基于免疫神经网络数控机床刀具的故障预测
| 论文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题背景以及意义 | 第10-12页 |
| ·数控机床刀具故障预测的研究现状及发展趋势 | 第12-15页 |
| ·数控机床故障预测的方法及研究现状 | 第12-15页 |
| ·数控机床刀具故障预测的发展趋势 | 第15页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 2 人工免疫神经网络基本理论 | 第17-33页 |
| ·人工免疫算法 | 第17-25页 |
| ·人工免疫算法的种类 | 第17-22页 |
| ·人工免疫算法的基本特征 | 第22-23页 |
| ·人工免疫理论的发展历程及应用 | 第23-25页 |
| ·神经网络算法 | 第25-29页 |
| ·典型的人工神经网络模型 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第27-29页 |
| ·神经网络的研究现状及应用 | 第29页 |
| ·人工免疫神经网络 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 3 数控机床刀具故障机理分析 | 第33-39页 |
| ·刀具的故障机理 | 第33-34页 |
| ·刀具故障监测常用的预测方法 | 第34-36页 |
| ·直接监测法 | 第35页 |
| ·间接监测法 | 第35-36页 |
| ·数控机床刀具及特征提取 | 第36-38页 |
| ·数控机床刀具 | 第36-37页 |
| ·刀具故障特征信息的提取 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 改进的人工免疫神经网络系统的故障预测方法 | 第39-51页 |
| ·免疫算法原理 | 第39-43页 |
| ·阴性选择算法 | 第39-40页 |
| ·接种疫苗 | 第40-43页 |
| ·免疫神经网络模型 | 第43-44页 |
| ·免疫神经网络的刀具故障预测 | 第44-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 实验(仿真)结果与分析 | 第51-68页 |
| ·刀具磨损的实例分析 | 第51-60页 |
| ·仿真结果分析 | 第60-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 在学期间研究结果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
