复杂型面数控加工的神经网络控制
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·复杂型面数控加工技术概述 | 第9-12页 |
| ·数控加工的特点 | 第9-10页 |
| ·复杂型面零件加工的发展现状 | 第10-11页 |
| ·复杂型面零件数控加工存在的问题 | 第11-12页 |
| ·数控加工技术的发展趋势 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络与数控技术的结合 | 第13-14页 |
| ·神经网络在数控加工中的应用 | 第13页 |
| ·基于神经网络技术的数控加工特点 | 第13-14页 |
| ·神经网络的发展方向 | 第14-15页 |
| ·本课题的意义 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 人工神经网络和BP网络理论 | 第17-28页 |
| ·人工神经网络原理和功能 | 第17-21页 |
| ·神经网络结构 | 第18-19页 |
| ·激活转移函数 | 第19-21页 |
| ·神经网络的功能 | 第21页 |
| ·BP神经网络理论 | 第21-24页 |
| ·BP网络原理 | 第21-22页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第22-24页 |
| ·BP算法的改进 | 第24-27页 |
| ·BP算法的限制与不足 | 第24-25页 |
| ·BP算法的改进方法 | 第25-27页 |
| ·本章小节 | 第27-28页 |
| 第3章 设计神经网络模型的分析 | 第28-35页 |
| ·各种神经网络特点和应用比较 | 第28-30页 |
| ·BP神经网络模型的设计 | 第30-34页 |
| ·网络结构的设计 | 第30-32页 |
| ·网络数据的处理 | 第32-33页 |
| ·网络的训练和测试 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 复杂型面数控加工过程的神经网络控制 | 第35-55页 |
| ·基于神经网络的数控插补控制 | 第35-44页 |
| ·基本插补算法 | 第36-37页 |
| ·数控插补的神经网络方法 | 第37-39页 |
| ·神经网络的训练过程 | 第39页 |
| ·神经网络插补方法的仿真试验 | 第39-43页 |
| ·神经网络的数控插补原理 | 第43-44页 |
| ·神经网络技术在加工误差控制中的应用 | 第44-54页 |
| ·误差补偿技术的概述 | 第44-45页 |
| ·误差的测量及补偿原理 | 第45-47页 |
| ·基于神经网络的误差补偿研究 | 第47-52页 |
| ·仿真结果与分析 | 第52-54页 |
| ·在数控加工中使用神经网络控制方法要注意的事项 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 复杂型面零件建模的神经网络方法 | 第55-64页 |
| ·传统建模方法的分析 | 第55-58页 |
| ·建模的主要方法 | 第55-57页 |
| ·传统方法的建模过程 | 第57-58页 |
| ·用神经网络方法建立零件模型 | 第58-62页 |
| ·神经网络在零件建模中的分析 | 第58-59页 |
| ·网络模型的建立 | 第59-60页 |
| ·仿真分析 | 第60-62页 |
| ·神经网络建模技术与插补控制的结合 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70页 |
