| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-13页 |
| ·大口径非球面光学元件的特点 | 第13-15页 |
| ·非球面的定义 | 第13-14页 |
| ·非球面度 | 第14-15页 |
| ·大口径非球面光学元件抛光加工发展现状 | 第15-21页 |
| ·CCOS 技术 | 第16-18页 |
| ·计算机控制应力盘抛光技术 | 第18-19页 |
| ·离子束抛光技术（ion-beam polishing） | 第19-20页 |
| ·磁流变抛光技术（MRF） | 第20-21页 |
| ·本课题的研究主要内容 | 第21-24页 |
| 2 应力盘抛光技术的基本原理及面形的控制和检测方法 | 第24-36页 |
| ·应力盘抛光理论 | 第24-28页 |
| ·应力盘抛光工作的原理 | 第25-26页 |
| ·应力盘变形数学模型(二次抛物面的非球面) | 第26-27页 |
| ·应力盘工作模型 | 第27-28页 |
| ·应力盘的结构 | 第28-29页 |
| ·应力盘的机、电设计 | 第29-32页 |
| ·应力盘面形的技术路线及检测系统 | 第32-33页 |
| ·应力盘抛光的技术路线 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 3 应力盘面形数据相关性分析 | 第36-44页 |
| ·面形特征 | 第36-37页 |
| ·应力盘面形数据的分布特征分析 | 第37-41页 |
| ·能动磨盘面形变化与驱动力之间的相关性分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 4 应力盘抛光过程控制方案 | 第44-60页 |
| ·智能控制技术 | 第44-46页 |
| ·模糊控制系统 | 第46-50页 |
| ·模糊控制原理 | 第46-49页 |
| ·模糊控制的特点 | 第49-50页 |
| ·人工神经网络技术 | 第50-54页 |
| ·人工神经网络概述 | 第50-52页 |
| ·神经网络控制 | 第52-53页 |
| ·神经网络控制的特点 | 第53-54页 |
| ·模糊系统和RBF 神经网络的等价性 | 第54-58页 |
| ·RBF 神经网络 | 第55-56页 |
| ·模糊推理系统 | 第56-57页 |
| ·等价性 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 5 应力盘智能控制系统设计与仿真 | 第60-86页 |
| ·模糊神经网络控制系统设计 | 第60-63页 |
| ·系统结构 | 第60-61页 |
| ·模糊RBF 神经网络推理过程 | 第61-63页 |
| ·基于模糊RBF 网络的应力盘面形表征模型 | 第63-73页 |
| ·辨识器结构 | 第63-65页 |
| ·仿真实验分析 | 第65-73页 |
| ·神经-模糊（Neural-Fuzzy）应力盘预测模型的可靠性评估方法 | 第73-75页 |
| ·基于模糊RBF 神经网络应力盘智能控制器 | 第75-84页 |
| ·模糊神经网络智能控制器的结构 | 第76页 |
| ·模糊神经网络智能控制器的算法及实现 | 第76-79页 |
| ·模糊RBF 智能控制器仿真实验分析 | 第79-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 6 大型非球面镜抛光过程控制系统仿真软件开发 | 第86-90页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·功能 | 第86-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 7 总结展望 | 第90-92页 |
| ·论文完成的主要工作和创新点 | 第90-91页 |
| ·完成的主要工作 | 第90-91页 |
| ·本文创新点 | 第91页 |
| ·工作展望 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 附录：作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第98页 |
