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基于智能预报模型的精毛纺织品全程虚拟加工技术

中文摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第1章 绪论第15-31页
   ·课题研究的背景及意义第15-18页
     ·课题研究的背景第15-17页
     ·课题研究的意义第17-18页
   ·课题研究领域的现状第18-30页
     ·毛纺织加工预报概况第18-19页
     ·国内外纺织加工预报研究现状第19-28页
     ·国内纺织加工预报研究存在的主要问题第28-29页
     ·本课题研究的目标和主要内容第29-30页
   ·论文的章节安排第30-31页
第2章 预报加工技术理论研究第31-56页
   ·人工神经网络第31-41页
     ·人工神经网络的结构与特征第31-36页
     ·BP神经网络的构建、训练和仿真第36-39页
     ·样本数据的预处理和后处理第39-41页
   ·灰色系统理论第41-47页
     ·灰色关联分析方法第42-44页
     ·灰色建模与预测第44-45页
     ·灰色控制理论在纺织中的应用第45-47页
   ·基于案例的推理技术第47-52页
     ·CBR系统结构、推理及其特点第47-49页
     ·CBR系统要解决的关键问题第49-52页
     ·CBR在纺织工业中的应用第52页
   ·预报加工理论在本课题研究中的应用第52-55页
     ·灰色理论的应用第53-54页
     ·基于案例的推理(CBR)的应用第54-55页
   ·本章小节第55-56页
第3章 精毛纺敏捷加工系统的研究与建立第56-81页
   ·概述第56页
   ·精毛纺织品加工建模分析第56-70页
     ·精毛纺主要加工工序分析第56-61页
     ·实验建模数据第61-64页
     ·精毛纺加工参数与产品性能指标相关性分析第64-69页
     ·精毛纺产品特征指标第69-70页
   ·精毛纺虚拟加工第70-76页
     ·虚拟加工的涵义第70-71页
     ·基本模型及其作用第71-73页
     ·虚拟加工实例与效果第73-76页
   ·精毛纺敏捷加工技术的实现第76-80页
     ·系统结构第76-77页
     ·推理机制第77-78页
     ·应用实例第78-80页
   ·本章小节第80-81页
第4章 智能预报加工模型的建立与优化第81-111页
   ·概述第81-82页
     ·模型建立的方法步骤第81页
     ·模型的评价第81-82页
   ·精毛纺全程智能预测加工模型第82-101页
     ·粗纱预测模型第82-84页
     ·细纱预测模型第84-91页
     ·织造智能预测模型第91-93页
     ·后整理智能预测模型第93-101页
   ·精毛纺反演模型的建立与优化第101-104页
     ·概述第101页
     ·精毛纺主要参数反演模型第101-104页
     ·ANN模型结构参数确定的经验规则第104页
   ·精毛纺虚拟加工模型的简化第104-109页
     ·预测加工模型第104-107页
     ·反演加工模型第107-109页
   ·本章小节第109-111页
第5章 精毛纺织品虚拟加工系统的实用性第111-128页
   ·概述第111页
   ·加工预报结果模型的准确性第111-117页
     ·预测加工模型的检验第111-115页
     ·反演加工模型的检验第115-117页
   ·精毛纺产品工艺设计优化及质量控制第117-127页
     ·新产品工艺开发设计第117-118页
     ·产品加工过程质量的控制第118-123页
     ·工艺方案的优化及确定第123-127页
   ·本章小节第127-128页
第6章 敏捷加工系统软件的设计与实现第128-138页
   ·敏捷加工系统实现的软件基础第128-131页
     ·概述第128页
     ·工具软件的选择与简介第128-130页
     ·Matlab6.5与.Net编程环境的接口第130-131页
   ·人机交互界面软件的实现第131-136页
     ·软件的层次第131-133页
     ·.Net网页界面第133-135页
     ·系统软硬件平台选择第135-136页
   ·实用性的一些问题第136-138页
     ·目前的水平第136-137页
     ·应该扩展的内容第137-138页
第7章 结论第138-142页
 一、本课题的主要创新点及结论第138-140页
 二、论文有待完善之处和建议今后研究的方向第140-142页
参考文献第142-148页
附录A 精毛纺企业生产加工控制指标及建模参数第148-153页
附录B 预报、反演模型结构参数选择训练结果第153-176页
附录C 不同方法选择输入参数模型训练过程曲线第176-183页
附录D 神经网络预报模型和灰色优势分析 MATLAB程序第183-186页
攻读博士学位期间发表的学术论文目录第186-189页
致谢第189页

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