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基于人工神经网络的高速铣削表面粗糙度预测模型研究
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基于人工神经网络的高速铣削表面粗糙度预测模型研究
论文目录
 
提要第1-7 页
第一章 绪论第7-18 页
　　· 高速切削加工第7-10 页
　　　　· 高速切削加工简介第7 页
　　　　· 高速切削加工机理第7-8 页
　　　　· 国内外高速切削加工研究背景第8-10 页
　　· 人工神经网络发展研究现状及在机械加工领域应用第10-15 页
　　　　· 人工神经网络发展第10-12 页
　　　　· 人工神经网络的研究现状第12-14 页
　　　　· 人工神经网络在机械加工领域的应用第14-15 页
　　· 本文研究目的及意义第15-16 页
　　· 本文主要研究内容第16-18 页
第二章 预测模型理论基础第18-29 页
　　· 人工神经网络概述第18-21 页
　　　　· 人工神经元第18-19 页
　　　　· 人工神经网络拓扑结构第19-20 页
　　　　· 人工神经网络的学习与训练第20-21 页
　　· BP 人工神经网络第21-28 页
　　　　· BP 神经网络算法第21-26 页
　　　　· BP 神经网络算法实现第26 页
　　　　· BP 神经网络算法的优缺点第26-27 页
　　　　· BP 神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用第27-28 页
　　· 其它建模方法第28 页
　　· 本章小结第28-29 页
第三章 高速铣削影响因素实验研究第29-41 页
　　· 实验方案的确定第29-33 页
　　　　· 实验目标第29-30 页
　　　　· 实验设备第30-32 页
　　　　· 实验方法选择第32 页
　　　　· 实验数据测量第32-33 页
　　· 轴向切深对表面质量的影响第33-34 页
　　· 径向切深对表面质量的影响第34-35 页
　　· 主轴转速和进给速度对表面质量的影响第35-38 页
　　· 加工倾角对表面质量的影响第38-40 页
　　· 本章小结第40-41 页
第四章 正交实验数据处理及模型建立第41-59 页
　　· BP 神经网络模型的总体结构构建第41-43 页
　　　　· BP 神经网络层数的确定第41 页
　　　　· BP 神经网络各层节点数的确定第41-43 页
　　　　· BP 神经网络传递函数的确定第43 页
　　· BP 神经网络模型训练第43-50 页
　　　　· BP 神经网络模型训练样本数据采集第43-47 页
　　　　· 数据预处理第47-48 页
　　　　· 网络训练第48-50 页
　　· BP 神经网络预测模型的确定及数据处理第50-54 页
　　　　· BP 神经网络模型的确定第50 页
　　　　· 数据处理以及误差计算第50-54 页
　　· 非线性回归模型的确立第54-57 页
　　　　· 非线性回归模型第54-55 页
　　　　· 数据采集及非线性回归模型的确立第55-57 页
　　· 对比分析第57-58 页
　　· 本章小结第58-59 页
第五章 结论第59-60 页
参考文献第60-64 页
摘要第64-69 页
Abstract第69-75 页
致谢第75 页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。
 
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