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基于BP神经网络多轴联动铣削表面粗糙度预测研究
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基于BP神经网络多轴联动铣削表面粗糙度预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
物理符号含义第12-13页
第1章 绪论第13-23页
　　1.1 课题研究的背景及意义第13-14页
　　1.2 多轴联动数控加工技术的现状及发展趋势第14-18页
　　　　1.2.1 多轴联动加工的特点第15-17页
　　　　1.2.2 五轴加工技术的应用现状第17-18页
　　　　1.2.3 五轴加工技术的发展与未来第18页
　　1.3 国内外研究现状第18-22页
　　　　1.3.1 表面粗糙度预测模型研究现状第18-20页
　　　　1.3.2 人工神经网络研究现状第20-22页
　　1.4 本文主要研究内容第22-23页
第2章 五轴铣削表面粗糙度及其影响因素第23-36页
　　2.1 多轴加工原理第23-25页
　　2.2 铣削加工概述第25-29页
　　　　2.2.1 铣削加工的内容和特点第25-28页
　　　　2.2.2 多轴联动数控铣削加工中的运动第28-29页
　　2.3 表面粗糙度的微观机理第29-32页
　　　　2.3.1 表面粗糙度的定义第29-30页
　　　　2.3.2 表面粗糙度形成原理第30-32页
　　2.4 表面粗糙度对工件各性能的影响第32-33页
　　2.5 表面粗糙度的影响因素第33-35页
　　2.6 本章小结第35-36页
第3章 人工神经网络概述第36-45页
　　3.1 人工神经网络概念及主要研究内容第36-37页
　　　　3.1.1 人工神经网络概念第36-37页
　　　　3.1.2 人工神经网络主要研究的内容第37页
　　3.2 神经网络模型第37-40页
　　　　3.2.1 生物神经元模型第38-39页
　　　　3.2.2 人工神经元结构模型第39-40页
　　3.3 人工神经网络的学习第40-41页
　　3.4 人工神经网络拓扑结构第41-43页
　　　　3.4.1 前向神经网络第41-43页
　　　　3.4.2 反馈神经网络第43页
　　3.5 本章小结第43-45页
第4章 BP人工神经网络表面粗糙度模型预测第45-67页
　　4.1 BP神经网络概述第45-48页
　　　　4.1.1 BP网络结构第45-46页
　　　　4.1.2 BP神经网络的学习准则及理论第46-48页
　　4.2 单因素试验法第48-56页
　　　　4.2.1 单因素试验法概述第48页
　　　　4.2.2 单因素实验设计第48-51页
　　　　4.2.3 实验数据处理及分析第51-56页
　　4.3 表面粗糙度网络模型的建立第56-57页
　　　　4.3.1 BP神经网络层数的选定第56页
　　　　4.3.2 BP神经网络各层节点数的选取第56-57页
　　　　4.3.3 BP神经网络激活函数的选定第57页
　　　　4.3.4 BP神经网络的缺陷及完善第57页
　　4.4 模型训练第57-66页
　　　　4.4.1 确定BP神经网络的训练样本数据第57-59页
　　　　4.4.2 BP神经网络的训练样本数据预处理第59-60页
　　　　4.4.3 训练所建立的BP神经网络第60-63页
　　　　4.4.4 建立BP神经网络预测模型第63-66页
　　4.5 本章小结第66-67页
结论第67-69页
参考文献第69-74页
致谢第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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