| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 问题描述及国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 水润滑轴承的研究现状综述 | 第9页 |
| 1.2.2 工艺系统建模技术及研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.3 稳健优化技术及其研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 课题研究目的和研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第14-16页 |
| 2 水润滑轴承橡胶成形工艺分析 | 第16-26页 |
| 2.1 水润滑橡胶合金轴承成形工艺过程 | 第16-17页 |
| 2.2 硫化及硫化成形过程 | 第17-19页 |
| 2.3 硫化成形工艺参数分析 | 第19-23页 |
| 2.3.1 硫化时间 | 第19-20页 |
| 2.3.2 硫化温度 | 第20-22页 |
| 2.3.3 硫化压力 | 第22-23页 |
| 2.4 水润滑轴承橡胶硫化工艺过程特性分析 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 水润滑轴承橡胶硫化试验及样本数据分析 | 第26-36页 |
| 3.1 水润滑轴承橡胶硫化试验 | 第26-29页 |
| 3.1.1 试验设备 | 第26-28页 |
| 3.1.2 试验过程 | 第28-29页 |
| 3.2 水润滑轴承橡胶综合性能评价及样本数据分析 | 第29-34页 |
| 3.2.1 基于 AHP 的权重确定 | 第30-32页 |
| 3.2.2 水润滑轴承橡胶硫化试验数据处理 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 水润滑轴承橡胶硫化工艺系统动态演化建模 | 第36-54页 |
| 4.1 工艺过程建模方法 | 第36-37页 |
| 4.2 神经网络建模 | 第37-41页 |
| 4.2.1 神经网络简介 | 第37-38页 |
| 4.2.2 BP 神经网络的学习规则 | 第38-40页 |
| 4.2.3 神经网络建模训练过程 | 第40-41页 |
| 4.3 无迹卡尔曼滤波神经网络建模 | 第41-44页 |
| 4.3.1 无迹卡尔曼滤波 | 第41-44页 |
| 4.3.2 无迹卡尔曼滤波神经网络 | 第44页 |
| 4.4 改进 UKFNN 的水润滑轴承橡胶硫化工艺系统动态建模 | 第44-52页 |
| 4.4.1 强跟踪滤波 | 第45页 |
| 4.4.2 强跟踪 UKFNN 算法 | 第45-47页 |
| 4.4.3 仿真实验分析 | 第47-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 水润滑轴承橡胶硫化工艺系统稳健优化研究 | 第54-68页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 稳健优化不确定分析以及求解策略 | 第54-56页 |
| 5.2.1 稳健优化不确定分析 | 第54-56页 |
| 5.2.2 稳健优化的求解策略 | 第56页 |
| 5.3 多目标稳健优化 | 第56-58页 |
| 5.4 非支配排序算法（NSGA-II） | 第58-62页 |
| 5.4.1 NSGA-II 简介 | 第58页 |
| 5.4.2 NSGA-II 算法流程 | 第58-59页 |
| 5.4.3 NSGA-II 的聚集距离以及精英策略 | 第59-61页 |
| 5.4.4 NSGA-II 的交叉算子分析及改进 | 第61-62页 |
| 5.5 基于改进 UKFNN 模型的 NSGA-II 稳健优化 | 第62-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 6 结论与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文 | 第76页 |
| B. 作者在攻读学位期间获得的专利 | 第76页 |
