| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 表面粗糙度概述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 二维表面粗糙度评定参数 | 第13-15页 |
| 1.2.2 三维表面粗糙度的评定参数 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.1 表面粗糙度预测的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.2 Copula函数的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 相关性分析方法 | 第22-34页 |
| 2.1 概述 | 第22页 |
| 2.2 传统相关性分析方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 常见的传统相关性分析方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 传统相关性分析法的讨论 | 第23-24页 |
| 2.3 基于Copula函数的相关性分析方法 | 第24-30页 |
| 2.3.1 Copula函数的定义和性质 | 第24-25页 |
| 2.3.2 Copula函数的基本类型 | 第25-28页 |
| 2.3.3 Copula函数的相关性指标 | 第28-29页 |
| 2.3.4 基于Copula函数的分析法的讨论 | 第29-30页 |
| 2.4 人工智能方法在相关性研究中的应用 | 第30-32页 |
| 2.4.1 Copula分布估计算法 | 第30-31页 |
| 2.4.2 BP神经网络 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 MQL铣削45钢试验研究 | 第34-46页 |
| 3.1 概述 | 第34页 |
| 3.2 实验设计 | 第34-39页 |
| 3.2.1 实验系统 | 第34-35页 |
| 3.2.2 实验设备和材料 | 第35-38页 |
| 3.2.3 实验参数 | 第38页 |
| 3.2.4 实验数据测量 | 第38-39页 |
| 3.3 各变量和各切削参数的关系讨论 | 第39-45页 |
| 3.3.1 切削力和切削参数的关系 | 第39-42页 |
| 3.3.2 表面粗糙度和切削参数的关系 | 第42-44页 |
| 3.3.3 振动和切削参数的关系 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于Copula函数的变量相关性分析 | 第46-72页 |
| 4.1 概述 | 第46页 |
| 4.2 变量边缘分布函数的确定 | 第46-50页 |
| 4.3 Copula函数的参数估计和优选 | 第50-62页 |
| 4.4 各变量间的相关性讨论 | 第62-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 表面粗糙度预测研究 | 第72-86页 |
| 5.1 概述 | 第72页 |
| 5.2 基于Copula函数的预测模型 | 第72-78页 |
| 5.2.1 基于单一二维Copula函数的预测模型 | 第72-74页 |
| 5.2.2 基于混合Copula函数的预测模型 | 第74-76页 |
| 5.2.3 基于三维Copula函数的预测模型 | 第76-78页 |
| 5.3 基于神经网络的表面粗糙度预测 | 第78-79页 |
| 5.3.1 基于BP算法的神经网络 | 第78页 |
| 5.3.2 基于CopulaEDA和BP混合算法的神经网络 | 第78-79页 |
| 5.4 预测模型的验证 | 第79-84页 |
| 5.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 研究结论 | 第86-87页 |
| 6.2 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读硕士学位期间取得的相关成果 | 第95-96页 |
| 附录 A | 第96-99页 |