陶瓷磨削加工性系统研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·陶瓷材料的磨削加工性 | 第9-10页 |
| ·陶瓷磨削加工性研究现状 | 第10-11页 |
| ·陶瓷材料力学性能 | 第11-13页 |
| ·系统工程的基本思想 | 第13-14页 |
| ·本文的研究工作 | 第14-16页 |
| 第二章 陶瓷力学性能分布规律与相关性 | 第16-29页 |
| ·陶瓷力学性能分布拟合 | 第16-24页 |
| ·非参数统计的拟合优度检验 | 第16-19页 |
| ·陶瓷力学性能参数分布的拟合优度检验 | 第19-24页 |
| ·陶瓷力学性能参数的相关分析 | 第24-26页 |
| ·几种常用的相关分析方法 | 第24-26页 |
| ·陶瓷材料力学性能参数的相关分析 | 第26页 |
| ·结果分析 | 第26-28页 |
| ·线性相关性分析 | 第26页 |
| ·非线性相关性分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 陶瓷磨削加工性系统的回归方程模型 | 第29-46页 |
| ·多元线性回归的基本算法 | 第29-31页 |
| ·多元线性回归方程的回归参数估计 | 第29-30页 |
| ·回归方程的显著性检验 | 第30-31页 |
| ·偏最小二乘回归（PLSR）的基本原理和算法 | 第31-33页 |
| ·PLSR 的研究目的与特点 | 第31-32页 |
| ·偏最小二乘回归（PLSR）模型的算法 | 第32-33页 |
| ·陶瓷磨削加工性系统的PLSR 模型 | 第33-43页 |
| ·数据来源 | 第33-34页 |
| ·多重相关性诊断 | 第34页 |
| ·偏最小二乘回归方程模型的建立 | 第34-35页 |
| ·回归模型的检验与分析 | 第35-40页 |
| ·偏最小二乘回归模型的辅助分析技术 | 第40-43页 |
| ·陶瓷磨削加工性系统的多元线性回归模型 | 第43-44页 |
| ·多元线性回归模型的建立 | 第43页 |
| ·多元线性回归模型的检验 | 第43-44页 |
| ·结果分析 | 第44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第四章 陶瓷磨削加工性系统的解释结构模型 | 第46-60页 |
| ·解释结构模型原理 | 第46-48页 |
| ·计算可达矩阵 | 第47-48页 |
| ·级别划分 | 第48页 |
| ·陶瓷材料磨削加工性的解释结构模型 | 第48-52页 |
| ·确定磨削加工性系统的组成元素 | 第48-49页 |
| ·建立陶瓷加工性的结构模型 | 第49-52页 |
| ·应用网络分析法评价陶瓷磨削加工性 | 第52-59页 |
| ·网络分析法原理 | 第52-54页 |
| ·评价实例 | 第54-59页 |
| ·本章结论 | 第59-60页 |
| 第五章 陶瓷磨削加工性系统的神经网络模型 | 第60-76页 |
| ·神经网络简介 | 第60-61页 |
| ·几种典型的神经网络模型 | 第61-66页 |
| ·神经元结构模型 | 第61-62页 |
| ·神经网络拓扑结构 | 第62-63页 |
| ·BP 神经网络 | 第63-64页 |
| ·RBF 神经网络 | 第64-65页 |
| ·GRNN（广义回归）神经网络 | 第65-66页 |
| ·陶瓷磨削加工性系统的神经网络模型 | 第66-74页 |
| ·陶瓷磨削加工性系统的BP 神经网络模型 | 第67-71页 |
| ·陶瓷磨削加工性系统的GRNN 神经网络模型 | 第71-74页 |
| ·讨论 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 全文总结 | 第76-78页 |
| ·本文结论 | 第76-77页 |
| ·存在问题及进一步的研究工作 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 发表论文和科研情况 | 第84-85页 |
| 附录 | 第85-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
