人工神经网络在数控超声加工中的应用研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题选题背景 | 第9-11页 |
| ·超声加工原理及其应用 | 第11-16页 |
| ·超声加工设备及其组成部分 | 第11-12页 |
| ·超声加工原理 | 第12-13页 |
| ·变幅杆的常见形式 | 第13页 |
| ·超声加工特点 | 第13-14页 |
| ·超声加工应用 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络及其应用 | 第16-19页 |
| ·人工神经网络定义 | 第16页 |
| ·人工神经网络模型 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的功能 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第18页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第18-19页 |
| ·本课题研究内容及意义 | 第19-21页 |
| ·研究内容 | 第19页 |
| ·研究目标 | 第19-20页 |
| ·技术路线 | 第20页 |
| ·研究意义 | 第20-21页 |
| 第二章 数控超声加工性能工艺试验 | 第21-24页 |
| ·加工性能指标及其影响因素 | 第21页 |
| ·试验设备 | 第21-22页 |
| ·试验方法 | 第22-24页 |
| ·正交试验法简介 | 第22-23页 |
| ·正交试验目的 | 第23页 |
| ·正交试验数据采集 | 第23-24页 |
| 第三章 数控超声加工性能试验数据分析 | 第24-35页 |
| ·极差分析 | 第24-26页 |
| ·极差分析法简介 | 第24页 |
| ·极差分析相关计算 | 第24页 |
| ·极差分析结果 | 第24-25页 |
| ·试验指标平均值对因素水平的关系图 | 第25-26页 |
| ·方差分析 | 第26-28页 |
| ·方差分析法简介 | 第26-27页 |
| ·方差分析相关计算 | 第27-28页 |
| ·方差分析结果 | 第28页 |
| ·回归分析 | 第28-35页 |
| ·回归分析的重要性 | 第28-29页 |
| ·回归分析的主要类型 | 第29页 |
| ·回归分析的基本步骤 | 第29页 |
| ·三元回归方程的建立 | 第29-33页 |
| ·回归方程的显著性检验 | 第33-34页 |
| ·因素主次的判定 | 第34-35页 |
| 第四章 人工神经网络建模与仿真 | 第35-45页 |
| ·神经网络原理 | 第35-39页 |
| ·神经元结构模型 | 第35-36页 |
| ·神经网络的特性及实现 | 第36-37页 |
| ·BP网络结构 | 第37页 |
| ·BP网络学习过程及步骤 | 第37-39页 |
| ·BP网络设计 | 第39-45页 |
| ·神经网络学习训练、仿真样本的建立 | 第39-40页 |
| ·网络结构的确定 | 第40页 |
| ·BP网络的MATLAB设计 | 第40-42页 |
| ·加工效率的BP网络预测分析 | 第42-45页 |
| 第五章 数控超声加工仿真控制平台界面设计 | 第45-57页 |
| ·图形用户界面(GUI) | 第45-46页 |
| ·利用GUIDE设计控制平台界面 | 第46-53页 |
| ·控制平台界面的设计原则 | 第46-47页 |
| ·控制平台界面的设计步骤 | 第47-53页 |
| ·启动设计工具GUIDE | 第47-48页 |
| ·建立GUI并修改其对象属性 | 第48-49页 |
| ·编辑各对象Callback程序 | 第49-53页 |
| ·控制平台各功能实现 | 第53-57页 |
| ·各因素对指标的影响 | 第53-55页 |
| ·试验数据分析显示 | 第55-56页 |
| ·加工效率仿真、预测 | 第56-57页 |
| 第六章 结论及建议 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·后续研究工作建议 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |
