盾构机刀具寿命的分析建模与应用

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盾构机刀具寿命的分析建模与应用

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盾构机刀具寿命的分析建模与应用

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-8页
1 绪论	第8-16页
1.1 研究背景	第8-9页
1.2 研究的目的和意义	第9-11页
1.3 盾构机研究现状	第11-15页
1.3.1 刀具失效的研究	第11页
1.3.2 刀具失效模型的研究	第11-15页
1.4 主要研究内容	第15-16页
2 刀具分析模型的预备知识和相关理论	第16-22页
2.1 刀具状况影响因素的定性分析	第16页
2.2 刀具失效的衡量分析	第16-17页
2.3 数据的预处理	第17-19页
2.3.1 数据的一致化	第18-19页
2.3.2 数据的无量纲化	第19页
2.4 刀具状况衡量指标的定量分析	第19-22页
2.4.1 相关性分析	第20页
2.4.2 灰度关联法	第20-22页
3 基于改进CSM的刀具失效预测模型	第22-33页
3.1 CSM模型的简介	第22页
3.2 改进的CSM模型	第22-23页
3.3 改进的CSM模型的求解	第23-32页
3.3.1 多重共线性诊断	第23页
3.3.2 变量无多重共线性求解	第23-27页
3.3.3 模型的验证	第27-32页
3.4 本章小结	第32-33页
4 基于AACA-BP算法的刀具失效预测模型	第33-48页
4.1 自适应蚁群算法简介	第33-34页
4.2 信息素的更新机制	第34-35页
4.3 自适应蚁群算法特点	第35页
4.4 自适应蚁群算法实现步骤	第35-37页
4.5 BP神经算法原理	第37-39页
4.6 自适应蚁群算法-BP神经网络模型	第39-41页
4.7 建立基于AACA-BP的刀具失效预测模型	第41-46页
4.7.1 输入样本的选择	第41-42页
4.7.2 输入样本的处理	第42-43页
4.7.3 刀具失效预测模型	第43-46页
4.7.4 模型的验证	第46页
4.8 本章小结	第46-48页
5 基于支持向量回归机算法的刀具失效预测模型	第48-58页
5.1 支持向量机基本原理	第48-50页
5.2 选取核函数	第50页
5.2.1 不同的核函数	第50页
5.2.2 支持向量回归机参数选取	第50页
5.3 建立基于不同核函数支持向量回归机的刀具寿命预测模型	第50-55页
5.3.1 驱动因子的选择	第51页
5.3.2 数据处理	第51-52页
5.3.3 模型参数确定	第52-55页
5.4 模型的验证	第55-56页
5.4.1 模型预测	第55-56页
5.4.2 模型验证	第56页
5.5 本章小结	第56-58页
6 深度学习算法的刀具寿命预测	第58-69页
6.1 循环神经网原理	第58-60页
6.2 循环网络步骤	第60-64页
6.3 基于循环神经网络建立预测模型	第64-67页
6.3.1 数据处理	第64-65页
6.3.2 编码	第65-66页
6.3.3 模型训练	第66-67页
6.4 模型的验证	第67-68页
6.5 控制策略	第68页
6.6 本章小结	第68-69页
总结与展望	第69-70页
参考文献	第70-74页
附录	第74-86页
致谢	第86-87页
攻读硕士期间发表的论文	第87-88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。

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