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基于KELM电阻点焊质量分类及信息管理系统的研发

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景第12-13页
    1.2 电阻点焊质量检测的发展现状第13-17页
        1.2.1 点焊监测信号第13-14页
        1.2.2 点焊质量识别方法第14-16页
        1.2.3 点焊质量检测的相关产品第16-17页
    1.3 课题研究意义第17页
    1.4 课题研究主要内容第17-20页
第2章 系统总体设计第20-34页
    2.1 系统要求第20页
    2.2 系统结构设计第20-21页
    2.3 测试系统的搭建第21-27页
        2.3.1 嵌入式主板及采集卡第22-23页
        2.3.2 传感器选择第23-25页
        2.3.3 外围电路设计第25-26页
        2.3.4 系统外壳的设计第26-27页
    2.4 系统程序设计第27-31页
        2.4.1 程序设计工具选择第27页
        2.4.2 下位机程序设计第27-31页
        2.4.3 上位机程序设计第31页
    2.5 系统的调试第31-33页
        2.5.1 报警提示模块第31页
        2.5.2 光电隔离模块第31-32页
        2.5.3 程序的调试第32页
        2.5.4 信号采集调试第32-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第3章 现场实验第34-41页
    3.1 实验准备第34-36页
        3.1.1 实验设计第34-35页
        3.1.2 焊件的预处理第35页
        3.1.3 传感器的标定第35-36页
    3.2 点焊实验第36-38页
    3.3 拉伸实验第38-40页
        3.3.1 实验设备第38-39页
        3.3.2 实验过程第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 焊点质量模式识别的实现第41-61页
    4.1 模式识别概述第41页
    4.2 点焊信号的特征提取第41-46页
        4.2.1 电阻点焊的工作原理第42-43页
        4.2.2 点焊特征提取第43-46页
    4.3 基于KELM和粒子群优化的点焊质量识别第46-56页
        4.3.1 核极限学习机第46-49页
        4.3.2 粒子群算法第49-50页
        4.3.3 交叉验证第50-51页
        4.3.4 基于KELM和PSO焊点质量识别的实现过程第51-52页
        4.3.5 对比试验第52-55页
        4.3.6 小结第55-56页
    4.4 基于遗传算法和KELM的点焊特征量的优化第56-59页
        4.4.1 遗传算法概述第56页
        4.4.2 点焊特征的优化第56-57页
        4.4.3 优化后的焊点分类第57页
        4.4.4 结果及分析第57-59页
        4.4.5 小结第59页
    4.5 本章小结第59-61页
第5章 基于以太网的信息管理系统设计第61-71页
    5.1 信息管理系统结构第61-62页
    5.2 信息管理系统数据库设计第62-64页
        5.2.1 数据库应用需求分析第62页
        5.2.2 数据库逻辑结构设计第62-64页
    5.3 信息管理系统的功能设计第64-69页
        5.3.1 数据备份与恢复第64-65页
        5.3.2 数据查询第65-67页
        5.3.3 以太网通讯第67-69页
    5.4 本章小结第69-71页
第6章 结论与展望第71-73页
    6.1 结论第71-72页
    6.2 展望第72-73页
参考文献第73-79页
致谢第79-80页
附录第80页

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