基于面向对象的拉深筋设计系统研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
致谢	第7-12页
第一章 绪论	第12-20页
·课题的研究目的和意义	第12-13页
·国内外拉深筋的研究及设计现状	第13-15页
·拉深筋的实验研究	第13-14页
·有限元在拉深筋研究上的应用	第14-15页
·优化理论在拉深筋参数设计上的研究	第15页
·覆盖件工艺设计专家系统存在的问题和发展方向	第15-19页
·覆盖件工艺设计专家系统的发展概况	第16页
·覆盖件工艺设计专家系统存在的问题及原因	第16-18页
·覆盖件工艺专家系统的发展方向	第18-19页
·本文的研究内容	第19-20页
第二章 面向对象专家系统的原理及系统的总体设计	第20-28页
·面向对象方法学	第20-21页
·面向对象的基本概念	第20页
·面向对象方法的基本特征	第20-21页
·面向对象程序设计的优点	第21页
·面向对象专家系统理论	第21-24页
·知识库	第21-23页
·知识对象模型及其语义	第21-22页
·面向对象的知识表示方法	第22-23页
·推理机制	第23-24页
·系统的设计思想及方法	第24-26页
·系统的设计思想	第24-25页
·系统的设计方法	第25-26页
·系统总体结构的确定	第26-28页
·传统专家系统的一般结构	第26页
·本系统结构的确定	第26-28页
第三章 基于特征的知识表达及模糊推理机设计	第28-39页
·覆盖件拉深筋设计系统中的特征技术	第28-32页
·特征技术概述	第28-29页
·系统中零件类和特征类的设计	第29-32页
·零件类、特征类的定义	第29-30页
·汽车覆盖件的具体特征分类	第30-32页
·基于特征的规则知识的模糊表达	第32-36页
·工艺知识表示概述	第32-33页
·拉深筋设计知识的特点	第33页
·产生式规则的模糊化	第33-35页
·产生式模糊规则的构成和编码	第35-36页
·规则的面向对像表示	第36页
·系统推理机的设计	第36-37页
·知识库的管理和维护	第37-39页
第四章 神经网络在拉深筋设计中的应用	第39-49页
·BP网络结构模型及其学习原理	第39-41页
·人工神经元模型	第39-40页
·BP网络的结构及数学描述	第40-41页
·BP学习算法	第41页
·流入量─拉深筋设计的关键	第41-43页
·拉延筋阻力的直接反映	第41-42页
·影响流入量的因素	第42页
·流入量的测量与估算	第42-43页
·神经网络模型的建立	第43-46页
·输入、输出层节点的选择	第43-45页
·隐含层单元数的确定	第45页
·神经元特性函数的选择	第45-46页
·网络训练与检验	第46-49页
第五章 遗传算法在拉深筋设计中的应用	第49-56页
·筋参数优化模型	第49-51页
·拉深筋阻力的构成及影响因素	第49-50页
·拉深筋各参数的设计原则	第50-51页
·设计变量	第51页
·基于个体迁移的遗传算法在拉深筋设计中的应用	第51-56页
·算法的基本思想	第51-52页
·个体适应度函数的确定	第52-53页
·个体迁移遗传算法的具体应用	第53-56页
第六章 拉深筋设计系统各模块设计及系统实现	第56-66页
·人机界面窗口	第56-58页
·数据库系统的设计	第58-61页
·系统的开发工具	第58-59页
·拉深筋设计系统的数据库具体设计	第59-61页
·事实库的设计	第59-60页
·样本库的设计	第60页
·知识库的设计	第60-61页
·拉深筋设计的过程	第61-66页
·覆盖件的特征信息建模	第61-62页
·基于特征模型的拉深筋设计	第62-66页
参考文献	第66-70页
硕士期间发表的学术论文	第70页