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一类复杂产品的关键装调参数提取与离群数据修正方法及应用

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-22页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-19页
        1.2.1 复杂产品数字化装调技术研究现状第12-13页
        1.2.2 特征选择方法研究现状第13-17页
        1.2.3 数据离群检测研究现状第17-19页
    1.3 研究内容和组织框架第19-21页
    1.4 本章小结第21-22页
第2章 基于统计分类的装配性能敏感参数提取方法第22-38页
    2.1 引言第22-23页
    2.2 装配数据多元核密度估计及其可视化第23-27页
        2.2.1 核概率密度估计模型构建第23-26页
        2.2.2 装配性能数据概率密度分析及可视化第26-27页
    2.3 基于均值转移的装配性能数据鲁棒性分类方法第27-31页
        2.3.1 均值转移聚类算法缺点分析第28-29页
        2.3.2 装配性能数据鲁棒性分类方法第29-31页
    2.4 基于稀疏学习的特征选择方法第31-34页
        2.4.1 带权重的L(2,1)范数稀疏学习特征选择原理分析第31-33页
        2.4.2 基于稀疏学习的特征选择方法设计第33-34页
    2.5 装配性能敏感参数提取方法及其实验分析第34-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第3章 基于单分类的装配过程离群参数提取方法第38-50页
    3.1 引言第38-39页
    3.2 基于双边界单分类支持向量机的装配过程数据分类方法第39-43页
        3.2.1 支持向量数据描述模型分析第39-41页
        3.2.2 基于双边界OCSVM的离群数据分类方法第41-43页
    3.3 基于双边界OCSVM和Boosting算法的离群特征选择方法第43-46页
        3.3.1 基于双边界OCSVM和Boosting算法的离群特征选择框架第43-44页
        3.3.2 离群特征选择框架理论合理性分析第44-46页
    3.4 实验分析与验证第46-49页
        3.4.1 实验素材描述第46-47页
        3.4.2 实验方法及评价标准第47-48页
        3.4.3 实验结果第48-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第4章 基于离群数据修正的复杂产品装调引导方法第50-66页
    4.1 引言第50-51页
    4.2 基于关键装配参数的复杂产品离群数据检测方法第51-54页
        4.2.1 复杂产品装配离群检测数据前处理第51-53页
        4.2.2 基于关键参数的复杂产品装配离群检测模型构建流程第53-54页
    4.3 基于OCSVM离群数据修正的复杂产品装调引导方法第54-62页
        4.3.1 One-Class SVM决策函数梯度分析第55-60页
        4.3.2 基于OCSVM的离群数据修正方法实现第60-61页
        4.3.3 复杂产品装调引导方法设计第61-62页
    4.4 实验分析第62-64页
        4.4.1 离群数据检测实验第62-63页
        4.4.2 离群数据修正实验第63-64页
    4.5 本章小结第64-66页
第5章 复杂产品数字化装调引导系统开发及应用第66-82页
    5.1 引言第66页
    5.2 复杂产品数字化装调引导系统总体设计第66-70页
        5.2.1 复杂产品数字化装调引导系统总体架构设计第67-68页
        5.2.2 复杂产品数字化装调引导系统功能模块设计第68-70页
    5.3 复杂产品数字化装调引导系统核心功能模块实现第70-77页
        5.3.1 复杂产品装配数据管理模块实现第70-73页
        5.3.2 关键装配参数提取模块实现第73-76页
        5.3.3 离群数据处理模块实现第76-77页
    5.4 复杂产品数字化装调引导系统在位标器装配中的应用第77-81页
    5.5 本章小结第81-82页
第6章 总结与展望第82-84页
    6.1 全文总结第82-83页
    6.2 工作展望第83-84页
参考文献第84-91页
作者简介第91页

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