基于人工神经网络的拉延筋力与形状参数预示研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-18页 |
| ·选题的依据和意义 | 第7-13页 |
| ·本领域的研究概况 | 第13-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 拉延筋力的形成及其影响因素 | 第18-25页 |
| ·拉延筋力的形成机理 | 第18-19页 |
| ·拉延筋起作用条件 | 第18页 |
| ·弯曲和反弯曲变形力 | 第18-19页 |
| ·通过拉延筋的摩擦阻力 | 第19页 |
| ·应变硬化产生的抗力 | 第19页 |
| ·拉延筋力的影响因素 | 第19-25页 |
| ·拉延筋形式的影响 | 第19-20页 |
| ·拉延筋形状参数的影响 | 第20-22页 |
| ·材料特性的影响 | 第22页 |
| ·润滑条件的影响 | 第22-23页 |
| ·变形速度的影响 | 第23-24页 |
| ·压边力的影响 | 第24-25页 |
| 第三章 人工神经网络技术的研究 | 第25-39页 |
| ·人工神经网络基础知识 | 第25-32页 |
| ·神经元基础 | 第25-27页 |
| ·人工神经网络的基本结构及工作方式 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络的类型 | 第28-30页 |
| ·人工神经网络的工作方式 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第31页 |
| ·人工神经网络的训练方法 | 第31-32页 |
| ·典型的前向网络——BP神经网络 | 第32-39页 |
| ·BP神经网络引入 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络的基本思想 | 第33-34页 |
| ·BP神经网络的学习过程 | 第34-37页 |
| ·BP神经网络特点 | 第37-39页 |
| 第四章 拉延筋力的计算 | 第39-58页 |
| ·圆筋拉延筋力的预测 | 第39-51页 |
| ·训练样本的获取 | 第39-40页 |
| ·网络结构的设计 | 第40-43页 |
| ·传输函数的选择 | 第43-44页 |
| ·训练样本的预处理 | 第44-45页 |
| ·权值的初始化 | 第45-46页 |
| ·权值的修正方式 | 第46页 |
| ·训练方法及其参数的选择 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-51页 |
| ·方筋拉延筋力的预测 | 第51-57页 |
| ·训练样本的获取 | 第51-52页 |
| ·网络结构的设计 | 第52-53页 |
| ·其它构成 | 第53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 拉延筋形状参数的反求 | 第58-70页 |
| ·反求圆筋形状参数的人工神经网络模型 | 第58-64页 |
| ·训练样本的获取 | 第58页 |
| ·网络结构的设计 | 第58-59页 |
| ·其它构成 | 第59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-64页 |
| ·反求方筋形状参数的人工神经网络模型 | 第64-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 摘要 | 第76-79页 |
| Abstract | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
