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

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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

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