| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1．1 曲轴圆角滚压校直技术的概况及其意义 | 第7-8页 |
| 1．2 国内外相关研究现状分析 | 第8-9页 |
| 1．3 建立曲轴滚压校直专家系统所要解决的关键问题 | 第9-10页 |
| 1．4 曲轴滚压校直专家系统的研究特点 | 第10-11页 |
| 1．5 本文的课题支撑 | 第11-12页 |
| 第二章 基于曲轴滚压校直的专家系统概述 | 第12-24页 |
| 2．1 专家系统的原理概述 | 第12-13页 |
| 2．2 曲轴滚压校直专家系统的基本结构 | 第13-16页 |
| 2．3 曲轴滚压校直专家系统的知识表示 | 第16-17页 |
| 2．4 曲轴滚压校直专家系统的推理 | 第17-22页 |
| 2．5 曲轴滚压校直专家系统的解释接口 | 第22-23页 |
| 2．6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 曲轴滚压校直专家系统的模型建立 | 第24-31页 |
| 3．1 曲轴的圆角滚压加工技术 | 第24-26页 |
| 3．2 曲轴滚压校直专家系统模型的建立机理 | 第26-27页 |
| 3．3 曲轴的滚压变形规律研究 | 第27-30页 |
| 3．4 曲轴滚压校直专家系统的建模 | 第30页 |
| 3．5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 神经网络应用于曲轴滚压校直专家系统的研究与实现 | 第31-49页 |
| 4．1 人工神经网络的概述 | 第31-32页 |
| 4．2 人工神经元模型 | 第32-33页 |
| 4．3 网络结构及工作过程 | 第33-35页 |
| 4．4 神经网络的计算本质及最新研究 | 第35-37页 |
| 4．5 神经网络和专家系统结合的必要性 | 第37-38页 |
| 4．6 曲轴滚压校直专家系统的神经网络模块 | 第38-40页 |
| 4．7 混合型专家系统的一般框架 | 第40-43页 |
| 4．8 曲轴滚压校直神经网络专家系统的设计步骤 | 第43-44页 |
| 4．9 基于神经网络的曲轴滚压校直专家系统建立初步 | 第44-48页 |
| 4．10 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 曲轴滚压校直专家系统的神经网络训练和人机界面的初步建立 | 第49-64页 |
| 5．1 BP算法的基本思想 | 第49页 |
| 5．2 BP网络的学习公式推导 | 第49-55页 |
| 5．3 曲轴滚压校直的神经网络训练 | 第55-61页 |
| 5．4 曲轴滚压校直系统的人机界面的建立 | 第61-63页 |
| 5．5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 6．1 本文研究总结 | 第64-65页 |
| 6．2 本文研究展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
