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基于神经网络的间接输出型车轮六维力传感器研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·课题研究的背景和意义第9-10页
   ·六维力传感器国内外研究的现状和趋势第10-14页
     ·六维力传感器的分类第10-12页
     ·国外研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13-14页
   ·本课题研究的主要内容第14-16页
第2章 车轮六维力传感器的设计第16-28页
   ·基础知识第16-19页
     ·车轮受力分析第16页
     ·传感器信号的坐标转换第16-19页
   ·车轮六维力传感器的弹性体设计及布片方案第19-27页
     ·弹性体和应变片第20-21页
     ·组桥方案的设计第21-23页
     ·多维力测量信号的解耦分析第23-27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 车轮六维力传感器标定实验分析第28-36页
   ·传感器标定实验概述第28-29页
     ·传感器标定的原理及意义第28页
     ·传感器标定实验的具体步骤第28-29页
   ·标定实验第29-32页
     ·传感器标定实验系统介绍第29-30页
     ·传感器的标定实验的方法和过程第30-32页
   ·特性指标参数的推导第32-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 车轮六维力传感器静态线性解耦研究第36-49页
   ·六维力传感器解耦的必要性分析第36-37页
   ·六维力传感器静态线性假设的显著性检验第37-40页
     ·显著性检验第37-38页
     ·对车轮六维力传感器线性假设的显著性检验第38-40页
   ·车轮六维力传感器静态线性解耦原理第40页
   ·车轮六维力传感器的静态线性解耦第40-48页
     ·静态标定实验中的数据特点第40-42页
     ·静态线性解耦算法第42-43页
     ·静态线性解耦的迭代法实现第43-45页
     ·六维力传感器的耦合度分析第45-48页
   ·本章总结第48-49页
第5章 基于BP网络的六维力传感器静态非线性解耦第49-71页
   ·解耦方法的提出第49页
   ·基础知识与理论第49-57页
     ·人工神经网络第49-50页
     ·BP网络第50-55页
     ·遗传算法第55-56页
     ·BP网络中引入遗传算法第56-57页
   ·基于BP网络的车轮六维力传感器解耦原理第57-58页
   ·解耦过程的实现第58-70页
     ·解耦模型的建立第58-59页
     ·训练样本的形成及归一化处理第59页
     ·遗传算法优化BP网络学习规则和初始权值的方法设计第59-63页
     ·车轮力传感器解耦网络的训练、测试及实验数据分析第63-70页
   ·本章小结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-76页

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