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基于贝叶斯网络在机测量复杂曲面布点规划研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究的背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 在机测量系统研究现状第10-11页
        1.2.2 复杂曲面布点规划研究现状第11-12页
        1.2.3 贝叶斯网络发展及研究现状第12-13页
    1.3 本文的研究内容第13-15页
第2章 复杂曲面造型及贝叶斯网络理论第15-25页
    2.1 复杂曲面理论第15-17页
        2.1.1 NURBS曲线曲面第15-16页
        2.1.2 权因子的几何意义第16-17页
    2.2 贝叶斯网络相关理论第17-23页
        2.2.1 贝叶斯网络概念第17-19页
        2.2.2 贝叶斯网络模型构建第19-20页
        2.2.3 贝叶斯网络学习第20-22页
        2.2.4 贝叶斯网络推理第22-23页
    2.3 朴素贝叶斯分类器第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 复杂曲面在机测量系统分析与总体方案分析第25-29页
    3.1 在机测量基本原理及优点第25-26页
        3.1.1 在机测量基本原理第25-26页
        3.1.2 在机测量优点第26页
    3.2 在机测量系统的软硬件分析第26-28页
        3.2.1 硬件模块分析第26页
        3.2.2 软件模块分析第26-28页
    3.3 复杂曲面在机测量方案第28页
    3.4 本章小结第28-29页
第4章 复杂曲面待测区域关键特征的提取第29-39页
    4.1 IGES文件第29页
    4.2 实体信息的提取与存储第29-32页
        4.2.1 目录条目段的域解析第29-30页
        4.2.2 目录条目段和参数数据段的对应关系第30-31页
        4.2.3 实体属性数据存储方法第31-32页
        4.2.4 实体参数数据读取及存储方法第32页
    4.3 可见实体的提取及存储第32-35页
        4.3.1 可见实体的提取第32-33页
        4.3.2 可见实体的存储第33-35页
    4.4 裁剪曲面提取与存储第35-37页
    4.5 IGES文件关键特征提取的实现第37-38页
    4.6 本章小结第38-39页
第5章 复杂曲面布点规划模型构建第39-51页
    5.1 测点采样算法第39-41页
        5.1.1 采样策略简介第39页
        5.1.2 拟采用的各采样原理简介第39-41页
    5.2 在机测量复杂曲面影响因子分析第41-42页
        5.2.1 曲率因子的计算第41页
        5.2.2 曲面片因子的计算第41-42页
        5.2.3 测量影响因子第42页
    5.3 在机测量复杂曲面贝叶斯网络模型建立第42-45页
        5.3.1 选择节点及确定变量集及变量域第43-44页
        5.3.2 确定模型网络结构第44页
        5.3.3 确定先验参数第44-45页
    5.4 网络模型学习第45-46页
        5.4.1 先验概率第45页
        5.4.2 后验概率第45-46页
    5.5 贝叶斯网络复杂曲面规划预测推理第46页
    5.6 在机测量复杂曲面布点规划贝叶斯网络模型程序实现第46-48页
    5.7 仿真实验第48-50页
        5.7.1 测点仿真原理第48页
        5.7.2 实例验证与分析第48-50页
    5.8 本章小结第50-51页
第6章 总结与展望第51-52页
    6.1 总结第51页
    6.2 展望第51-52页
参考文献第52-55页
致谢第55-56页
申请学位期间的研究成果及发表学术论文第56页

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