高速车铣复合加工中心铣削过程的智能控制
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·选题的背景及研究的意义 | 第8页 |
| ·神经网络数控加工的特点及优势 | 第8-9页 |
| ·国内外研究动态及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·研究对象及研究方法 | 第10页 |
| ·技术路线及步骤 | 第10-11页 |
| ·实现目标 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 神经网络智能控制理论基础 | 第12-23页 |
| ·神经网络 | 第12页 |
| ·反向传播网络 | 第12-19页 |
| ·BP网络 | 第13-14页 |
| ·BP网络学习算法 | 第14-16页 |
| ·BP算法的缺陷 | 第16-17页 |
| ·提高BP学习速度的方法 | 第17-18页 |
| ·使用BP算法时应注意的问题 | 第18-19页 |
| ·BP网络设计 | 第19页 |
| ·神经网络的选取 | 第19-20页 |
| ·神经网络与模糊控制 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 机床适应控制系统与神经网络控制器 | 第23-32页 |
| ·PID控制原理 | 第23-24页 |
| ·机床自适应控制系统 | 第24-28页 |
| ·智能控制技术发展概况 | 第28-29页 |
| ·神经网络自适应控制 | 第29-30页 |
| ·数控铣削神经网络实时监控系统 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 数控铣削神经网络控制 | 第32-55页 |
| ·基于BP神经网络的数控铣削约束型自适应控制研究 | 第32-43页 |
| ·概述 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络直接自适应控制系统 | 第33-36页 |
| ·系统仿真 | 第36-42页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| ·数控铣削过程神经网络智能控制 | 第43-54页 |
| ·概述 | 第43页 |
| ·BP神经网络智能控制系统 | 第43-48页 |
| ·系统仿真 | 第48-54页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-58页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·研究及展望 | 第55-58页 |
| ·神经网络研究 | 第55-56页 |
| ·神经网络与模糊控制系统 | 第56-57页 |
| ·专家神经网络控制系统 | 第57页 |
| ·遗传算法 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
