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Ti3Al激光焊工艺的人工神经网络的模拟研究

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Ti3Al激光焊工艺的人工神经网络的模拟研究
论文目录
 
第1章 引言第10-15 页
  · 课题意义第10-11 页
  · 本课题的国内外动态第11-13 页
    · 激光焊领域中建模的研究进展第11 页
    · 神经网络技术在激光焊领域中的应用与发展第11-12 页
    · 目前研究的焦点与方向第12-13 页
  · 论文的主要工作第13-15 页
第2章 具体技术方案的设计第15-22 页
  · 技术方案的总体规划第15-20 页
    · 选用BP神经网络解决模拟激光焊工艺现象的理由第15-16 页
    · 神经网络模拟激光焊的工作和学习过程第16 页
    · BP神经网络结构的简介第16-20 页
  · 具体技术方案设计步骤的介绍第20-22 页
第3章 软件的设计思想与具体实现过程第22-28 页
  · 软件实现语言的简介第22-23 页
  · 实现具体技术方案的软件所应满足的要求第23 页
  · 软件的具体设计思路第23 页
  · 软件的具体实现过程第23-25 页
  · 界面的设计及作用第25-28 页
    · 界面的外观设计及介绍第25-27 页
    · 界面的作用第27-28 页
第4章 激光焊过程中的焊缝形状的模拟计算第28-51 页
  · 选择BP神经网络模型模拟激光焊焊缝成形的优势与设计过程第28-31 页
    · BP神经网络模拟焊缝熔深熔宽的优势第28-29 页
    · BP神经网络模拟焊缝成形的设计过程第29-31 页
  · 做激光焊实验,收集样本数据第31-33 页
  · 激光焊过程建模第33-41 页
    · 模拟焊缝成形的BP神经网络建模方案简介第33 页
    · 模拟焊缝成形的BP网络模型的建立第33-38 页
    · 训练阶段第38-40 页
    · 训练过程中对过拟合的处理第40-41 页
  · 神经网络模型验证第41-45 页
  · 预测结果及分析第45-48 页
  · BP网络模型的结构研究第48-51 页
第5章 改进的训练样本在模拟焊缝形状中的应用研究第51-56 页
  · 训练误差与预测误差第51-52 页
  · 模拟焊缝成形过程中训练样本的设计及结果分析第52-53 页
  · 评价训练样本质量的指标设计第53-54 页
  · 样本质量指标的验证第54-56 页
第6章 激光焊焊接工艺参数的设计第56-65 页
  · 激光焊工艺参数设计BP神经网络模型的建立第56-58 页
  · 激光焊工艺参数的模拟计算过程第58-59 页
  · 网络模型的验证第59-62 页
  · 基于BP神经网络模型的激光焊工艺参数优化意义第62 页
  · 训练样本的选择及对最终模拟输出结果的影响第62-65 页
第7章 改进的模拟退火网络模型在激光焊工艺参数设计中的应用第65-70 页
  · 模拟退火组合优化算法的简介第65-66 页
  · 改进的模拟退火人工神经网络的具体使用过程第66-68 页
  · 应用模拟退火组合算法对激光焊工艺参数进行预测第68-70 页
第8章 全文总结与展望第70-73 页
  · 全文总结第70-71 页
  · 研究展望第71-73 页
致谢第73-74 页
参考文献第74-77 页
附录第77 页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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