双层卷焊管钎焊过程神经网络控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状与分析 | 第10-12页 |
| ·双层卷焊管发展现状 | 第10-11页 |
| ·神经网络控制方法现状 | 第11-12页 |
| ·智能控制在焊接中的应用 | 第12-14页 |
| ·焊接中经典 PID 控制方法应用 | 第12-13页 |
| ·焊接中现代智能控制的应用 | 第13-14页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 双层卷焊管温度控制系统的研究 | 第16-26页 |
| ·双层卷焊管生产工艺及钎焊过程分析 | 第17-25页 |
| ·双层卷焊管生产工艺介绍 | 第17-18页 |
| ·钎焊工艺简介 | 第18-19页 |
| ·电阻直热式钎焊设备工艺介绍 | 第19-21页 |
| ·双层卷焊管电阻直热式钎焊过程稳态分析 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 神经网络控制理论 | 第26-42页 |
| ·神经网络控制概述 | 第26-32页 |
| ·神经网络结构 | 第26-28页 |
| ·神经网络学习方法 | 第28-31页 |
| ·神经网络的工作方式 | 第31-32页 |
| ·神经网络的参数与结构确定 | 第32-34页 |
| ·样本集的选择 | 第32页 |
| ·初始权值的选择 | 第32-33页 |
| ·学习率的选择 | 第33页 |
| ·隐含层数及隐含层节点数的设计 | 第33-34页 |
| ·BP 神经网络 | 第34-35页 |
| ·BP 神经网络的学习过程 | 第35-41页 |
| ·BP 网络的前馈计算 | 第35-36页 |
| ·修正 BP 网络权值的规则 | 第36-38页 |
| ·BP 算法的步骤 | 第38-39页 |
| ·BP 学习算法流程 | 第39-40页 |
| ·BP 网络设计理论 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 双层卷焊管焊接温度仿真研究 | 第42-50页 |
| ·BP 神经网络控制器的设计 | 第42-44页 |
| ·样本数据处理 | 第42-43页 |
| ·训练集的设计 | 第43-44页 |
| ·对神经网络控制器训练仿真 | 第44-47页 |
| ·温度控制仿真验证 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 双层卷焊管实验生产线系统 | 第50-60页 |
| ·实验生产线设备组成 | 第50-54页 |
| ·矫直机 | 第50页 |
| ·光电编码器 | 第50-51页 |
| ·温度检测环节 | 第51-53页 |
| ·电流检测环节 | 第53页 |
| ·调功方式的选择 | 第53-54页 |
| ·实验过程中工艺方面的几个问题 | 第54-55页 |
| ·主要工艺参数 | 第54-55页 |
| ·钎焊过程温度分布情况 | 第55页 |
| ·电极距的选取 | 第55页 |
| ·保护气体的使用 | 第55页 |
| ·控制软件设计 | 第55-59页 |
| ·组态王监控系统 | 第56-57页 |
| ·MATLAB 和组态王的 OPC 通信 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 双层卷焊管综合控制系统 | 第60-64页 |
| ·硬件系统综合设计 | 第60-62页 |
| ·应用效果 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
