基于BP神经网络的发动机铸铁件断芯诊断模型及应用

摘要	第4-5页
Abstract	第5-6页
1 绪论	第9-20页
1.1 课题的研究背景及意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-16页
1.3 人工神经网络在铸造上的应用	第16-17页
1.4 论文主要研究内容	第17-20页
2 断芯缺陷影响因子的分析及数据挖掘	第20-35页
2.1 砂芯制作与应用全流程工序分析	第20-26页
2.2 断芯缺陷影响因子分析	第26-29页
2.3 ERP系统中典型铸件缺陷数据的挖掘	第29-33页
2.4 本章小结	第33-35页
3 断芯缺陷BP神经网络建模及训练	第35-45页
3.1 BP神经网络的学习机理	第35-37页
3.2 BP算法在缺陷研究上的不足及改进	第37-40页
3.3 缺陷诊断模型的建立与训练	第40-44页
3.4 本章小结	第44-45页
4 断芯缺陷神经网络模型在铸造企业中的应用	第45-57页
4.1 企业背景简介	第45-46页
4.2 模型验证应用过程	第46-49页
4.3 模型验证效果分析	第49-51页
4.4 影响因子敏感性程度及控制策略分析	第51-55页
4.5 本章小结	第55-57页
5 总结与展望	第57-59页
5.1 全文总结	第57-58页
5.2 未来展望	第58-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-65页
附录 攻读硕士期间发表的论文及受理的专利	第65页