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船体分段三维测量及对位系统控制策略研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
CONTENTS第11-14页
图表目录第14-17页
主要符号表第17-18页
1 绪论第18-29页
   ·论文研究背景及意义第18-19页
     ·选题依据第18页
     ·研究背景和问题提出第18-19页
   ·相关领域国内外研究进展第19-26页
     ·钢结构变形及变形控制工艺研究现状第19页
     ·船体分段测量方式研究现状第19-22页
     ·三维分段调整系统研究现状第22-26页
   ·本文研究内容及安排第26-27页
     ·主要研究内容第26-27页
     ·论文组织结构第27页
   ·小结第27-29页
2 船体分段变形工艺改进研究第29-43页
   ·部件变形及处理预防措施第29-31页
   ·分段变形及处理措施第31-36页
     ·几种常见的分段变形第31-33页
     ·分段变形的预防措施第33-35页
     ·分段放置反变形措施第35-36页
   ·吊装变形及处理措施第36-42页
     ·小分段吊装受力分析第37-39页
     ·大分段吊装受力分析第39-42页
   ·小结第42-43页
3 大尺度三维测量方法研究第43-60页
   ·船体测量阶段划分方案第43-45页
   ·全站仪测量原理第45-47页
   ·理论点集选择第47-49页
     ·分段建造阶段理论点集的选取第47-48页
     ·船台(船坞)装配阶段理论点集选取第48-49页
   ·理论点集和测量点集匹配方法第49-56页
     ·点集匹配的数学描述第49-50页
     ·常用点集匹配方法第50-52页
     ·点集匹配改进方法研究第52-56页
   ·仿真实验第56-59页
     ·对应点集匹配实例第56-58页
     ·非对应点集匹配实例第58-59页
   ·小结第59-60页
4 三维可调平台设计与控制方法研究第60-86页
   ·三维可调平台系统设计第60-63页
   ·标准无模型控制理论第63-67页
     ·标准无模型控制算法第63-65页
     ·基于多新息理论的无模型控制算法第65-67页
   ·多新息无模型控制律收敛性分析及参数优化第67-70页
     ·基于多新息理论无模型控制算法收敛性分析第67-68页
     ·基于多新息理论无模型控制算法参数优化第68-70页
   ·基于多新息学习算法的PID神经网络的改进及收敛性分析第70-79页
     ·PID神经网络模型第71-73页
     ·基于多新息辨识算法和PID神经网络模型第73-76页
     ·网络学习算法收敛性分析第76-79页
   ·实例仿真第79-84页
     ·网络学习算法收敛性分析第79-81页
     ·基于多新息理论的PID神经网络改进算法仿真第81-84页
   ·小结第84-86页
5 大尺度三维测量及对位系统实现第86-110页
   ·对位系统硬件样机及控制系统的研发第86-89页
     ·对位系统总体结构第86-87页
     ·对位系统控制系统及算法实现第87-89页
     ·可调墩控制实例第89页
   ·船体大尺度测量软件及搭载精度控制系统第89-107页
     ·软件系统总体结构第90-92页
     ·SPMS软件类的设计第92页
     ·系统开发基于的坐标系第92-94页
     ·无余量精度控制模块第94-97页
     ·无余量模拟搭载模块第97-99页
     ·有余量精度控制模块第99-105页
     ·有余量模拟搭载模块第105-107页
   ·工程应用情况第107-109页
   ·小结第109-110页
6 结论与展望第110-113页
   ·结论第110-111页
   ·展望第111-112页
   ·创新点摘要第112-113页
参考文献第113-120页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第120-121页
致谢第121-122页
作者简介第122-123页

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