| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及其重要意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 多目标工艺参数优化工具的总体方案设计 | 第18-26页 |
| 2.1 需求分析 | 第18-19页 |
| 2.2 多目标优化工具的研制方案 | 第19-22页 |
| 2.2.1 软件功能模块的划分 | 第19-20页 |
| 2.2.2 软件开发环境概述 | 第20-21页 |
| 2.2.3 关键技术介绍 | 第21-22页 |
| 2.3 C | 第22-23页 |
| 2.4 软件数据库设计 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 多目标优化关键技术研究 | 第26-58页 |
| 3.1 多目标优化关键技术的概述 | 第26-37页 |
| 3.1.1 多目标优化问题描述 | 第26-27页 |
| 3.1.2 多目标优化基本概念 | 第27-29页 |
| 3.1.3 多目标优化算法 | 第29-36页 |
| 3.1.4 多目标优化方法 | 第36-37页 |
| 3.2 常见的多目标优化算法分析 | 第37-38页 |
| 3.3 基于NSGA-Ⅱ函数的gamultiob算法 | 第38-44页 |
| 3.3.1 函数gamultiobj中的基本概念 | 第38页 |
| 3.3.2 快速非支配排序 | 第38-39页 |
| 3.3.3 约束处理 | 第39页 |
| 3.3.4 拥挤距离比较 | 第39-40页 |
| 3.3.5 密度估计 | 第40-41页 |
| 3.3.6 算法流程 | 第41-44页 |
| 3.3.7 Gamultiobj函数分析 | 第44页 |
| 3.4 多目标优化算法、核主成分分析法、混合种群反演算法的融合 | 第44-56页 |
| 3.4.1 核主成分分析法与混合种群反演算法的融合 | 第44-47页 |
| 3.4.2 gamultiobj-MPGA-ANN算法的设计 | 第47-49页 |
| 3.4.3 模型实验与分析 | 第49-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 多目标优化工具的功能模块开发 | 第58-66页 |
| 4.1 模型求解模块 | 第58-60页 |
| 4.1.1 调用数据库中实验样本 | 第58-59页 |
| 4.1.2 fittype函数求解模型系数 | 第59页 |
| 4.1.3 C | 第59-60页 |
| 4.1.4 模型求解的界面设计 | 第60页 |
| 4.2 参数优化模块 | 第60-61页 |
| 4.2.1 多目标决策变量优化算法 | 第60页 |
| 4.2.2 优化结果存入数据库 | 第60页 |
| 4.2.3 参数优化的界面设计 | 第60-61页 |
| 4.3 参数反演模块 | 第61-63页 |
| 4.3.1 决策变量的核主成分分析算法 | 第61-62页 |
| 4.3.2 敏感参数的反演 | 第62页 |
| 4.3.3 参数反演的界面设计 | 第62-63页 |
| 4.4 多目标工艺参数优化工具测试 | 第63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-66页 |
| 第五章 多目标工艺参数优化工具的应用测试 | 第66-78页 |
| 5.1 基于磨削加工工艺参数与表面粗糙度的实验模型构建 | 第66-72页 |
| 5.1.1 实验设计 | 第66-67页 |
| 5.1.2 表面粗糙度实验 | 第67-70页 |
| 5.1.3 决策变量 | 第70页 |
| 5.1.4 表面粗糙度建模 | 第70页 |
| 5.1.5 对变量进行约束 | 第70-72页 |
| 5.2 实验验证 | 第72-76页 |
| 5.2.1 基于经验公式系数和指数的求解 | 第72-74页 |
| 5.2.2 基于gamultiobj函数的工艺参数优化 | 第74页 |
| 5.2.3 基于KPCA-MPGA-ANN算法的敏感参数反演 | 第74-75页 |
| 5.2.4 验证与分析 | 第75-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 论文总结 | 第78页 |
| 6.2 研究展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
