摘要 | 第1-8页 |
Abstract | 第8-12页 |
目录 | 第12-14页 |
主要符号表 | 第14-16页 |
第一章 绪论 | 第16-33页 |
·课题提出背景及研究意义 | 第16页 |
·柔性件轨迹加工变形补偿控制概述 | 第16-20页 |
·柔性件轨迹加工控制基本过程 | 第17-18页 |
·柔性件轨迹加工过程控制评价指标 | 第18-20页 |
·柔性件轨迹加工变形补偿控制技术国内外研究进展 | 第20-31页 |
·柔性件轨迹加工过程 MIMO 建模方法研究进展 | 第20-27页 |
·柔性件轨迹加工视觉测量方法研究进展 | 第27-29页 |
·智能控制系统软硬件协同设计与硬件加速方法 | 第29-30页 |
·研究进展分析 | 第30-31页 |
·论文的主要研究内容 | 第31-33页 |
第二章 柔性件轨迹加工力学建模与变形决策知识提取 | 第33-57页 |
·引言 | 第33页 |
·柔性件轨迹加工过程变形力学分析 | 第33-41页 |
·基于 RS 及信息熵约简的柔性件轨迹加工变形决策知识提取 | 第41-46页 |
·柔性件轨迹加工变形决策表的 RS 表示 | 第42-44页 |
·属性重要度的信息熵计算方法 | 第44-45页 |
·基于信息熵的柔性件轨迹加工变形决策表 DDT 的约简 | 第45-46页 |
·信息熵约简方法与 PAWLAK 等约简方法比较 | 第46-47页 |
·基于 RS 的柔性件轨迹加工变形决策知识提取实例 | 第47-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第三章 基于模糊聚类与神经网络的柔性件轨迹加工变形补偿预测建模 | 第57-77页 |
·引言 | 第57页 |
·柔性件轨迹加工变形补偿预测建模原理 | 第57-60页 |
·自适应模糊聚类方法(AFCM)数学基础[117] | 第57-58页 |
·Takagi-Sugeno 型模糊神经网络(TS-FNN)数学基础[52] | 第58-59页 |
·基于 AFCM 与 TS-FNN 的柔性件轨迹加工变形补偿预测建模框架 | 第59-60页 |
·基于 AFCM 与 TS-FNN 的柔性件轨迹加工变形补偿预测建模实现 | 第60-65页 |
·柔性件轨迹加工变形补偿预测输入数据的 AFCM 划分 | 第60-62页 |
·柔性件轨迹加工变形补偿预测的 TS-FNN 构建 | 第62-65页 |
·柔性件轨迹加工变形补偿预测模型性能分析 | 第65-73页 |
·加工变形补偿预测模型构建 | 第66-70页 |
·预测模型的性能分析 | 第70-73页 |
·加工试验 | 第73-75页 |
·本章小结 | 第75-77页 |
第四章 带反馈的柔性件轨迹加工变形补偿多核控制器研制 | 第77-104页 |
·引言 | 第77页 |
·带反馈的柔性件轨迹加工变形补偿闭环控制框架 | 第77-82页 |
·基于视觉测量反馈的柔性件轨迹加工变形补偿控制框架 | 第77-78页 |
·柔性件轨迹加工变形补偿 ATS-FNN 多核控制器硬件实现原理 | 第78-82页 |
·带反馈的柔性件轨迹加工变形补偿 ATS-FNN 多核控制器关键技术 | 第82-96页 |
·ATS-FNN 多核控制器的加工轨迹夹角测量技术 | 第82-92页 |
·ATS-FNN 多核控制器的 TS-FNN 计算 IP 核设计 | 第92-96页 |
·加工变形补偿 ATS-FNN 控制器片内双处理器协同工作策略 | 第96-99页 |
·加工变形补偿 ATS-FNN 多核控制器测试实验 | 第99-103页 |
·本章小结 | 第103-104页 |
第五章 柔性件轨迹加工变形补偿 ATS-FNN 控制器应用实例 | 第104-116页 |
·引言 | 第104页 |
·带反馈 ATS-FNN 控制器在绗缝加工系统中应用实例 | 第104-111页 |
·基于 ATS-FNN 控制器的绗缝加工系统 | 第105-108页 |
·基于 ATS-FNN 控制器的绗缝加工系统应用效果 | 第108-111页 |
·开环 ATS-FNN 控制器在电脑弯刀机加工系统中应用 | 第111-115页 |
·基于开环 ATS-FNN 控制器的弯刀机加工系统设计 | 第111-113页 |
·项目完成情况 | 第113-115页 |
·本章小结 | 第115-116页 |
结论与展望 | 第116-118页 |
参考文献 | 第118-126页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第126-128页 |
致谢 | 第128-129页 |
附件 | 第129页 |