| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第15页 |
| 1.2 装配质量特性概述 | 第15-18页 |
| 1.2.1 装配质量的定义 | 第17-18页 |
| 1.2.2 装配质量特性与质量参数的定义 | 第18页 |
| 1.3 质量特性预测与控制国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 研究目的及意义 | 第19页 |
| 1.5 研究内容 | 第19-22页 |
| 第二章 参数相关性与预测方法概述 | 第22-32页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 参数相关性方法 | 第23-27页 |
| 2.2.1 基于互信息的参数选择 | 第23-25页 |
| 2.2.2 copula熵估计互信息 | 第25-27页 |
| 2.3 预测与神经网络 | 第27-31页 |
| 2.3.1 预测概述 | 第27页 |
| 2.3.2 基于神经网络的预测方法 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 发动机装配工艺及质量参数特点分析 | 第32-44页 |
| 3.1 发动机结构 | 第32-33页 |
| 3.2 发动机工艺与质量参数 | 第33-37页 |
| 3.2.1 机加过程质量参数 | 第33-35页 |
| 3.2.2 装配过程质量参数 | 第35-37页 |
| 3.3 测试工艺与质量特性 | 第37-39页 |
| 3.4 影响质量特性的质量参数特点分析 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于信息论和神经网络的质量特性预测与诊断模型 | 第44-57页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 PMI-Elman方法 | 第45页 |
| 4.3 基于PMI-Elman方法的分析模型 | 第45-48页 |
| 4.3.1 多元质量参数的选择 | 第45-46页 |
| 4.3.2 输入层分析设计 | 第46-47页 |
| 4.3.3 Elman神经网络设计 | 第47页 |
| 4.3.4 基于Elman网络设计的过程质量诊断 | 第47-48页 |
| 4.4 实例验证 | 第48-56页 |
| 4.4.1 输入因子的选择 | 第48-51页 |
| 4.4.2 数据标准化 | 第51-52页 |
| 4.4.3 Elman网络训练 | 第52-54页 |
| 4.4.4 BP神经网络与PMI-Elman网络对比分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 发动机质量特性预测与诊断系统 | 第57-70页 |
| 5.1 系统设计 | 第57-59页 |
| 5.1.1 系统需求 | 第57-58页 |
| 5.1.2 系统开发方案 | 第58-59页 |
| 5.2 预测与诊断系统建模 | 第59-62页 |
| 5.2.1 预测与诊断系统体系结构 | 第59-61页 |
| 5.2.2 数据库结构 | 第61-62页 |
| 5.3 预测与诊断系统实现 | 第62-68页 |
| 5.3.1 配置模块 | 第62-66页 |
| 5.3.2 分析模块 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-73页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第78页 |