| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·选择性激光烧结 | 第10-15页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-17页 |
| ·选择性激光烧结精度研究国内外现状 | 第17页 |
| ·课题来源及研究目的和意义 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 2 选择性激光烧结成形精度分析 | 第20-31页 |
| ·选择性激光烧结精度的定义 | 第20页 |
| ·数据处理对成形精度的影响 | 第20-22页 |
| ·成形过程对成形精度的影响 | 第22-29页 |
| ·后处理对成形精度的影响 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 3 基于人工神经网络的选择性激光烧结收缩研究 | 第31-53页 |
| ·人工神经网络概述 | 第31-37页 |
| ·BP神经网络 | 第37-41页 |
| ·基于BP神经网络的选择性激光烧结制件收缩研究 | 第41-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 4 基于粒子群及支持向量回归的选择性激光烧结收缩研究 | 第53-72页 |
| ·支持向量机概述 | 第53-62页 |
| ·粒子群算法 | 第62-64页 |
| ·基于粒子群及支持向量回归的选择性激光烧结收缩建模 | 第64-70页 |
| ·支持向量回归与BP神经网络性能对比 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 5 基于支持向量回归的选择性激光烧结收缩工艺研究 | 第72-80页 |
| ·单因素工艺参数对收缩率的影响研究 | 第72-75页 |
| ·多因素工艺参数对收缩率的影响研究 | 第75-78页 |
| ·基于支持向量回归的工艺参数选择智能化 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 6 结论与展望 | 第80-82页 |
| ·主要结论 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-90页 |
| 附录 | 第90页 |