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光固化快速成型工艺的精度研究与控制

摘要第1-4页
Abstract第4-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·快速成型技术概述第10-13页
     ·快速成型技术简介第10-11页
     ·快速成型技术分类第11-13页
   ·研究背景、目的及意义第13-15页
     ·研究背景第13-14页
     ·研究目的及意义第14-15页
   ·国内外研究现状第15-16页
     ·国外RP技术的研究现状第15页
     ·国内RP技术的研究现状第15-16页
   ·论文的主要工作第16-18页
第2章 光固化快速成型工艺的理论分析第18-24页
   ·光固化快速成型工艺的原理第18-19页
   ·光固化快速成型工艺的特点及适用范围第19-20页
     ·光固化快速成型工艺的特点第19-20页
     ·光固化快速成型工艺的适用范围第20页
   ·SPS600激光快速成型机第20-23页
     ·SPS600配置及性能第20-21页
     ·硬件部分第21-23页
     ·软件部分第23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 光固化快速成型工艺的精度研究第24-33页
   ·前期数据处理第25-26页
     ·STL格式文件转换误差第25-26页
     ·分层处理误差第26页
   ·成型加工误差第26-31页
     ·机器误差第26页
     ·树脂收缩变形产生的误差第26-27页
     ·加工参数设置误差第27-31页
   ·后处理误差第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 光固化快速成型工艺精度控制实验研究第33-46页
   ·实验一第33-42页
     ·实验准备第33-34页
     ·实验过程第34-39页
     ·实验数据第39-41页
     ·实验分析第41-42页
   ·实验二第42-45页
     ·实验设计第42-43页
     ·实验过程及数据处理第43-44页
     ·实验分析第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第5章 基于人工神经网络的建模和仿真预测第46-61页
   ·人工神经网络概述第46-48页
     ·基本原理第46-47页
     ·基本特点及应用第47-48页
   ·BP网络及其改进第48-52页
     ·BP网络模型第48-50页
     ·BP网络的学习过程第50-51页
     ·BP算法的改进方案第51-52页
   ·精度优化的建模和仿真预测子系统第52-55页
     ·建模和仿真预测子系统流程第52-53页
     ·软件开发工具选择第53-54页
     ·界面介绍第54-55页
   ·成型工艺的实际应用第55-60页
     ·实验样本第55-56页
     ·建立关系模型第56-57页
     ·关系模型的仿真第57-58页
     ·制件精度的预测第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第6章 基于模拟退火—改进遗传算法的优化第61-74页
   ·遗传算法第61-62页
     ·基本原理第61页
     ·主要步骤及流程第61-62页
     ·基本特点第62页
   ·遗传算法的改进第62-64页
     ·改进途径第62-63页
     ·主要步骤及流程第63-64页
     ·基本特点第64页
   ·模拟退火算法第64-66页
     ·基本原理第64-65页
     ·主要步骤第65-66页
     ·基本特点第66页
   ·模拟退火—改进遗传算法第66-67页
     ·基本原理第66-67页
     ·基本特点第67页
   ·成型工艺精度的优化子系统第67-69页
     ·优化子系统流程第67-68页
     ·界面介绍第68-69页
   ·在精度控制中的实际应用第69-73页
     ·目标函数的统一化第69-70页
     ·工艺参数优化第70-72页
     ·优化后处理第72-73页
     ·实验验证第73页
   ·本章小结第73-74页
第7章 总结与展望第74-76页
   ·全文总结第74-75页
   ·展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
攻读学位期间的研究成果第81页

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