| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题意义和来源 | 第8页 |
| ·可调机构的研究现状及发展趋势 | 第8-12页 |
| ·基本概念 | 第8-9页 |
| ·可调机构的研究现状及发展趋势 | 第9-12页 |
| ·机构位置分析方法 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络的发展及研究概况 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 基础知识简介 | 第16-25页 |
| ·Groebner基方法简介 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络简介 | 第17-21页 |
| ·BP神经网络简介 | 第18-21页 |
| ·BP学习算法原理 | 第18-19页 |
| ·BP网络的前馈计算 | 第19-20页 |
| ·权值的调整规则 | 第20-21页 |
| ·BP网络的局限： | 第21页 |
| ·位移矩阵法 | 第21-25页 |
| ·绕直角坐标轴旋转的刚体旋转矩阵 | 第21-22页 |
| ·刚体位移矩阵 | 第22-25页 |
| 第3章 基于Groebner基的平面五杆机构位置分析符号解 | 第25-33页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·Groebner基法 | 第25-26页 |
| ·约束方程组的建立 | 第26-29页 |
| ·数字实例 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 四杆可调机构刚体导引综合的符号解 | 第33-44页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·约束方程组的建立 | 第33-40页 |
| ·数字实例 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于BP网络的平面四杆可调机构轨迹综合 | 第44-53页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络模型及BP算法 | 第45-47页 |
| ·可调机构轨迹综合 | 第47-49页 |
| ·网络的训练和学习 | 第49-51页 |
| ·仿真实例 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 基于神经网络的平面五杆可调机构的动力学解析模型 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·刚体凯恩动力学方程 | 第54页 |
| ·平面可调五杆机构运动学分析 | 第54-56页 |
| ·平面可调五杆机构动力学分析 | 第56-60页 |
| ·偏速度、偏加速度 | 第56-57页 |
| ·广义惯性力和广义主动力 | 第57-58页 |
| ·广义惯性力 | 第57页 |
| ·广义主动力 | 第57-58页 |
| ·动力学方程 | 第58页 |
| ·仿真实例： | 第58-60页 |
| ·基于BP神经网络的动力学模型辨识 | 第60-61页 |
| ·仿真实例 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 声明 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |