| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 工艺参数多目标优化国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 工艺参数多目标优化国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 工艺参数多目标优化国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 工艺参数多目标优化方法对比与分析 | 第15-16页 |
| 1.4 研究目的及主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第二章 精密车削加工性能工艺试验与分析 | 第19-29页 |
| 2.1 加工性能指标及其影响因素分析 | 第19-20页 |
| 2.2 试验设备 | 第20页 |
| 2.3 试验方案 | 第20-21页 |
| 2.3.1 正交试验设计简介 | 第20页 |
| 2.3.2 工艺参数的选择 | 第20-21页 |
| 2.4 试验结果 | 第21-23页 |
| 2.5 试验结果分析 | 第23-28页 |
| 2.5.1 极差分析 | 第23-27页 |
| 2.5.2 方差分析 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 精密车削工艺参数多目标优化模型建立 | 第29-53页 |
| 3.1 多目标优化问题 | 第29-30页 |
| 3.1.1 多目标优化问题的数学描述 | 第29页 |
| 3.1.2 帕雷托最优的相关概念 | 第29-30页 |
| 3.2 表面粗糙度预测模型的建立 | 第30-47页 |
| 3.2.1 表面粗糙度理论 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于正交回归法的表面粗糙度预测模型建立 | 第31-33页 |
| 3.2.3 基于遗传广义回归神经网络的表面粗糙度预测模型建立 | 第33-45页 |
| 3.2.4 表面粗糙度预测模型试验验证 | 第45-47页 |
| 3.3 材料去除率预测模型的建立 | 第47-50页 |
| 3.3.1 材料去除率理论 | 第47页 |
| 3.3.2 材料去除率正交回归指数预测模型建立 | 第47-48页 |
| 3.3.3 材料去除率预测模型试验验证 | 第48-50页 |
| 3.4 多目标优化模型的建立 | 第50-51页 |
| 3.4.1 设计变量 | 第50页 |
| 3.4.2 目标函数 | 第50页 |
| 3.4.3 约束条件 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 多目标进化算法分析与改进 | 第53-75页 |
| 4.1 多目标进化算法 | 第53-55页 |
| 4.1.1 多目标进化算法概述 | 第53-55页 |
| 4.1.2 多目标进化算法对比 | 第55页 |
| 4.2 标准的NSGA-Ⅱ算法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 快速非支配解排序 | 第55-57页 |
| 4.2.2 拥挤距离 | 第57页 |
| 4.2.3 拥挤度比较 | 第57-58页 |
| 4.2.4 约束处理 | 第58页 |
| 4.2.5 算法的基本框架 | 第58-59页 |
| 4.3 改进的NSGA-Ⅱ算法 | 第59-64页 |
| 4.3.1 正交交叉策略 | 第60-61页 |
| 4.3.2 自适应混合变异算子 | 第61-63页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第63-64页 |
| 4.4 算法的性能测试及结果分析 | 第64-73页 |
| 4.4.1 算法性能评价指标 | 第64-66页 |
| 4.4.2 测试函数 | 第66-68页 |
| 4.4.3 算法参数设置 | 第68页 |
| 4.4.4 算法测试结果比较与分析 | 第68-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 基于改进NSGA-Ⅱ算法的精密车削多目标优化 | 第75-83页 |
| 5.1 基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标优化模型求解 | 第75-79页 |
| 5.1.1 算法参数设置 | 第75-76页 |
| 5.1.2 优化结果与分析 | 第76-79页 |
| 5.2 试验验证 | 第79-81页 |
| 5.3 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 论文总结 | 第83-84页 |
| 6.2 工作展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 附录 | 第91-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及专利 | 第99页 |
