| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·电火花线切割加工概述 | 第9页 |
| ·课题的提出 | 第9-10页 |
| ·课题的研究方法 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究目的及内容 | 第11-12页 |
| 2 高速走丝电火花线切割加工的应用 | 第12-20页 |
| ·电火花线切割加工原理 | 第12-13页 |
| ·电火花线切割加工的分类、特点及应用 | 第13-14页 |
| ·电火花线切割加工的分类 | 第13页 |
| ·电火花线切割加工的特点及其应用范围 | 第13-14页 |
| ·高速走丝电火花线切割加工的基本工艺规律 | 第14-20页 |
| ·主要的加工工艺指标 | 第15页 |
| ·脉冲电源参数对工艺指标的影响 | 第15-18页 |
| ·非电因素对工艺指标的影响 | 第18-19页 |
| ·各因素对工艺指标的相互影响关系 | 第19-20页 |
| 3 人工神经网络及遗传算法 | 第20-38页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第20-23页 |
| ·人工神经网络概念和特点 | 第20-21页 |
| ·人工神经元的结构模型 | 第21-22页 |
| ·神经网络的传递函数 | 第22-23页 |
| ·BP 神经网络 | 第23-29页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第23-24页 |
| ·BP 网络学习算法 | 第24-25页 |
| ·BP 神经网络参数选取 | 第25-26页 |
| ·BP 算法存在的缺点 | 第26-27页 |
| ·BP 算法的改进 | 第27-29页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第29-36页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的设计 | 第30-36页 |
| ·遗传算法在神经网络中的应用 | 第36-38页 |
| ·遗传算法优化神经网络的基本思想 | 第36-38页 |
| ·遗传算法对神经网络的优化过程 | 第38页 |
| 4 工艺试验及数据采集 | 第38-47页 |
| ·机床设备简介 | 第38-40页 |
| ·试验材料的准备 | 第40页 |
| ·工件的材质 | 第40页 |
| ·电极丝的选用 | 第40页 |
| ·试验设计 | 第40-42页 |
| ·二次通用旋转组合设计的基本思想 | 第40页 |
| ·试验因素的选择 | 第40-41页 |
| ·试验次数的确定 | 第41-42页 |
| ·试验方案安排 | 第42-44页 |
| ·试验参数设置 | 第42页 |
| ·线切割加工步骤 | 第42-44页 |
| ·试验数据采集 | 第44-47页 |
| 5 基于遗传神经网络的电火花线切割工艺模型的建立 | 第47-64页 |
| ·遗传神经网络在电火花线切割加工工艺仿真中的实现 | 第47-57页 |
| ·软件应用和开发工具 | 第47页 |
| ·确定BP 网络参数 | 第47-48页 |
| ·数据预处理 | 第48-49页 |
| ·程序设计 | 第49-53页 |
| ·GA-BP 神经网络在电火花线切割加工工艺效果预测中的应用 | 第53-57页 |
| ·与BP 神经网络法对比分析 | 第57-59页 |
| ·电火花线切割加工工艺参数的优化 | 第59-64页 |
| ·工艺参数的优化模型 | 第59-60页 |
| ·工艺参数与工艺指标关系的确定 | 第60-61页 |
| ·工艺参数优化实现 | 第61-63页 |
| ·工艺参数优化试验验证 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间学术论文及科研情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |