| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1绪论 | 第13-33页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 新一代GPS标准体系 | 第14-16页 |
| 1.3 计算机辅助公差设计研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.1 公差建模与表示 | 第16-18页 |
| 1.3.2 公差分配 | 第18-19页 |
| 1.3.3 公差分析 | 第19-20页 |
| 1.4 公差规范设计方法研究现状 | 第20-30页 |
| 1.4.1 公差规范设计方法 | 第20-24页 |
| 1.4.2 公差规范设计关键技术 | 第24-29页 |
| 1.4.3 现有公差规范设计方法对比 | 第29-30页 |
| 1.5 论文的研究内容及框架 | 第30-32页 |
| 1.5.1 论文的研究内容 | 第30-31页 |
| 1.5.2 论文的框架 | 第31-32页 |
| 1.6 小结 | 第32-33页 |
| 2 面向几何要素的公差规范设计方法框架与设计规则 | 第33-44页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 新一代GPS标准体系下的公差规范设计要求 | 第33-34页 |
| 2.3 面向几何要素的公差规范设计方法框架 | 第34-36页 |
| 2.4 面向几何要素的公差规范设计规则 | 第36-43页 |
| 2.4.1 基准参考系的建立 | 第36-38页 |
| 2.4.2 基于排除法的几何公差选择规则 | 第38-42页 |
| 2.4.3 公差原则的选用规则 | 第42-43页 |
| 2.5 小结 | 第43-44页 |
| 3 基于统计学习的基准参考系建立方法 | 第44-60页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 统计学习方法概述 | 第45-46页 |
| 3.2.1 统计学习方法 | 第45-46页 |
| 3.2.2 有监督学习问题的基本形式 | 第46页 |
| 3.3 基准参考系建立方法 | 第46-54页 |
| 3.3.1 基准要素选择的建模与求解 | 第47-50页 |
| 3.3.2 要素向量与特征的构建 | 第50-54页 |
| 3.4 实例分析 | 第54-59页 |
| 3.4.1 叉架类零件基准参考系的建立 | 第54-57页 |
| 3.4.2 学习算法选择对基准选择的影响分析 | 第57-59页 |
| 3.4.3 与其他DRF建立方法的比较 | 第59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 基于公理设计的几何公差规范设计方法 | 第60-78页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 公理设计理论概述 | 第60-62页 |
| 4.3 几何公差规范设计方法 | 第62-72页 |
| 4.3.1 几何公差规范设计问题的建模 | 第62-66页 |
| 4.3.2 基于公理设计的几何公差规范设计方法框架 | 第66-67页 |
| 4.3.3 基于公理设计的几何公差规范设计规则 | 第67-72页 |
| 4.4 实例研究 | 第72-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 5 基于多属性决策的几何公差优选方法 | 第78-89页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 多属性决策方法概述 | 第78-80页 |
| 5.2.1 多属性决策问题 | 第78-79页 |
| 5.2.2 多属性决策问题求解方法 | 第79-80页 |
| 5.3 几何公差优选方法 | 第80-84页 |
| 5.3.1 备选方案集 | 第80-81页 |
| 5.3.2 不确定因素与属性 | 第81-83页 |
| 5.3.3 基于熵增的分解方案优选算法 | 第83-84页 |
| 5.4 实例分析 | 第84-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 6 原型系统开发与实例分析 | 第89-99页 |
| 6.1 引言 | 第89页 |
| 6.2 原型系统开发 | 第89-92页 |
| 6.2.1 系统开发环境 | 第89页 |
| 6.2.2 系统框架 | 第89-90页 |
| 6.2.3 功能模块设计 | 第90-92页 |
| 6.3 RV减速器公差规范设计 | 第92-98页 |
| 6.3.1 RV减速器结构分析 | 第92-93页 |
| 6.3.2 RV减速器公差规范设计 | 第93-95页 |
| 6.3.3 公差规范设计结果分析 | 第95-98页 |
| 6.4 小结 | 第98-99页 |
| 7 总结与展望 | 第99-101页 |
| 7.1 全文总结 | 第99-100页 |
| 7.2 工作展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-115页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第115页 |