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精密电液伺服阀几何因素与性能指标映射关系研究

摘要第1-6页
Abstract第6-13页
1 绪论第13-35页
   ·工程背景与研究问题的提出第13-19页
     ·电液伺服阀特点第14-17页
     ·研究问题的提出第17-19页
   ·研究意义第19-20页
   ·研究现状第20-33页
     ·电液伺服阀结构的改进第20-21页
     ·电液伺服阀加工工艺的改进第21-22页
     ·新型材料在电液伺服阀中的应用第22-23页
     ·电液伺服阀测试方法的改进第23-24页
     ·电液伺服阀几何因素与性能指标映射关系第24-32页
     ·研究现状评述第32-33页
   ·研究内容第33-35页
2 精密电液伺服阀多几何因素对性能指标影响的主次关系研究第35-54页
   ·引言第35页
   ·灰色关联分析理论第35-36页
   ·精密电液伺服阀性能指标灰关联分析第36-48页
     ·数据归一化处理第36-37页
     ·精密电液伺服阀灰色关联模型与灰色关联度第37-39页
     ·精密电液伺服阀灰色关联模型应用分析第39-48页
   ·粗糙集决策第48-50页
     ·粗糙集理论概述第48页
     ·粗糙集理论的基本概念第48-50页
   ·精密电液伺服阀性能指标属性约简方法应用分析第50-53页
   ·本章小节第53-54页
3 基于神经网络的精密电液伺服阀性能指标预测模型研究第54-81页
   ·引言第54页
   ·误差回传神经网络理论第54-55页
     ·误差回传神经网络工作过程第54-55页
     ·误差回传神经网络特点第55页
   ·精密电液伺服阀性能指标误差回传神经网络预测模型研究第55-66页
     ·误差回传神经网络模型第56-58页
     ·精密电液伺服阀性能指标误差回传神经网络模型建立第58-66页
   ·基于神经网络的组合预测模型研究第66-73页
     ·RBF神经网络模型第66-68页
     ·精密电液伺服阀性能指标神经网络组合预测模型第68-70页
     ·精密电液伺服阀性能指标神经网络组合预测模型应用第70-73页
   ·基于ANFIS的精密电液伺服阀性能指标预测模型第73-80页
     ·模糊建模理论研究第73-75页
     ·精密电液伺服阀性能指标自适应神经模糊推理系统第75-80页
   ·本章小结第80-81页
4 基于支持向量机的精密电液伺服阀性能指标预测模型研究第81-99页
   ·引言第81页
   ·支持向量机理论第81-82页
     ·机器学习的基本问题和方法第81页
     ·支持向量机的基本思想第81-82页
   ·精密电液伺服阀性能指标支持向量机网络预测模型研究第82-90页
     ·回归支持向量机模型第82-86页
     ·精密电液伺服阀性能指标回归支持向量机模型建立第86-90页
   ·基于模拟退火与支持向量机的组合预测模型第90-98页
     ·模拟退火算法原理第90-92页
     ·性能指标基于模拟退火与SVM的组合预测模型第92-93页
     ·性能指标基于模拟退火与SVM的组合预测模型应用第93-98页
   ·本章小结第98-99页
5 精密电液伺服阀多几何因素区间估计方法研究第99-111页
   ·引言第99页
   ·精密电液伺服阀几何因素区间灰关联分析第99-103页
     ·几个定义第99-100页
     ·区间灰关联分析步骤第100-101页
     ·精密电液伺服阀几何因素区间灰关联分析第101-103页
   ·精密电液伺服阀几何因素属性约简分析第103-105页
   ·支持向量区间回归模型第105-106页
   ·精密电液伺服阀几何因素区间估计第106-110页
   ·本章小结第110-111页
6 精密电液伺服阀综合分析系统开发第111-125页
   ·引言第111页
   ·精密电液伺服阀综合分析系统总体设计第111-114页
     ·精密电液伺服阀综合分析系统开发平台及支撑软件第111-114页
     ·精密电液伺服阀综合分析系统组成模块及功能框架第114页
   ·精密电液伺服阀综合分析系统软件开发接口技术第114-118页
     ·VC++与MATLAB接口方法第114-115页
     ·MATLAB与SQL数据库的连接第115-116页
     ·VC++与SQL数据库的连接第116-118页
     ·SQL Server、VC++与Matlab间的数据传递第118页
   ·精密电液伺服阀综合分析系统运行界面第118-124页
   ·本章小结第124-125页
结论第125-128页
参考文献第128-135页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第135-137页
致谢第137-138页
作者简介第138-139页

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