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动力伺服刀架转位系统可靠性灵敏度分析与稳健优化设计

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 工程背景及选题的目的和意义第10-11页
    1.2 人工神经网络发展的历史及现状第11-13页
    1.3 结构可靠性研究的现状与进展第13页
    1.4 可靠性优化设计的研究现状第13-14页
    1.5 稳健设计发展的现状第14-15页
    1.6 本论文的研究内容第15-18页
第2章 可靠性基本理论和神经网络基础第18-40页
    2.1 引言第18页
    2.2 数学基础第18-21页
        2.2.1 Kronecker代数理论简介第18-19页
        2.2.2 二阶矩与四阶矩技术第19-20页
        2.2.3 Edgeworth级数第20-21页
    2.3 可靠性分析的基本理论第21-23页
        2.3.1 可靠度的基本概念第21页
        2.3.2 可靠度数值算法概述第21-23页
    2.4 可靠性优化设计方法第23-29页
        2.4.1 建立可靠性优化设计模型的方法第24页
        2.4.2 可靠性优化设计模型的求解方法第24-29页
    2.5 人工神经网络基础第29-37页
        2.5.1 神经网络模型分类第29-30页
        2.5.2 人工神经元结构模型第30-32页
        2.5.3 BP网络结构第32-33页
        2.5.4 BP网络算法及数学推导第33-37页
    2.6 本章小结第37-40页
第3章 刀架转位系统运动学分析第40-54页
    3.1 引言第40-42页
    3.2 双伺服动力刀架转位部分分析第42-48页
        3.2.1 刀架转位部分模型第42-43页
        3.2.2 转位部分动力学分析第43-48页
    3.3 影响转位角度的因素与分析第48-52页
        3.3.1 影响因素第48-51页
        3.3.2 转位角度分析第51-52页
    3.4 编写命令语言第52页
    3.5 本章小结第52-54页
第4章 转位系统可靠性灵敏度设计第54-72页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 软件过程集成及试验设计第55-58页
        4.2.1 过程集成软件介绍第55-56页
        4.2.2 确定基本随机参数第56页
        4.2.3 过程集成第56-57页
        4.2.4 自动化求解第57-58页
    4.3 基于人工神经网络方法的转位角度方程拟合第58-61页
        4.3.1 确定神经网络训练样本第58页
        4.3.2 建立并检验神经网络第58-61页
    4.4 转位系统可靠性灵敏度分析第61-70页
        4.4.1 转位系统转位角度可靠性第62页
        4.4.2 可靠性设计的摄动法第62-64页
        4.4.3 可靠性灵敏度的计算方法第64-65页
        4.4.4 可靠性灵敏度无量纲化第65页
        4.4.5 转位角度可靠性灵敏度分析第65-70页
    4.5 本章小结第70-72页
第5章 转位系统可靠性优化设计与稳健设计第72-82页
    5.1 引言第72页
    5.2 转位系统可靠性优化设计第72-76页
        5.2.1 设计变量第73页
        5.2.2 目标函数第73页
        5.2.3 约束条件第73-74页
        5.2.4 优化模型第74页
        5.2.5 优化求解第74-76页
    5.3 转位系统可靠性稳健设计第76-80页
        5.3.1 稳健设计方法的概念第76页
        5.3.2 基于灵敏度的附加约束实现策略第76-77页
        5.3.3 基于灵敏度的附加目标函数实现策略第77-78页
        5.3.4 可靠性稳健设计第78页
        5.3.5 转位系统转位角度可靠性稳健设计第78-80页
    5.4 本章小结第80-82页
第6章 结论与展望第82-84页
    6.1 结论第82-83页
    6.2 展望第83-84页
参考文献第84-90页
致谢第90页

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