引信机构的智能设计系统及其三维打印研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 知识工程 | 第9-10页 |
| 1.2.2 智能设计系统 | 第10-11页 |
| 1.2.3 三维打印技术 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第13-15页 |
| 2 引信机构智能设计系统体系架构 | 第15-25页 |
| 2.1 基于知识工程的系统开发过程 | 第15-17页 |
| 2.2 系统整体功能结构和开发工具 | 第17-21页 |
| 2.2.1 系统功能框架 | 第17-18页 |
| 2.2.2 系统开发工具 | 第18-21页 |
| 2.3 系统综合数据库 | 第21-24页 |
| 2.3.1 设计数据存储 | 第21-22页 |
| 2.3.2 系统安全管理 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 引信机构智能设计系统知识库研究 | 第25-36页 |
| 3.1 引信机构设计知识特点 | 第25-26页 |
| 3.2 引信机构设计知识的获取 | 第26-27页 |
| 3.3 引信机构知识库管理功能 | 第27-28页 |
| 3.4 引信机构设计知识表示技术 | 第28-35页 |
| 3.4.1 发火机构产生式规则表示法 | 第29-30页 |
| 3.4.2 发火机构设计实例表示法 | 第30-32页 |
| 3.4.3 发火机构框架表示法 | 第32-34页 |
| 3.4.4 人工神经网络表示法 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 引信机构智能设计系统推理策略研究 | 第36-48页 |
| 4.1 基于实例推理技术研究 | 第36-41页 |
| 4.1.1 权重的确定 | 第37-38页 |
| 4.1.2 相似度计算 | 第38-40页 |
| 4.1.3 应用实例 | 第40-41页 |
| 4.2 基于人工神经网络的预测模型 | 第41-45页 |
| 4.2.1 BP神经网络算法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 磁流变液泄流时间预测模型 | 第42-45页 |
| 4.3 基于规则推理技术研究 | 第45-47页 |
| 4.3.1 正向推理机制 | 第45-46页 |
| 4.3.2 冲突消解策略 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 引信机构参数化建模和仿真流程定制 | 第48-56页 |
| 5.1 模型库子系统 | 第48-52页 |
| 5.1.1 模型库系统结构 | 第48页 |
| 5.1.2 模型库子系统功能 | 第48-49页 |
| 5.1.3 模型查询 | 第49-50页 |
| 5.1.4 模型管理 | 第50-51页 |
| 5.1.5 模型生成 | 第51-52页 |
| 5.2 仿真集成子系统 | 第52-55页 |
| 5.2.1 仿真模块原理与接口技术 | 第52-53页 |
| 5.2.2 前处理模块 | 第53-54页 |
| 5.2.3 求解模块 | 第54页 |
| 5.2.4 后处理模块 | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 引信机构智能设计系统三维打印子系统 | 第56-65页 |
| 6.1 三维打印技术的引信应用 | 第56-59页 |
| 6.1.1 集成化设计方法 | 第57-58页 |
| 6.1.2 轻量化设计方法 | 第58-59页 |
| 6.2 引信零件的三维打印 | 第59-61页 |
| 6.2.1 三维打印机性能参数 | 第59页 |
| 6.2.2 引信零件模型数据处理 | 第59-61页 |
| 6.2.3 引信零件加工和后处理 | 第61页 |
| 6.3 三维打印零件性能 | 第61-64页 |
| 6.3.1 尺寸精度 | 第62-63页 |
| 6.3.2 力学性能 | 第63-64页 |
| 6.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 7 引信机构智能设计系统运行示例 | 第65-73页 |
| 7.1 系统运行配置 | 第65页 |
| 7.2 虚拟样机设计专家子系统运行示例 | 第65-68页 |
| 7.3 综合数据库子系统运行示例 | 第68-69页 |
| 7.4 模型库子系统运行示例 | 第69-71页 |
| 7.5 仿真集成子系统运行示例 | 第71页 |
| 7.6 三维打印子系统运行示例 | 第71-72页 |
| 7.7 本章小结 | 第72-73页 |
| 8 总结与展望 | 第73-75页 |
| 8.1 本文主要工作 | 第73页 |
| 8.2 研究创新点 | 第73-74页 |
| 8.3 未来研究工作展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80页 |
