基于人工神经网络的轴类零件校直系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·校直技术的概述 | 第12页 |
| ·自动校直设备的发展现状 | 第12-15页 |
| ·校直控制系统的现状及发展 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络技术在校直中的应用 | 第16页 |
| ·课题来源与论文的主要内容 | 第16-18页 |
| ·课题来源 | 第16-17页 |
| ·论文主要内容 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 轴类零件校直工艺理论的研究 | 第19-33页 |
| ·轴类零件校直工艺概述 | 第19-21页 |
| ·轴类零件的常见弯曲情况 | 第19-20页 |
| ·校直工艺的基本流程和方法 | 第20-21页 |
| ·反弯校直和反弯校直的两个根本问题 | 第21-24页 |
| ·反弯校直 | 第21-22页 |
| ·反弯校直的两个根本问题 | 第22-24页 |
| ·校直量计算的几种方式 | 第24-32页 |
| ·压力控制方式 | 第25页 |
| ·行程控制方式 | 第25-31页 |
| ·样本经验式 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 传统通用型轴类零件校直系统的研究 | 第33-41页 |
| ·传统通用型校直系统的结构体系 | 第33-35页 |
| ·传统通用型校直系统软硬件结构的研究 | 第35-39页 |
| ·传统通用型校直系统的局限性 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于人工神经网络的滚压校直系统的研究 | 第41-69页 |
| ·滚压校直技术 | 第41-43页 |
| ·滚压校直技术的基本原理 | 第41-42页 |
| ·滚压校直与传统校直的比较 | 第42-43页 |
| ·人工神经网络及其基本原理 | 第43-52页 |
| ·人工神经网络发展历史及趋势 | 第44-45页 |
| ·神经网络的基本特征和功能 | 第45-47页 |
| ·BP神经网络的算法研究 | 第47-52页 |
| ·基于 BP神经网络的滚压校直系统的建立 | 第52-57页 |
| ·BP神经网络的主要任务 | 第52-53页 |
| ·建立神经网络的可行性分析 | 第53页 |
| ·BP神经网络设计 | 第53-57页 |
| ·基于 Matlab的神经网络训练 | 第57-68页 |
| ·标准 BP算法的神经网络训练 | 第57-61页 |
| ·改进算法的神经网络训练 | 第61-65页 |
| ·滚压校直神经网络训练方法的确定 | 第65-66页 |
| ·训练结果的仿真验证 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·全文总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| ·结束语 | 第71-72页 |
| 附表1 | 第72-73页 |
| 附表2 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77页 |
