| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 字母注释表 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基于CCOS的小磨头抛光 | 第13-15页 |
| 1.3 表面质量评价与预测的发展现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 表面形貌评价的研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.2 表面粗糙度预测的发展现状 | 第19-20页 |
| 1.4 本课题的主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 基于小波理论评价石英玻璃表面质量的研究 | 第22-35页 |
| 2.1 小波分析理论基础 | 第22-25页 |
| 2.1.1 小波与小波变换 | 第22-23页 |
| 2.1.2 二进离散小波与二进离散小波变换 | 第23-24页 |
| 2.1.3 小波多分辨率分析 | 第24-25页 |
| 2.2 小波理论在表面轮廓损伤评价中的应用 | 第25-32页 |
| 2.2.1 小波函数简介[59] | 第26-29页 |
| 2.2.2 最佳小波基的选择 | 第29-31页 |
| 2.2.3 最佳分解层数的确定 | 第31-32页 |
| 2.3 表面损伤的评价 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 石英玻璃表面粗糙度影响因素实验研究 | 第35-48页 |
| 3.1 实验设计基础 | 第35-37页 |
| 3.1.1 正交实验 | 第35页 |
| 3.1.2 实验方案 | 第35-37页 |
| 3.2 实验系统 | 第37-41页 |
| 3.3 抛光参数对表面粗糙度的影响 | 第41-47页 |
| 3.3.1 田口法优化抛光参数 | 第42-44页 |
| 3.3.2 方差分析抛光参数对表面粗糙度的影响程度 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 BP神经网络预测模型建立 | 第48-66页 |
| 4.1 BP神经网络表面粗糙度预测模型理论基础 | 第48-54页 |
| 4.1.1 人工神经网络概述 | 第48-50页 |
| 4.1.2 BP神经网络表面粗糙度预测模型算法及算法实现 | 第50-54页 |
| 4.2 BP神经网络预测模型的构建 | 第54-56页 |
| 4.2.1 BP神经网络层数的设计 | 第54页 |
| 4.2.2 BP神经网络各层节点的确定 | 第54-55页 |
| 4.2.3 BP神经网络传递函数选取 | 第55-56页 |
| 4.3 BP神经网络模型训练 | 第56-58页 |
| 4.3.1 BP神经网络模型训练样本数据采集 | 第56页 |
| 4.3.2 训练样本数据预处理 | 第56-57页 |
| 4.3.3 BP神经网络训练 | 第57-58页 |
| 4.4 BP神经网络预测模型的确立及验证 | 第58-61页 |
| 4.4.1 BP神经网络模型的确立及误差计算 | 第58-60页 |
| 4.4.2 BP神经网络模型的验证 | 第60-61页 |
| 4.5 粗糙度预测非线性回归模型的确立 | 第61-64页 |
| 4.5.1 建立非线性回归模型 | 第61-62页 |
| 4.5.2 样本采集 | 第62页 |
| 4.5.3 非线性回归模型的确立 | 第62-64页 |
| 4.6 对比分析 | 第64-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |