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基于ANN的熔融堆积成形中翘曲变形的优化策略研究

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基于ANN的熔融堆积成形中翘曲变形的优化策略研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-16页
  · FDM 快速成形技术概述第9-13页
    · FDM 快速成形的原理第9-11页
    · 国内外 FDM 研究现状第11-13页
  · FDM 工艺目前存在的不足第13-15页
  · 本论文的主要研究内容第15-16页
第二章 影响FDM 中翘曲变形的工艺参数分析第16-32页
  · FDM 翘曲变形的机理建模第16-20页
    · 机理建模的模型简化第16-17页
    · FDM 翘曲变形模型的建立第17-20页
  · 影响 FDM 翘曲变形的工艺因素分析第20-25页
    · 根据翘曲变形模型分析的影响第20-22页
    · 其它工艺因素的影响第22-25页
  · 翘曲变形的工艺参数确定与正交试验第25-31页
    · 正交试验的基本概念第25-26页
    · 试验因素水平表与正交试验表第26-28页
    · 试验的实现与结果分析第28-31页
  · 本章小结第31-32页
第三章 基于BP 神经网络的翘曲变形预测建模第32-52页
  · BP 神经网络第32-41页
    · BP 神经网络的基本原理第32-36页
    · BP 网络存在的问题及改进第36-37页
    · 贝叶斯正则化算法第37-39页
    · MATALB 神经网络工具箱介绍第39-41页
    · 神经网络及其应用简介第41页
  · 翘曲变形预测模型的 BP 网络结构设计第41-45页
    · 输入层的设计第41-42页
    · 输出层的设计第42页
    · 样本的选择第42-43页
    · 初始权值的设计第43页
    · 隐层数的设计第43页
    · 隐层节点数的设计第43-44页
    · 翘曲变形预测模型的网络结构图第44-45页
  · 神经网络的训练第45-51页
    · 训练次数和训练精度的确定第45-46页
    · 初始权值的选择第46页
    · 样本的归一化第46-48页
    · 训练网络第48-50页
    · 模型输出与学习样本的比较第50-51页
    · 泛化能力验证第51页
  · 本章小结第51-52页
第四章 FDM 的工艺参数优化策略与测试件成形试验第52-56页
  · FDM 的工艺参数优化算法第52-55页
    · FDM 工艺参数优化的目标第52-54页
    · 工艺参数优化的实现第54-55页
  · 测试件成形试验与结果分析第55页
  · 本章小结第55-56页
结论第56-57页
参考文献第57-60页
致谢第60-61页
附录第61-62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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