| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| ·特种起重机的研究发展现状 | 第11页 |
| ·模糊神经网络的发展概述 | 第11-12页 |
| ·基于模糊系统的智能控制 | 第11-12页 |
| ·基于神经网络的智能控制 | 第12页 |
| ·蚁群算法发展概述 | 第12-13页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 特种起重机数学模型的建立 | 第16-32页 |
| ·刚体位姿的表示和齐次变换 | 第16-17页 |
| ·刚体的位置与姿态 | 第16页 |
| ·齐次变换 | 第16-17页 |
| ·特种起重机运动学模型建立 | 第17-22页 |
| ·建立机械臂坐标系 | 第17-19页 |
| ·建立特种起重机运动学方程 | 第19-22页 |
| ·特种起重机动力学模型建立 | 第22-30页 |
| ·牛顿方程和欧拉方程 | 第22-23页 |
| ·计算速度和加速度的向外迭代法 | 第23页 |
| ·计算力和力矩的向内迭代法 | 第23-24页 |
| ·特种起重机动力学方程求解 | 第24-29页 |
| ·特种起重机动力学仿真 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于模糊神经网络的特种起重机控制仿真研究 | 第32-56页 |
| ·模糊系统 | 第32-41页 |
| ·模糊集合的概念和基本运算 | 第32-33页 |
| ·模糊关系及其运算 | 第33-34页 |
| ·模糊逻辑推理 | 第34-36页 |
| ·模糊控制系统 | 第36-38页 |
| ·特种起重机的模糊控制仿真研究 | 第38-41页 |
| ·神经网络系统 | 第41-45页 |
| ·人工神经元模型 | 第41-43页 |
| ·BP 神经网络 | 第43-45页 |
| ·模糊神经网络控制系统的建立 | 第45-51页 |
| ·模糊神经网络控制系统设计 | 第46-49页 |
| ·模糊神经网络参数学习算法 | 第49-51页 |
| ·基于 BP 算法的模糊神经网络控制仿真研究 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 基于蚁群算法训练的特种起重机控制仿真研究 | 第56-66页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第56-58页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第58-60页 |
| ·基于蚁群算法优化训练的模糊神经网络控制器 | 第60-62页 |
| ·基于蚁群算法优化训练的模糊神经网络控制器仿真研究 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 基于自适应蚁群算法优化训练的特种起重机控制仿真研究 | 第66-74页 |
| ·基本蚁群算法的优缺点 | 第66-67页 |
| ·自适应蚁群算法原理及方法 | 第67-69页 |
| ·自适应的选择策略 | 第67页 |
| ·自适应的信息素更新策略 | 第67-68页 |
| ·动态自适应调整信息素常量 | 第68-69页 |
| ·基于自适应蚁群算法优化训练的特种起重机控制仿真研究 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
