| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·PCB 工艺简介 | 第12页 |
| ·PCB 制造工艺及行业现状 | 第12-14页 |
| ·钻孔工艺之孔偏量控制的意义 | 第14页 |
| ·本文的主要内容与章节安排 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第二章 钻孔偏移的概念及关键因素分析 | 第16-24页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·钻孔工艺及设备介绍 | 第16-17页 |
| ·钻孔偏移的关键因素分析 | 第17-23页 |
| ·钻孔工艺的主要失效模式 | 第17-19页 |
| ·钻孔工艺失效模式分析 | 第18-19页 |
| ·钻孔偏移成因分析 | 第19-22页 |
| ·钻孔工艺设备分析 | 第20-21页 |
| ·钻孔工艺材料分析 | 第21-22页 |
| ·钻孔偏移关键因素确定 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 孔偏量控制方法比较研究 | 第24-30页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·孔偏量控制的目的和作用 | 第24-26页 |
| ·孔偏控制的工作程序 | 第26页 |
| ·数据采集 | 第26页 |
| ·整理分析 | 第26页 |
| ·提出改进措施计划 | 第26页 |
| ·孔偏量控制方法的选择 | 第26-29页 |
| ·一元线性回归预测 | 第28页 |
| ·BP 人工神经网络预测模型 | 第28-29页 |
| ·RBF 人工神经网络预测模型 | 第29页 |
| ·钻孔偏移量控制模型的比较 | 第29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于线性回归法的钻孔工艺孔偏控制模型设计 | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·一元线性回归模型 | 第30-32页 |
| ·钻孔偏移量控制模型输入输出量的确定 | 第32-33页 |
| ·数据采集 | 第33-34页 |
| ·模型建立及仿真实现 | 第34-39页 |
| ·模型建立 | 第34-35页 |
| ·matlab 工具箱 | 第35-36页 |
| ·仿真实现 | 第36-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第五章RBF 神经网络介绍 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·人工神经网络理论 | 第40-47页 |
| ·概述 | 第40-41页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第41-42页 |
| ·人工神经网络的模型结构 | 第42-44页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第44-45页 |
| ·人工神经网络的学习与训练 | 第45-47页 |
| ·RBF 神经网络 | 第47-50页 |
| ·概述 | 第47-48页 |
| ·RBF 网络模型与结构 | 第48页 |
| ·RBF 网络模型的基本算法 | 第48-49页 |
| ·RBF 网络存在的问题 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第六章 基于RBF 的钻孔工艺孔偏控制模型和仿真验证 | 第51-64页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·钻孔偏移量控制模型输入输出量的确定 | 第51页 |
| ·数据预处理 | 第51-52页 |
| ·MATLAB 与神经网络工具箱（NNT） | 第52-54页 |
| ·网络设计 | 第54-56页 |
| ·模型建立及仿真实现 | 第56-59页 |
| ·RBF 与线性回归结果之比较 | 第59页 |
| ·DOE 验证 | 第59-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录1 | 第67-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76页 |