| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1 章 绪论 | 第10-21页 |
| ·论文的研究背景 | 第10页 |
| ·磨削技术概况 | 第10-13页 |
| ·磨削加工技术发展概况 | 第10-11页 |
| ·磨削加工技术发展趋势 | 第11-13页 |
| ·成形磨削技术 | 第13-16页 |
| ·成形磨削分类 | 第13-14页 |
| ·国外成形磨削技术的发展 | 第14页 |
| ·我国成形磨削技术的发展 | 第14-16页 |
| ·磨削表面粗糙度的研究 | 第16-17页 |
| ·磨削表面粗糙度的实验测量 | 第16页 |
| ·表面粗糙度的理论分析 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络在磨削中的应用 | 第17-18页 |
| ·课题研究的目的,意义及内容 | 第18-20页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第18-19页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第19-20页 |
| ·课题来源和论文组成 | 第20-21页 |
| ·课题来源 | 第20页 |
| ·论文组成 | 第20-21页 |
| 第2 章 实验设计 | 第21-33页 |
| ·实验用试件 | 第21-22页 |
| ·实验用设备 | 第22-27页 |
| ·实验用磨床 | 第22-23页 |
| ·砂轮的选择 | 第23-27页 |
| ·磨削实验 | 第27页 |
| ·实验方法的选择-正交实验法 | 第27-32页 |
| ·正交表与正交实验法 | 第27-29页 |
| ·表面粗糙度正交实验设计 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3 章磨削表面粗糙度回归分析法 | 第33-46页 |
| ·多元线性回归分析 | 第33-42页 |
| ·成形磨削表面粗糙度的建模 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4 章基于人工神经网络(BP 网络)的成形磨削表面粗糙度预测 | 第46-72页 |
| ·人工神经网络基础 | 第46-54页 |
| ·神经网络简介 | 第46-48页 |
| ·神经网络的特性 | 第48-52页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第52-54页 |
| ·BP 神经网络模型及基本原理 | 第54-59页 |
| ·BP 网络结构 | 第54页 |
| ·BP 网络学习原理 | 第54-59页 |
| ·BP 网络的设计 | 第59-60页 |
| ·输入和输出层的设计 | 第59页 |
| ·隐层的设计 | 第59页 |
| ·初始值的选取 | 第59-60页 |
| ·BP 网络的不足及改进 | 第60页 |
| ·Matlab 及其神经网络工具箱简介 | 第60-61页 |
| ·表面粗糙 BP 模型建立及预测 | 第61-67页 |
| ·BP 网络的GUI 实现 | 第67-70页 |
| ·回归模型与 BP 模型预测结果比较 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 A（攻读学位期间所发表的学术论文目录） | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |