| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 符号说明 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 自动络筒机概述 | 第10页 |
| 1.2 自动络筒机主要机构 | 第10-16页 |
| 1.3 自动络筒机工艺流程 | 第16-17页 |
| 1.4 自动络筒机发展概况 | 第17-19页 |
| 1.4.1 国内研究发展现状 | 第17-18页 |
| 1.4.2 国外研究发展现状 | 第18-19页 |
| 1.5 课题来源及意义 | 第19页 |
| 1.6 课题研究内容 | 第19-21页 |
| 2 防叠机构的研究与分析 | 第21-38页 |
| 2.1 筒纱重叠 | 第21-22页 |
| 2.1.1 重叠的原因 | 第21-22页 |
| 2.1.2 重叠的影响 | 第22页 |
| 2.2 防叠措施 | 第22-26页 |
| 2.2.1 单电动机变频传动防叠装置 | 第22-23页 |
| 2.2.2 槽筒防叠装置 | 第23-24页 |
| 2.2.3 机械式防叠装置 | 第24-26页 |
| 2.3 防叠机构的组成分析 | 第26-28页 |
| 2.4 防叠机构的运动分析 | 第28-37页 |
| 2.4.1 防叠机构的解析法运动分析 | 第28-32页 |
| 2.4.2 运动数值结果分析 | 第32-35页 |
| 2.4.3 运动仿真结果分析 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 防叠机构的有限元分析 | 第38-53页 |
| 3.1 有限元概述 | 第38页 |
| 3.2 ANSYS概述 | 第38-39页 |
| 3.3 优化分析 | 第39-46页 |
| 3.3.1 Pro/E与AWE的协同仿真及优化 | 第39-40页 |
| 3.3.2 最优设计原理 | 第40页 |
| 3.3.3 数学模型的建立 | 第40-41页 |
| 3.3.4 优化设置 | 第41-42页 |
| 3.3.5 创建优化分析过程 | 第42页 |
| 3.3.6 Response Surface分析项目的结果查看与评价 | 第42-45页 |
| 3.3.7 Goal Driven Optimization分析项目的结果查看与评价 | 第45-46页 |
| 3.4 模态分析 | 第46-52页 |
| 3.4.1 模态分析的意义 | 第46页 |
| 3.4.2 模态分析的理论基础 | 第46-47页 |
| 3.4.3 模态分析步骤 | 第47-52页 |
| 3.4.3.1 前处理 | 第47-49页 |
| 3.4.3.2 求解及后处理 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 张力控制系统的研究 | 第53-73页 |
| 4.1 纱线张力的产生与作用 | 第53页 |
| 4.2 纱线张力的组成 | 第53页 |
| 4.3 纱线退绕张力 | 第53-55页 |
| 4.4 纱线附加张力 | 第55-58页 |
| 4.5 影响张力波动的因素 | 第58-59页 |
| 4.5.1 退绕张力 | 第58-59页 |
| 4.5.2 附加张力 | 第59页 |
| 4.6 张力控制系统方案设计 | 第59-62页 |
| 4.6.1 控制系统分类 | 第59页 |
| 4.6.2 先进络筒机张力控制系统分析 | 第59-61页 |
| 4.6.3 络筒张力自动控制系统总体方案的设定 | 第61-62页 |
| 4.7 模糊控制概述 | 第62-66页 |
| 4.7.1 模糊控制器的结构 | 第63-64页 |
| 4.7.2 模糊控制器设计 | 第64-66页 |
| 4.7.2.1 输入输出量的模糊化 | 第64-65页 |
| 4.7.2.2 模糊控制规则的确定 | 第65页 |
| 4.7.2.3 模糊推理 | 第65-66页 |
| 4.7.2.4 模糊判决 | 第66页 |
| 4.8 张力控制系统的模糊控制设计 | 第66-72页 |
| 4.8.1 基本思想 | 第66-67页 |
| 4.8.2 修正因子基本原理 | 第67页 |
| 4.8.3 建立模糊控制查询表 | 第67-68页 |
| 4.8.4 设计线性插值算法 | 第68-69页 |
| 4.8.5 模糊判决及PI运算 | 第69-70页 |
| 4.8.6 仿真应用 | 第70-72页 |
| 4.9 本章小结 | 第72-73页 |
| 5 基于模糊神经网络的纱线张力控制系统的研究 | 第73-87页 |
| 5.1 模糊控制 | 第73页 |
| 5.2 神经网络基本理论 | 第73-75页 |
| 5.2.1 人工神经网络概述 | 第73-74页 |
| 5.2.2 人工神经元的形式化描述 | 第74-75页 |
| 5.3 模糊神经网络 | 第75-77页 |
| 5.3.1 模糊神经网络的概述 | 第75页 |
| 5.3.2 模糊系统与神经网络的对比 | 第75-76页 |
| 5.3.3 模糊系统与神经网络结合的方式 | 第76-77页 |
| 5.4 模糊神经网络模型的设计 | 第77-82页 |
| 5.4.1 模糊神经网络控制系统 | 第77-78页 |
| 5.4.2 基于Mamdnai模糊推理模型的模糊神经网络 | 第78-80页 |
| 5.4.3 模糊神经网络的学习算法 | 第80-82页 |
| 5.5 系统仿真 | 第82-86页 |
| 5.5.1 训练样本的获取 | 第82-85页 |
| 5.5.2 MATLAB实现 | 第85-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 总结与展望 | 第87-89页 |
| 全文总结 | 第87-88页 |
| 工作展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的学术论文目录 | 第93-94页 |
