| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1．1 磁力电解抛光机国内外现状和发展趋势 | 第9-10页 |
| 1．2 磁力电解抛光带电粒子动态仿真研究的意义 | 第10-11页 |
| 1．3 电火花加工国内外现状和发展趋势 | 第11-12页 |
| 1．4 干式电火花加工理论提出和优势 | 第12-14页 |
| 1．4．1 湿式电火花加工的缺点 | 第12-13页 |
| 1．4．2 干式电火花加工的优势 | 第13-14页 |
| 1．5 干式电火花加工国内外现状和发展趋势 | 第14页 |
| 1．6 干式电火花线切割课题研究的意义 | 第14-15页 |
| 1．7 课题来源 | 第15页 |
| 1．8 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 带电粒子运动轨迹数学模型建立和基于OpenGL的仿真 | 第16-38页 |
| 2．1 带电粒子运动的数学模型的建立 | 第16-21页 |
| 2．1．1 概述 | 第16页 |
| 2．1．2 有磁场时带电粒子的运动数学模型建立 | 第16-19页 |
| 2．1．3 无磁场时带电粒子的运动数学模型建立 | 第19-21页 |
| 2．2 OpenGL简介 | 第21-25页 |
| 2．2．1 OpenGL概述 | 第21页 |
| 2．2．2 OpenGL特点和函数 | 第21-23页 |
| 2．2．3 OpenGL的功能和工作结构 | 第23-24页 |
| 2．2．4 OpenGL在Windows中的实现 | 第24-25页 |
| 2．3 带电粒子模拟仿真开发平台 | 第25-26页 |
| 2．4 带电粒子的运动仿真实现 | 第26-31页 |
| 2．4．1 仿真动画实现原理 | 第26-27页 |
| 2．4．2 初始化动画仿真环境 | 第27-30页 |
| 2．4．3 带电粒子运动轨迹模拟仿真实现 | 第30-31页 |
| 2．5 仿真结果对比分析 | 第31-37页 |
| 2．5．1 带电粒子运动参数设定 | 第31-32页 |
| 2．5．2 有磁场时的带电粒子运动仿真分析 | 第32-34页 |
| 2．5．3 无磁场时的带电粒子运动仿真分析 | 第34-35页 |
| 2．5．4 模拟仿真参数优化 | 第35-37页 |
| 2．6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 干式电火花线切割实验和参数优化 | 第38-61页 |
| 3．1 干式电火花线切割加工实验设备 | 第38-41页 |
| 3．1．1 干式电火花线切割加工设备和特点 | 第38页 |
| 3．1．2 机床参数 | 第38-39页 |
| 3．1．3 机床本体 | 第39-40页 |
| 3．1．4 干式电火花线切割控制系统 | 第40-41页 |
| 3．2 干式电火花线切割实验操作 | 第41-43页 |
| 3．3 干式电火花线切割实验数据 | 第43-47页 |
| 3．4 干式电火花线切割参数优化开发平台 | 第47页 |
| 3．5 BP神经网络 | 第47-51页 |
| 3．5．1 BP神经网络原理 | 第48页 |
| 3．5．2 BP神经网络算法 | 第48-51页 |
| 3．6 基于Matlab的BP神经网络设计 | 第51-52页 |
| 3．6．1 Matlab中BP神经网络的函数 | 第51-52页 |
| 3．6．2 Matlab中BP神经网络结构设计 | 第52页 |
| 3．7 干式电火花线切割参数优化设计 | 第52-59页 |
| 3．7．1 优化参数选择和程序设计 | 第52-54页 |
| 3．7．2 标准BP算法神经网络自学习训练 | 第54页 |
| 3．7．3 动量法神经网络自学习训练 | 第54-58页 |
| 3．7．4 L-M法神经网络自学习训练 | 第58-59页 |
| 3．8 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |