| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-35页 |
| ·课题的来源与意义 | 第11-13页 |
| ·超声电机的特点及应用 | 第13-16页 |
| ·超声电机的研究现状 | 第16-20页 |
| ·超声电机的国外研究现状 | 第16-18页 |
| ·超声电机的国内研究现状 | 第18-20页 |
| ·超声电机振子振型激励技术的研究现状 | 第20-28页 |
| ·单一振动模态类 | 第21-23页 |
| ·两个振动模态类 | 第23-27页 |
| ·多个振动模态类 | 第27-28页 |
| ·目前存在的超声电机的振子振型激励技术的不足 | 第28-32页 |
| ·本文的创新点和各章内容安排 | 第32-35页 |
| 第二章 超声电机振子的振型激励原理及其有限元分析方法 | 第35-46页 |
| ·超声电机的工作原理 | 第35-36页 |
| ·压电陶瓷及其压电效应 | 第36-41页 |
| ·压电陶瓷的介电特性 | 第36-37页 |
| ·压电陶瓷的弹性特性 | 第37-38页 |
| ·压电陶瓷的机电耦合特性 | 第38-39页 |
| ·超声电机用压电陶瓷 | 第39-41页 |
| ·超声电机振子的振动特性 | 第41-43页 |
| ·超声电机振子振动的有限元分析方法 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 矩形板超声电机的双频模态叠加激励方法 | 第46-68页 |
| ·双频模态叠加激励原理 | 第46-47页 |
| ·采用双频模态叠加激励的矩形板超声电机的结构 | 第47-49页 |
| ·基于应变模态分析的激励位置确定 | 第49-51页 |
| ·由推动方向分析来选择两个工作模态 | 第51-55页 |
| ·由做功计算来确定叠加效果 | 第55-57页 |
| ·双路双频输出驱动电路 | 第57-59页 |
| ·两个振动模态的谐振频率测量 | 第59-60页 |
| ·两个振动模态的实验验证 | 第60-64页 |
| ·超声电机的输出特性 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 矩形板超声电机的两个工作模态频率一致性的自动调节方法 | 第68-90页 |
| ·待求解问题描述 | 第68-71页 |
| ·基于 BP 神经网络的压电振子振动模态识别 | 第71-81页 |
| ·神经网络概述 | 第72-73页 |
| ·输入向量 | 第73-74页 |
| ·输入输出层 | 第74-77页 |
| ·隐层 | 第77页 |
| ·传输函数 | 第77页 |
| ·训练方法及参数选择 | 第77-78页 |
| ·识别二阶弯振的神经网络的结构 | 第78-79页 |
| ·识别结果验证 | 第79-81页 |
| ·目标函数的计算 | 第81-83页 |
| ·利用遗传算法进行求解 | 第83-87页 |
| ·遗传算法简介 | 第83-84页 |
| ·遗传算法流程 | 第84-87页 |
| ·计算结果及仿真验证 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 矩形板超声电机振子的最佳激励区域确定方法 | 第90-110页 |
| ·待求解问题描述 | 第91页 |
| ·人工免疫算法求解步骤 | 第91-101页 |
| ·抗体和抗原识别 | 第93-97页 |
| ·产生初始抗体 | 第97页 |
| ·计算亲和力 | 第97-99页 |
| ·记忆细胞分化 | 第99页 |
| ·轮盘赌选择 | 第99-100页 |
| ·遗传操作 | 第100页 |
| ·位置校正 | 第100页 |
| ·疫苗接种 | 第100-101页 |
| ·人工免疫算法和有限元算法相结合 | 第101-102页 |
| ·利用免疫算法和有限元结合的计算结果 | 第102-105页 |
| ·目标函数及求解结果的有效性的实验验证 | 第105-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第六章 全文总结 | 第110-113页 |
| ·主要结论 | 第110-111页 |
| ·研究展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-125页 |
| 附录 | 第125-127页 |
| 攻读博士学位期间发表和撰写的论文 | 第127-129页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |