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基于小型3D打印机的多意象造型设计研究

摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 研究的目的和意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-14页
        1.3.1 感性工学研究现状第12页
        1.3.2 产品意象造型设计研究现状第12-13页
        1.3.3 产品多意象造型设计研究现状第13-14页
    1.4 研究内容以及技术路线第14-17页
        1.4.1 研究内容第14-15页
        1.4.2 文章结构图第15-17页
第2章 多意象造型设计理论基础第17-31页
    2.1 感性工学第17-18页
        2.1.1 感性工学定义第17页
        2.1.2 感性工学分类第17-18页
        2.1.3 感性工学基本步骤第18页
    2.2 产品意象第18-19页
    2.3 产品意象及造型处理技术第19-21页
        2.3.1 口语分析法第19页
        2.3.2 语意差异法第19-20页
        2.3.3 因子分析法第20-21页
        2.3.4 形态分析法第21页
    2.4 BP神经网络及其MATLAB实现第21-23页
        2.4.1 BP神经网络第21-23页
        2.4.2 BP神经网络MATLAB基础第23页
    2.5 三角模糊第23-25页
        2.5.1 模糊集合第23-24页
        2.5.2 三角模糊数第24-25页
        2.5.3 三角模糊数与语言变量的处理第25页
    2.6 层次分析法第25-27页
        2.6.1 层次分析法结构第25-26页
        2.6.2 层次分析法重要性标度第26页
        2.6.3 层次分析法确定权重步骤第26页
        2.6.4 模糊层次分析法第26-27页
    2.7 TOPSIS法第27-29页
        2.7.1 TOPSIS属性集的确立第27页
        2.7.2 决策矩阵的规范化第27-28页
        2.7.3 TOPSIS法的一般步骤第28页
        2.7.4 FTOPSIS法第28-29页
    2.8 本章小结第29-31页
第3章 小型3D打印机多意象造型设计方法第31-49页
    3.1 小型3D打印机的单意象预测第32-37页
        3.1.1 被试选择第32页
        3.1.2 样本的选择及编码第32-33页
        3.1.3 确定产品意象第33-34页
        3.1.4 意象的量化与样本编码第34-35页
        3.1.5 构建BP神经网络及网络预测第35-37页
    3.2 意象权重的确立第37-42页
        3.2.1 意象权重的计算过程第37-39页
        3.2.2 小型3D打印机意象权重的计算第39-40页
        3.2.3 意象权重合理性检验第40-41页
        3.2.4 小型3D打印机意象权重合理性检验第41-42页
    3.3 造型的多意象排序第42-47页
        3.3.1 造型的多意象排序步骤第42-43页
        3.3.2 小型3D打印机的多意象排序第43-45页
        3.3.3 结果验证第45-47页
    3.4 本章小结第47-49页
第4章 小型3D打印机多意象模糊评价第49-57页
    4.1 意象的模糊赋值第50-51页
        4.1.1 意象模糊评价第50页
        4.1.2 小型 3D打印机模糊评价第50-51页
    4.2 FAHP法确定意象权重第51-53页
        4.2.1 权重模糊计算步骤第52-53页
        4.2.2 小型 3D打印机模糊权重第53页
    4.3 FTOPSIS法对备选方案排序第53-56页
        4.3.1 FTOPSIS方法计算步骤第53-55页
        4.3.2 小型3D打印机的模糊评价第55-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第5章 总结与展望第57-59页
    5.1 本文的主要研究成果第57-58页
    5.2 本文的主要主要创新点第58页
    5.3 展望第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-65页
在校期间科研成果第65页

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