| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-11页 |
| ABSTRACT | 第11-14页 |
| 第一章绪论 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·人工智能与基于知识的专家系统在塑性成形领域中的应用 | 第15-21页 |
| ·人工智能与基于知识的专家系统在级进模排样中的应用 | 第16页 |
| ·人工智能与基于知识的专家系统在选材方面的应用 | 第16-17页 |
| ·CBR技术在塑性成形领域的应用 | 第17-20页 |
| ·人工智能与基于知识的专家系统在缺陷诊断中的应用 | 第20页 |
| ·远程专家咨询系统 | 第20-21页 |
| ·国内外冷挤压工艺设计研究现状分析 | 第21-23页 |
| ·本文研究的意义和主要内容 | 第23-26页 |
| 第二章基于知识的冷挤压工艺设计智能系统的理论基础 | 第26-42页 |
| ·人工智能与基于知识的专家系统 | 第26-29页 |
| ·人工神经网络 | 第29-32页 |
| ·模糊逻辑 | 第32-34页 |
| ·遗传算法 | 第34-36页 |
| ·特征建模技术 | 第36-38页 |
| ·特征及特征建模 | 第36-37页 |
| ·特征建模方法和策略 | 第37-38页 |
| ·特征表示和映射 | 第38页 |
| ·有限元数值模拟技术 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章基于规则的冷挤压工艺设计系统研究 | 第42-60页 |
| ·冷挤压成形及其工艺设计 | 第42-45页 |
| ·冷挤压成形 | 第42-43页 |
| ·冷挤压工艺设计及其发展 | 第43-45页 |
| ·基于规则的冷挤压工艺设计系统研究与开发 | 第45-59页 |
| ·冷挤压工艺设计系统知识库的构建 | 第46-50页 |
| ·冷挤压工艺设计系统的知识获取 | 第50-52页 |
| ·冷挤压工艺设计系统知识库的管理与维护 | 第52-54页 |
| ·冷挤压工艺设计系统材料库和设备库 | 第54-56页 |
| ·冷挤压工艺设计系统的推理策略和运行机理 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章基于人工神经网络的冷挤压工艺设计智能系统及其关键技术研究 | 第60-92页 |
| ·基于人工神经网络的冷挤压工艺设计智能系统框架 | 第60-61页 |
| ·人工神经网络的构建 | 第61-75页 |
| ·Bp网络拓扑结构的选择 | 第61-62页 |
| ·冷挤压工艺的人工神经网络映射模式 | 第62-64页 |
| ·Bp网络训练算法 | 第64-66页 |
| ·Bp网络训练样本的准备 | 第66-67页 |
| ·Bp网络的训练过程 | 第67-68页 |
| ·三层Bp网络神经元个数的设计 | 第68-70页 |
| ·算法的改进 | 第70-75页 |
| ·基于人工神经网络的冷挤压工艺设计系统的二进制特征编码技术 | 第75-82页 |
| ·冷挤压零件的特征分类 | 第75-76页 |
| ·冷挤压零件形状和关系特征的二进制编码 | 第76-78页 |
| ·冷挤压零件几何特征参数 | 第78-79页 |
| ·冷挤压零件精度特征编码 | 第79页 |
| ·冷挤压工艺特征的二进制编码 | 第79-80页 |
| ·冷挤压零件特征编码组 | 第80页 |
| ·冷挤压零件特征编码举例 | 第80-82页 |
| ·Bp网络部分源代码及测试举例 | 第82-91页 |
| ·Bp网络部分源代码 | 第82-85页 |
| ·典型测试实例之一 | 第85-88页 |
| ·典型测试实例之二 | 第88-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章冷挤压工艺设计系统的知识自动获取 | 第92-106页 |
| ·基于知识的专家系统中的知识获取与机器学习 | 第92-93页 |
| ·人工神经网络与基于知识的专家系统的集成方法研究 | 第93-94页 |
| ·基于人工神经网络的知识自动获取 | 第94-105页 |
| ·人工神经网络与知识自动获取 | 第94-95页 |
| ·基于人工神经网络的知识识别框架和识别系统 | 第95-97页 |
| ·编码形式化 | 第97-100页 |
| ·测试实例 | 第100-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章模糊逻辑与人工神经网络集成在冷挤压工艺设计中的应用研究 | 第106-124页 |
| ·模糊逻辑、人工神经网络与基于知识的专家系统集成的意义和方法 | 第106-108页 |
| ·模糊逻辑与人工神经网络集成在冷挤压工艺设计中的应用技术研究 | 第108-121页 |
| ·模糊逻辑、神经网络与专家系统集成的模型框架 | 第108-109页 |
| ·模糊神经元类型的选取 | 第109-111页 |
| ·冷挤压成形影响因素分析及模糊知识规则的抽取 | 第111-112页 |
| ·隶属度函数的选取和模糊化过程 | 第112-114页 |
| ·人工神经网络结构及其训练 | 第114-115页 |
| ·模糊运算的部分源代码 | 第115-119页 |
| ·典型实例分析测试 | 第119-121页 |
| ·模糊理论在冷挤压工艺设计中的其它应用探索 | 第121-122页 |
| ·冷挤压工艺力的计算 | 第121-122页 |
| ·冷挤压工艺的优化 | 第122页 |
| ·本章小结 | 第122-124页 |
| 第七章数值模拟技术应用和系统运行实例验证 | 第124-137页 |
| ·DEFORM~(TM)概述 | 第124-125页 |
| ·杯-杆类测试零件的数值模拟验证 | 第125-130页 |
| ·轴类测试零件的数值模拟验证 | 第130-134页 |
| ·杯类测试零件的数值模拟验证 | 第134-136页 |
| ·本章小结 | 第136-137页 |
| 第八章结论与展望 | 第137-140页 |
| ·结论 | 第137-138页 |
| ·展望 | 第138-140页 |
| 参考文献 | 第140-152页 |
| 攻读博士学问期间完成的论文及参与的科研项目 | 第152-153页 |
