| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·软测量模型 | 第10-11页 |
| ·软测量模型的建立方法 | 第11-14页 |
| ·机理建模 | 第11页 |
| ·辨识建模 | 第11-13页 |
| ·混合建模方法 | 第13-14页 |
| ·影响软测量性能的主要因素 | 第14-17页 |
| ·建模方法的选择 | 第15页 |
| ·辅助变量的选择 | 第15页 |
| ·测量数据的预处理 | 第15-17页 |
| ·软测量模型的维护 | 第17页 |
| ·课题的背景和主要研究工作简介 | 第17-18页 |
| ·课题的背景 | 第17-18页 |
| ·本课题的研究目的 | 第18页 |
| ·主要研究工作简介 | 第18页 |
| ·全文的主要内容和组织结构 | 第18-21页 |
| 第二章 有关磨削的理论研究 | 第21-31页 |
| ·磨削表面粗糙度的研究 | 第21-26页 |
| ·表面粗糙度的有关概念 | 第21-24页 |
| ·表面粗糙度对零件性能的影响 | 第24页 |
| ·影响磨削加工表面粗糙度的因素 | 第24-25页 |
| ·磨削加工表面粗糙度在线软测量 | 第25-26页 |
| ·螺旋锥齿轮磨削加工表面粗糙度的预测方法 | 第26页 |
| ·磨削力的研究 | 第26-30页 |
| ·磨削力及其作用 | 第26页 |
| ·磨削力的计算 | 第26-28页 |
| ·磨削力的实验测量 | 第28-29页 |
| ·磨削力的在线软测量 | 第29-30页 |
| ·螺旋锥齿轮磨削加工磨削力的测量方法 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于新息优化模型GM(1,1,α)的软测量建模及其应用 | 第31-41页 |
| ·灰预测及GM(1,1,D)模型 | 第31-32页 |
| ·改进的灰预测模型 | 第32-33页 |
| ·改进边界条件的选取 | 第32-33页 |
| ·改进白化背景值的选取 | 第33页 |
| ·灰预测模型的进一步改进——新息优化模型GM(1,1,α) | 第33-35页 |
| ·新息优化模型GM(1,1,α) | 第33-34页 |
| ·简化新息因子α的计算 | 第34-35页 |
| ·新息优化模型GM(1,1,α)的建模预测步骤 | 第35-36页 |
| ·新息优化模型GM(1,1,α)的应用 | 第36-40页 |
| ·问题的提出 | 第36页 |
| ·磨削加工实验 | 第36-37页 |
| ·表面粗糙度值测试 | 第37-39页 |
| ·Ra值的灰预测 | 第39-40页 |
| ·结论 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于RBF神经网络的软测量建模及其应用 | 第41-59页 |
| ·人工神经网络 | 第41-44页 |
| ·人工神经元模型与人工神经网络的结构 | 第41-43页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第43页 |
| ·人工神经网络建模的特点 | 第43-44页 |
| ·RBF神经网络原理与算法 | 第44-47页 |
| ·RBF网络的构成原理 | 第44-45页 |
| ·RBF神经网络学习算法 | 第45-47页 |
| ·基于RBF神经网络的磨削力软测量 | 第47-58页 |
| ·螺旋锥齿轮磨削加工磨削力软测量的意义 | 第47页 |
| ·研究螺旋锥齿轮磨削力的技术路线 | 第47-48页 |
| ·模拟实验 | 第48-52页 |
| ·基于RBF神经网络的磨削力软测量 | 第52-58页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结束语 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第66页 |