| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 微小孔电火花加工技术概述 | 第7-8页 |
| 1.2 微小孔电火花加工的发展 | 第8-9页 |
| 1.2.1 微小孔电火花加工发展历史与现状 | 第8页 |
| 1.2.2 微小孔电火花加工国内外的差距 | 第8-9页 |
| 1.3 微小孔电火花加工技术要点 | 第9页 |
| 1.4 选题依据与创新性 | 第9-10页 |
| 1.5 研究主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 电火花放电机理及控制策略分析 | 第11-23页 |
| 2.1 放电腐蚀模型 | 第11-13页 |
| 2.1.1 放电介质击穿和通道形成 | 第11-12页 |
| 2.1.2 放电通道物理反应和放电热蚀 | 第12-13页 |
| 2.1.3 电蚀物抛出和转移 | 第13页 |
| 2.1.4 极间介质消电离 | 第13页 |
| 2.2 影响加工目标的重要因素 | 第13-18页 |
| 2.2.1 影响加工速度的重要因素 | 第14-15页 |
| 2.2.2 影响工件表面粗糙度的重要因素 | 第15-16页 |
| 2.2.3 影响加工电极蚀除率的重要因素 | 第16-18页 |
| 2.3 电火花加工控制系统及检测系统 | 第18-21页 |
| 2.3.1 电火花加工控制系统分析 | 第18页 |
| 2.3.2 电火花放电检测系统分析 | 第18-21页 |
| 2.4 脉冲电源控制策略分析 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于BP神经网络建立参数模型 | 第23-31页 |
| 3.1 神经网络简介 | 第23-24页 |
| 3.2 建立并测试BP神经网络 | 第24-30页 |
| 3.2.1 神经网络模型的建立 | 第24-29页 |
| 3.2.2 神经网络模型的测试 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于快速非支配排序遗传算法的多目标优化 | 第31-53页 |
| 4.1 基于模糊算法的优化区间规划 | 第31-36页 |
| 4.1.1 模糊控制技术原理 | 第31-32页 |
| 4.1.2 模糊控制器结构 | 第32-34页 |
| 4.1.3 模糊规则及模糊推理 | 第34-35页 |
| 4.1.4 解模糊优化区间 | 第35-36页 |
| 4.2 常见多目标优化方法 | 第36-37页 |
| 4.3 基于快速非支配排序的遗传算法 | 第37-42页 |
| 4.3.1 个体编码与解码 | 第38-39页 |
| 4.3.2 快速非支配排序 | 第39-40页 |
| 4.3.3 拥挤度计算 | 第40-41页 |
| 4.3.4 择优选择 | 第41页 |
| 4.3.5 交叉和变异 | 第41页 |
| 4.3.6 精英策略 | 第41-42页 |
| 4.4 NSGA-II算法的实现和NPGM工具箱简介 | 第42-44页 |
| 4.4.1 指定优化模型 | 第42-44页 |
| 4.4.2 目标函数模型 | 第44页 |
| 4.5 结果及分析 | 第44-47页 |
| 4.6 验证及讨论 | 第47-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 结论 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 | 第59-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第63页 |