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硅片自旋转磨削表面粗糙度建模与实验研究
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硅片自旋转磨削表面粗糙度建模与实验研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-7页
符号说明
第7-11页
CONTENTS
第11-14页
第一章 绪论
第14-20页
· 研究背景及意义
第14-16页
· 国内外相关研究现状
第16-18页
· 课题来源
第18页
· 主要研究内容
第18-19页
· 本章小结
第19-20页
第二章 单晶硅材料去除机理研究
第20-31页
· 单晶硅材料脆性断裂模型
第20-24页
· 单晶硅材料脆性去除特点实验研究
第24-26页
· 单晶硅材料塑性去除机理研究
第26-27页
· 单晶硅塑性去除特点实验研究
第27-30页
· 本章小结
第30-31页
第三章 硅片自旋转磨削表面粗糙度数学模型建立
第31-45页
· 硅片自旋转磨削磨粒运动轨迹方程建立
第31-34页
· 硅片自旋转磨削单颗磨粒磨削深度的建模
第34-37页
· 单颗金刚石磨粒的法向磨削力
第37-40页
· 单晶硅片脆性去除方式下表面粗糙度R_a数学模型的建立
第40-42页
· 单晶硅片塑性去除方式下表面粗糙度R_a数学模型的建立
第42-44页
· 本章小结
第44-45页
第四章 硅片自旋转磨削表面粗糙度实验研究
第45-55页
· 工件自旋转磨削实验研究的实验系统
第45-46页
· 实验材料
第46页
· 表面质量观察方法及设备
第46-47页
· 单晶硅片自旋转磨削时表面质量的影响因素
第47-54页
· 砂轮轴向进给速度对硅片表面粗糙度的影响
第47-49页
· 砂轮转速对硅片表面粗糙度的影响
第49-51页
· 硅片转速对硅片表面粗糙度的影响
第51-52页
· 金刚石砂轮粒度对硅片表面粗糙度的影响
第52-53页
· 光磨时间对硅片表面粗糙度的影响
第53-54页
· 本章小结
第54-55页
第五章 基于BP人工神经网络的表面粗糙度预测模型建立
第55-75页
· BP人工神经网络的基本原理
第55-61页
· BP神经网络的结构
第56页
· BP神经网络的学习算法
第56-60页
· BP神经网络在硅片自旋转磨削表面粗糙度预测中的应用
第60-61页
· BP神经网络预测模型的分析与设计
第61-66页
· BP神经网络预测模型的结构确定
第61页
· BP神经网络预测模型各层节点数的确定
第61-64页
· BP神经网络预测模型传递函数的选取
第64页
· BP神经网络预测模型训练函数的选取
第64-66页
· 基于BP神经网络的硅片自旋转磨削表面粗糙度预测
第66-74页
· 训练样本的选取与归一化处理
第66-70页
· 学习速率的选取
第70页
· 初始权值的选取
第70-71页
· 网络训练
第71-72页
· 预测结果
第72-74页
· 本章小结
第74-75页
结论与展望
第75-77页
参考文献
第77-82页
攻读硕士学位期间发表的论文
第82-84页
致谢
第84 页
本篇论文共
84
页,
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