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基于在线检测数据的白车身误差溯源与控制研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-21页
    1.1 课题背景第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
        1.2.1 白车身制造质量控制概述第12-15页
        1.2.2 制造过程数据的处理及建模第15-18页
    1.3 课题的研究意义第18页
    1.4 课题的主要研究内容第18-21页
第二章 基于在线测量数据的白车身制造误差特征分析第21-41页
    2.1 三类测量数据对焊装误差控制的影响第21-26页
        2.1.1 三坐标测量第21-22页
        2.1.2 检具测量第22-23页
        2.1.3 在线测量第23-25页
        2.1.4 在线测量用于误差溯源及控制的优势第25页
        2.1.5 激光在线测量系统第25-26页
    2.2 车身测点选择标准及分类第26-28页
        2.2.1 测点的选取标准第26-27页
        2.2.2 测点的布置第27页
        2.2.3 车身测点分类第27-28页
    2.3 白车身误差来源及其数据特点分析第28-39页
        2.3.1 零部件及冲压件的批次变化特点第29-31页
        2.3.2 人为及环境因素的随机不可控特点第31-33页
        2.3.3 工装设备因素的规律性特点第33-35页
        2.3.4 焊装夹具的可调节性的意义第35-39页
    2.4 三类误差溯源模型第39-40页
        2.4.1 随机性突变溯源第39页
        2.4.2 人工操作与班次强相关溯源第39-40页
        2.4.3 零部件及冲压件溯源第40页
    2.5 本章小结第40-41页
第三章 面向工装夹具预测的改进支持向量机算法第41-61页
    3.1 支持向量机概述第41-43页
        3.1.1 统计理论基础第41-42页
        3.1.2 非线性支持向量机分类模型第42-43页
    3.2 支持向量机模型的分类精度第43-51页
        3.2.1 核函数第43-50页
        3.2.2 提高分类精度的常用算法比较第50-51页
    3.3 基于遗传算法的改进支持向量机模型第51-55页
        3.3.1 遗传算法第51-53页
        3.3.2 改进支持向量机分类模型第53-55页
    3.4 算法验证实验第55-60页
        3.4.1 训练方案第55-56页
        3.4.2 样本训练预测第56-59页
        3.4.3 结果分析第59-60页
    3.5 本章小结第60-61页
第四章 基于改进支持向量机算法的白车身工装调整方法第61-72页
    4.1 应用背景及数据来源第61-62页
    4.2 工位确定的准则第62-63页
        4.2.1 确定误差源类别第62页
        4.2.2 工位特征点对应图第62-63页
        4.2.3 工装调整概率图谱第63页
    4.3 数据准备及预处理第63-66页
        4.3.1 去除粗大误差第64页
        4.3.2 数据去噪第64-65页
        4.3.3 数据补缺第65-66页
        4.3.4 平均偏差计算第66页
    4.4 模型训练第66-70页
        4.4.1 样本集准备第66-67页
        4.4.2 归一化及分布变换第67-69页
        4.4.3 样本交叉验证第69-70页
        4.4.4 样本训练预测及模型选择第70页
    4.5 调整量预测第70-71页
    4.6 本章小结第71-72页
第五章 软件开发及工程应用第72-82页
    5.1 白车身误差溯源控制软件系统设计第72-74页
        5.1.1 白车身误差溯源控制软件系统功能概述第72页
        5.1.2 白车身误差溯源控制软件系统结构第72-73页
        5.1.3 白车身误差溯源控制软件数据输入第73页
        5.1.4 白车身误差溯源控制软件系统功能模块划分第73页
        5.1.5 白车身误差溯源控制软件系统成果第73-74页
    5.2 车身在线测量数据的误差溯源控制分析案例第74-80页
        5.2.1 侧围中柱上方偏高第74-78页
        5.2.2 后门锁扣区安装点X方向后偏第78-80页
    5.3 本章小结第80-82页
第六章 总结与展望第82-84页
    6.1 工作总结第82页
    6.2 研究展望第82-84页
参考文献第84-89页
附录第89-110页
致谢第110-111页
攻读学位期间的学术成果第111-113页

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