| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-17页 |
| ·圆度误差预测研究现状 | 第13-14页 |
| ·BP 神经网络研究现状 | 第14-16页 |
| ·圆度误差评定研究现状 | 第16-17页 |
| ·主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 BP 神经网络原理及其改进 | 第19-38页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·BP 神经网络的基本原理 | 第19-24页 |
| ·BP 神经网络的缺陷和改进 | 第24-26页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第26-33页 |
| ·遗传算法概述 | 第26-27页 |
| ·遗传进化算法基本算子和规则 | 第27-31页 |
| ·遗传算法在BP 网络权值优化中的应用 | 第31-33页 |
| ·灰色关联分析 | 第33-36页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第33页 |
| ·灰色关联分析 | 第33-34页 |
| ·灰色关联分析模型 | 第34-35页 |
| ·灰色关联分析在优化BP 网络结构中的应用 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 线性神经网络原理及其在圆度误差评定中的应用 | 第38-45页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·最小二乘法评价圆度误差原理 | 第38-42页 |
| ·线性神经网络原理 | 第42-43页 |
| ·线性神经网络在评定圆度误差中的应用 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 油管接箍加工和圆度误差检测实验 | 第45-71页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·油管接箍内壁加工实验 | 第45-52页 |
| ·正交实验概述 | 第46页 |
| ·加工实验设计 | 第46-52页 |
| ·油管接箍圆度误差数据采集实验 | 第52-66页 |
| ·实验设计 | 第52-53页 |
| ·实验过程与结果 | 第53-66页 |
| ·基于线性神经评定圆度误差 | 第66-70页 |
| ·线性神经网络建模 | 第66-67页 |
| ·线性神经网络圆度误差处理结果对比分析 | 第67-69页 |
| ·圆度误差评定结果 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 基于神经网络的圆度误差预测 | 第71-77页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·改进型神经网络建模 | 第71-74页 |
| ·网络的参数选择 | 第71-72页 |
| ·网络的学习训练 | 第72-74页 |
| ·模型预测结果及性能评价 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·本文总结 | 第77-78页 |
| ·工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表或已录用的论文 | 第84页 |