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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--改进GABP算法的磨料水射流切割质量智能控制研究
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改进GABP算法的磨料水射流切割质量智能控制研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第9-19页
    1.1 磨料水射流切割技术的产生第9-10页
    1.2 磨料水射流切割技术的特点第10页
    1.3 磨料水射流切割技术的分类第10-13页
        1.3.1 后混合磨料水射流第10-11页
        1.3.2 前混合磨料水射流第11-12页
        1.3.3 前、后混合磨料水射流的性能比较第12-13页
    1.4 磨料水射流切割质量控制第13-17页
        1.4.1 磨料水射流切割断面特征第13-14页
        1.4.2 磨料水射流切割质量模型第14-17页
    1.5 本文主要研究内容第17-19页
2 磨料水射流切割试验研究第19-33页
    2.1 磨料水射流工艺参数第19页
    2.2 试验设备、材料以及工艺参数第19-23页
    2.3 单因素试验研究与分析第23-28页
        2.3.1 切割速度对切割质量的影响第23-24页
        2.3.2 靶距对切割质量的影响第24-26页
        2.3.3 磨料流量对切割质量的影响第26-27页
        2.3.4 磨料粒度对切割质量的影响第27-28页
    2.4 全面试验与极差分析第28-31页
        2.4.1 全面试验方案设计第28页
        2.4.2 全面试验研究第28-30页
        2.4.3 全面试验极差分析第30-31页
    2.5 本章小结第31-33页
3 基于BP神经网络的磨料水射流切割质量控制模型第33-46页
    3.1 人工神经元模型以及BP神经网络学习算法第33-37页
        3.1.1 人工神经元模型第33-35页
        3.1.2 BP神经网络学习算法第35-37页
    3.2 基于BP神经网络的磨料水射流切割质量控制模型的建立第37-44页
        3.2.1 输入输出参数的确定以及学习样本的获取第38页
        3.2.2 网络层数、激活函数的确定第38-39页
        3.2.3 隐含层神经元数的确定第39-43页
        3.2.4 网络初始化第43页
        3.2.5 基于BP神经网络的磨料水射流切割质量控制模型程序设计第43-44页
    3.3 基于BP神经网络的磨料水射流切割质量控制模型性能检测第44-45页
    3.4 本章小结第45-46页
4 改进GABP算法的磨料水射流切割质量控制模型第46-59页
    4.1 遗传算法第46-47页
    4.2 GABP算法的磨料水射流切割质量控制模型第47-55页
        4.2.1 编码第48-49页
        4.2.2 创建初始种群第49页
        4.2.3 设计适应度函数第49页
        4.2.4 选择第49-50页
        4.2.5 交叉第50-51页
        4.2.6 变异第51-52页
        4.2.7 GABP算法的磨料水射流切割质量控制模型程序设计第52-55页
    4.3 改进GABP算法的磨料水射流切割质量控制模型第55页
    4.4 仿真试验与性能检测第55-57页
    4.5 本章小结第57-59页
5 改进GABP算法的磨料水射流切割质量智能控制模块的开发第59-70页
    5.1 改进GABP算法的磨料水射流切割质量智能控制模块的组成第59-61页
        5.1.1 登录模块第59-60页
        5.1.2 预测模块第60-61页
    5.2 预测模块的工作流程第61-67页
    5.3 “训练”模式下预测结果的输出第67-69页
    5.4 本章小结第69-70页
结论第70-72页
参考文献第72-75页
攻读硕士学位期间发表论文及科研成果第75-76页
致谢第76-77页

 
 
论文编号BS3920014,这篇论文共77
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