·NURBS曲面定义第57页
     ·NURBS样条曲面小波定义第57-61页
   ·船体NURBS曲面小波光顺第61-67页
     ·船体曲面特点第61页
     ·船体曲面光顺准则第61-62页
     ·曲面光顺性检验第62页
     ·船体曲面约束条件第62页
     ·算法第62-63页
     ·实例第63-67页
   ·本章小结第67-68页
4 基于小波神经网络的船体曲线曲面重建和光顺第68-82页
   ·小波神经网络第68-71页
     ·小波神经网络的产生第68-69页
     ·小波神经网络的结构形式第69-70页
     ·小波神经网络的构造第70页
     ·小波函数的选择第70页
     ·小波神经网络与其他常用网络比较第70-71页
   ·多分辨率小波网络的构造原理第71-74页
     ·一维小波网络第71-72页
     ·二维小波网络第72-74页
   ·一维多分辨率小波网络与船体曲线第74-77页
     ·尺度函数和小波函数的选择第74-75页
     ·小波神经网络隐层神经元个数的选择第75页
     ·梯度准则第75-76页
     ·船体曲线实例第76-77页
   ·二维多分辨率小波网络与自由曲面第77-81页
     ·尺度函数和小波函数的选择第77页
     ·小波神经网络隐层神经元个数的选择第77页
     ·学习算法第77-79页
     ·实例第79-81页
   ·本章小结第81-82页
5 船体型线光顺设计第82-96页
   ·横剖线和横剖面面积曲线第83-84页
     ·横剖线第83页
     ·横剖面面积曲线第83-84页
     ·横剖线和横剖面面积曲线的表达方法第84页
   ·小波变换算法第84-88页
     ·多分辨率曲线定义第84-85页
     ·NURBS样条曲线小波第85-87页
     ·多分辨率曲线面积计算第87-88页
     ·多分辨率曲线形心计算第88页
   ·曲线光顺算法第88-90页
     ·光顺准则第88页
     ·横剖面面积曲线光顺目标函数第88-89页
     ·横剖线光顺目标函数第89-90页
   ·实例第90-95页
   ·本章小结第95-96页
6 结论第96-99页
   ·本文所做的主要工作第96-97页
   ·几点展望第97-98页
   ·结束语第98-99页
附录A 小波基本知识第99-111页
 A.1 小波技术产生和发展第99-100页
 A.2 小波基本概念第100-101页
 A.3 常用小波第101-102页
 A.4 连续小波的性质第102-103页
 A.5 离散小波第103-104页
 A.6 二进小波变换第104-105页
 A.7 离散信号的多分辨率表示第105-106页
 A.8 函数的多分辨率表示第106-111页
参考文献第111-120页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第120-121页
攻读博士学位期间参与的科研项目第121-122页
创新点摘要第122-123页
致谢第123-125页

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