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激光对中仪数学模型的建立及其标定研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·课题背景第11-13页
     ·对中在实际生产中的用途广泛第11页
     ·传统对中的方法第11-12页
     ·激光对中仪的技术优势第12-13页
   ·激光对中仪的发展第13-16页
     ·国际激光对中仪的发展第13-14页
     ·我国激光对中仪的发展第14-16页
   ·课题提出的目的和意义第16页
   ·主要工作第16-17页
第二章 轴不对中测量分析第17-23页
   ·问题的提出第17页
   ·不对中的测量第17-18页
     ·不对中的分类第17页
     ·测量方法分类第17-18页
   ·水平偏差的调整第18页
   ·角度偏差的调整第18-21页
   ·光路模型的分类第21页
   ·机械装置的研究第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 位置敏感传感器特性及其应用第23-29页
   ·PSD位置敏感传感器的发展第23页
   ·PSD位置敏感传感器第23-25页
     ·PSD的基本原理第23-24页
     ·二维阵列PSD第24-25页
   ·C_(204)PSD位置敏感传感器第25页
   ·PSD研究展望第25-26页
   ·PSD的优点第26页
   ·PSD非线性现象的分析第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第四章 激光对中仪数学模型的建立第29-45页
   ·数学模型的建立条件第29页
   ·系统的整体结构第29-34页
     ·LD/PSD直角棱镜对中仪方案第30-31页
     ·LD/双PSD平面反射镜对中仪方案第31-34页
     ·双LD/双PSD对中仪方案第34页
   ·双LD/双PSD对中仪数学模型的建立分析第34-42页
     ·激光对中仪的测量原理第34-35页
     ·调整部分的数学模型及计算第35-37页
     ·三个坐标系的建立第37-42页
   ·双光束LD/PSD数学模型优点第42页
   ·软地脚检测实验第42-43页
   ·本章小结第43-45页
第五章 位置敏感传感器的非线性校正第45-59页
   ·人工神经网络在PSD非线性校正中的作用第45-46页
   ·非线性校正算法的比较第46页
   ·人工神经网络模型第46-48页
   ·改进BP算法的实现第48-50页
   ·BP神经网络函数选择第50-52页
     ·激活函数的选择第51页
     ·误差函数的选择第51-52页
     ·学习速率的选择第52页
     ·样本训练第52页
   ·隐层结构分析第52-54页
     ·隐层数的分析第53页
     ·隐层神经元的分析第53-54页
   ·软件实现以及实验结果第54-57页
     ·软件实现第54页
     ·程序流程图第54-56页
     ·实验结果第56-57页
   ·本章小结第57-59页
第六章 结论第59-60页
参考文献第60-63页
附录A 非线性校正程序第63-76页
在校研究成果第76-77页
致谢第77页

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