| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的提出 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及结构体系 | 第13-15页 |
| 第二章 刚性工件装夹模型建立 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 装夹稳定性分析 | 第15-20页 |
| 2.2.1 工件静态平衡约束条件 | 第15-17页 |
| 2.2.2 摩擦锥约束条件 | 第17-20页 |
| 2.3 装夹稳定裕度 | 第20-22页 |
| 2.4 应用实例 | 第22-26页 |
| 2.4.1 二维工件实例 | 第22-24页 |
| 2.4.2 三维工件实例 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 刚性工件装夹布局规划 | 第27-37页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 遗传算法 | 第27-28页 |
| 3.3 装夹布局的规划方法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 复杂工件表面离散化 | 第28-29页 |
| 3.3.2 优化方法 | 第29-32页 |
| 3.4 应用实例 | 第32-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 柔性工件装夹布局规划 | 第37-47页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 工件变形优化模型 | 第37-38页 |
| 4.3 柔性工件的装夹变形仿真 | 第38-41页 |
| 4.4 粒子群算法 | 第41-42页 |
| 4.5 壁件装夹变形的优化方法 | 第42-44页 |
| 4.6 粒子群优化算法在装夹变形中的应用 | 第44-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 柔性工件装夹布局预测方法 | 第47-57页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 人工神经网络 | 第47-49页 |
| 5.3 BP神经网络 | 第49-50页 |
| 5.4 PSO-BP神经网络 | 第50-53页 |
| 5.5 柔性工件装夹预测方法 | 第53-56页 |
| 5.5.1 网络结构与训练样本的确定 | 第53-54页 |
| 5.5.2 BP神经网络的优化与训练 | 第54-56页 |
| 5.5.3 最优装夹布局的预测 | 第56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 基于稳定裕度分析的CAFD系统开发 | 第57-67页 |
| 6.1 CAFD系统的设计目标 | 第57-58页 |
| 6.2 CAFD系统的实现方法 | 第58-63页 |
| 6.2.1 基于UG/OpenAPI的二次开发 | 第58-60页 |
| 6.2.2 数据库操作 | 第60-61页 |
| 6.2.3 调用Matlab计算引擎 | 第61-62页 |
| 6.2.4 任意曲面网格划分 | 第62-63页 |
| 6.3 夹紧方案规划实例 | 第63-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 总结 | 第67页 |
| 7.2 本文的不足与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位论文期间发表的学术论文及参加科研工作情况 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |