| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 深孔加工技术及其特点 | 第9-12页 |
| 1.3 深孔加工技术发展现状 | 第12-14页 |
| 1.4 加工表面质量预测的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 经典预测方法的基础理论 | 第17-23页 |
| 2.1 机器学习理论简介 | 第17-20页 |
| 2.1.1 机器学习及其类型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 经验风险最小化原则 | 第18页 |
| 2.1.3 预测模型的复杂度及泛化能力 | 第18-20页 |
| 2.2 回归支持向量机理论 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于响应曲面法的深孔圆度误差定性分析 | 第23-37页 |
| 3.1 圆度误差模型的确定 | 第23-24页 |
| 3.1.1 圆度误差模型的一般表示 | 第23-24页 |
| 3.1.2 响应曲面法的D最优设计 | 第24页 |
| 3.2 实验设计 | 第24-27页 |
| 3.3 二次数学模型的有效性分析 | 第27-36页 |
| 3.3.1 输入参数对振动幅值的影响 | 第29-32页 |
| 3.3.2 输入参数对圆度误差的影响 | 第32-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于T-S模糊支持向量机的深孔圆度误差预测模型 | 第37-47页 |
| 4.1 与支持向量机等效的T-S模糊模型 | 第37-39页 |
| 4.1.1 一般的T-S模糊模型 | 第37-38页 |
| 4.1.2 T-S模糊模型拓扑结构 | 第38-39页 |
| 4.2 T-S模糊模型自组织算法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 规则提取及前件参数辨识 | 第39-41页 |
| 4.2.2 后件参数辨识 | 第41-42页 |
| 4.3 深孔圆度误差关系模型辨识 | 第42-45页 |
| 4.3.1 输入输出特征提取 | 第42-43页 |
| 4.3.2 模型参数辨识 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 新型深孔圆度误差预测模型的实验研究 | 第47-59页 |
| 5.1 实验设备 | 第47-48页 |
| 5.2 实验原理 | 第48-49页 |
| 5.3 实验设计 | 第49-50页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第50-54页 |
| 5.4.1 输入特征提取 | 第50-52页 |
| 5.4.2 输出特征提取 | 第52-54页 |
| 5.5 模型训练与预测 | 第54-58页 |
| 5.5.1 模型训练 | 第54-57页 |
| 5.5.2 模型预测 | 第57-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 结论 | 第59页 |
| 6.2 发展与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |