一、人工神经智能网络在机械加工数据选择中的应用（论文文献综述）
方胜杰[1]（2020）在《3D打印耗材生产线线径和能耗预测模型的建立及应用》文中进行了进一步梳理本文依托3D打印耗材制备挤出生产线的智能化升级项目,基于物联网技术和人工智能技术,在设备运行状态核心参数的采集方式、工艺条件的准确和快速确定以及设备能耗的精确分析方面开展研究工作,对实验室现有的3D打印耗材生产线进行数字化、网络化和智能化升级。研究的主要内容如下:（1）针对实验室3D打印耗材生产线线径测量装置功能单一的问题,利用单轴激光测径仪显示仪表的485通讯接口与Arduino串口通讯技术相结合的方法,设计了耗材线径监测系统。该系统不仅实现线径数据在PC端中Matlab环境下的实时采集、监测和记录,而且通过增加无线通讯模块将线径数据传输到OneNET物联网平台,实现线径数据的远程监测。（2）利用实验的方法,分析出小型单螺杆挤出机耗材生产线工艺因素与3D打印耗材线径间的相互关系,建立了一个基于GA-BP神经网络的预测模型。将生产线的定径模头温度（三段）、机筒温度、螺杆转速、牵引机转速作为输入变量,耗材线径作为输出变量。结果表明,该网络预测模型能获得较精确的结果。此外,基于所建立的网络模型设计了一款具有耗材线径预测功能和生产工艺预测功能的软件,该软件对高效合理地安排和调整耗材生产工艺具有一定指导意义。（3）在线径预测模型的基础上,综合考虑工艺因素和环境因素对能耗的影响,建立了一个基于RBF神经网络的能耗预测模型。其中,网络的输入节点为定径模头温度（三段）、机筒温度、螺杆转速、环境温度,输出节点为生产线电能能耗。结果表明该网络模型具有较高的预测精度。并且基于此网络模型开发了能耗预测软件,为提升耗材生产线节能潜力提供了软件工具支持。
徐晟[2]（2020）在《SLM铝硅合金切削力分析及试验研究》文中认为激光选区熔化（Selective laser melting,SLM）增材制造技术具备极端复杂构件制造能力,该技术为高性能构件的材料结构一体化制造提供了技术支撑。然而,在SLM增材制造时的激光与材料交互作用过程中,铝硅合金的组织和相组成、机械性能、热膨胀行为直接影响构件表面精度与粗糙度。其中,SLM成形件加工的表面粗糙度与精度是制约现代加工技术发展的重要因素,正因如此,SLM增材制造技术与精密铣削加工结合将是未来机械加工发展的必然趋势之一,本论文开展了SLM铝硅合金切削力的实验研究和仿真研究,这对于SLM材料的切削加工理论与实践研究,对于现代精密加工、高速加工技术发展意义重大。本文针对SLM铝硅合金件——Al-20Si的铣削加工过程,进行增材制造和减材制造复合加工的基础工艺研究。主要内容包括:Al-20Si铣削加工的三维仿真、工艺参数优化、高速切削实验、预测力模型的建立与对比。在三维有限元仿真方面,利用Advant Edge软件进行铝硅合金件铣削仿真,并分析铣削力、铣削温度与铣削参数之间的关系。本文三维仿真的分析参数设计以正交实验为基础,明确每个因素对铣削力、铣削温度影响的强弱,并对每一个因素进行单因素实验设计,分析各因素对铣削力的影响。在铣削实验方面,本文利用KISTLER三向测力仪进行了SLM铝硅合金铣削实验,对铣削实验结果进行了处理分析。对比铣削实验主铣削力和三维仿真铣削力误差在10%以内以,验证仿真模型的可靠性与准确性。在建立铣削力预测模型方面,基于BP神经网络设计模型参数,建立了Al-20Si的主铣削力预测模型。在实验数据的基础上去模型进行训练和验证。通过基于铣削力经验公式并优化计算过程,建立了主铣削力经验公式模型。通过比较两种预测力模型优劣势发现公式模型具有更好的拟合预测效果。本文的研究成果有利于丰富SLM铝硅合金的铣削理论,可以为SLM铝硅合金增减材一体化提供理论指导。
齐凤莲[3]（2015）在《花岗岩铣削刀具加工效能的系统研究》文中认为随着计算机技术在花岗岩铣削加工中的应用,使得花岗岩雕刻制品在实际生活中已得到了大量的应用,同时也具有着更广阔的应用前景。目前花岗岩加工机械设备技术已比较成熟,但刀具的使用效能成为了困扰花岗岩铣削加工的难题,其加工工艺参数一直使用经验的工艺参数,不适当的加工工艺参数经常导致刀具磨损,甚至断裂,缩短刀具使用寿命。而铣削力是影响刀具使用效能的关键因素,同时刀具的磨损也对加工效能有较大的影响。目前在花岗岩加工领域针对金刚石锯片的研究成果较多,为实际加工提供了参考和依据,但对花岗岩铣削加工刀具的研究较少,阻碍了花岗岩铣削技术的迅速发展和应用。因此,本文针对花岗岩铣削加工刀具加工效能关键因素进行了系统研究,所做的工作主要包括：（1）从压痕断裂理论入手,通过分析尖锐压头挤压花岗岩的接触应力及裂纹形成过程,研究花岗岩铣削加工的机理。运用ANSYS/LS-DYNA软件进行压痕仿真,模拟了金刚石颗粒在压入花岗岩时裂纹的产生及应力状态,通过不同进给速度的加载,获得了花岗岩和金刚石的最大应力,得出当切入深度一定时,金刚石的最大应力随进给速度的增加而增大。并利用尖锐压头进行了压痕实验,通过显微照片进一步对裂纹的构成和特征做了进一步描述和分析。（2）根据建立的加工模型,分析金刚石颗粒铣削花岗岩的几何学参数,推导了花岗岩铣削加工中工件与刀具相互作用弧长、平均切削厚度的理论公式。从切削前后切削体积相等入手,微观上分析了单颗粒金刚石的受力情况,理论上建立了相关的特征因素的计算公式。主要包括铣刀单位长度静态有效磨粒数N1、单位面积静态有效磨粒数Ns和动态有效磨粒数Nd。同时进行了系统的公式推导,从宏观理论上分析了一般铣削条件下的铣刀受力的情况,并结合实际花岗岩雕刻中的典型加工,建立了花岗岩雕刻的加工模型,推导花岗岩雕刻中铣削力公式。分析结果表明花岗岩铣削加工中铣削力大小与加工参数切削深度成比例增大,与进给速度成接近1/2的指数增长,与主轴转速成接近1/2的指数递减。（3）为了对理论分析结果进一步验证,同时为后续的预测分析提供建模样本数据,搭建了花岗岩铣削力在线检测的硬件系统,并利用VC++6.0软件开发了对应的检测系统软件,实现对加工过程中铣削力的动态检测。（4）在搭建的检测实验台上进行了花岗岩铣削力的实验,完成了金刚石铣刀加工花岗岩的单因素实验、正交实验和刀具断裂实验。重点考察加工工艺参数主轴转速n （r/min）、进给速度vf（mm/min）和切削深度αp （mm）对铣削力的影响。单因素实验测量出对应加工工艺参数下的100组实验样本；做正交实验并测量出对应加工工艺参数下的9组实验样本；做金刚石铣刀断裂实验并测出金刚石铣刀断裂时所受的最大铣削力,获得刀具断裂的临界铣削力。根据实验数据进行了相关分析,同时获得的实验数据也为后续的神经网络建模和验证提供了样本数据。（5）分别采用BP神经网络和RBF神经网络对花岗岩雕刻过程中的铣削力建立了预测模型,通过对MATLAB神经网络工具箱中相关函数的调用实现了网络设计、权值初始化和网络训练以及仿真等,通过实验数据验证了预测模型的可行性,使模型能够根据不同的加工参数比较准确的预测铣削力。并根据实验数据对两种神经网络的预测准确性做了比较。结果表明,利用BP神经网络预测的铣削力虽然能够保证其预测值的平均误差低于6%,但单体误差的波动较大,且与铣削力的理论计算值的平均误差较大；相比之下,利用RBF神经网络的预测模型预测的铣削力不仅平均误差低于BP神经网络,而且单体误差波动比较稳定,与铣削力的实验值平均误差为2.5173%,相比BP神经网络误差更小,更接近实际情况,切实可行,能根据加工工艺参数更准确的预测出花岗岩雕刻加工中金刚石铣刀的铣削力。（6）针对花岗岩加工中铣刀表面磨损情况进行了分析。从铣刀的磨损量和铣刀表面微观的磨损形式进行了研究。分析铣刀磨损量与加工工艺参数：主轴转速n（r/min）、进给速度vf （mm/min）和切削深度αp （mm）间的影响关系和规律；对铣刀表面微观形态进行观察分析研究其主要的磨损形式和对刀具寿命的影响。结合刀具的磨损情况,进行了新型刀具的探索实验,将等离子热喷涂技术引入到花岗岩加工刀具的制备中,并对制备的刀具进行了相关的刀具磨损实验,并对实验结果给出了较详细的分析。本文最后结合RBF神经网络预测模型、刀具断裂实验结果和刀具磨损分析,给出了花岗岩铣削加工过程中提高刀具加工效能,优选加工工艺参数的步骤,该方法在保证刀具可靠加工的情况下,通过优选加工参数提高材料去除率,从加工效率和刀具两方面降低产品成本,通过石材企业的实际应用验证了该方法的可行性。并给出了具体的应用实例,为花岗岩铣削加工中工艺参数的选择提供了参考的方法和依据。通过优选加工参数,对花岗岩铣削加工中降低生产成本、提高加工效率具有一定的指导意义。
张立涛[4]（2008）在《基于神经网络的金属车削参数智能优化系统的研究与开发》文中指出刀具切削加工是机械制造工业的主导加工方法,如何提高刀具切削加工的生产效率,降低加工成本,一直是机械加工领域专家们不断探索和致力研究的重大课题。切削数据是衡量切削技术水平高低的一个基本量值。采用优化的切削数据是发挥机床功能,提高切削效率的基本方法。在传统的切削过程中,主要是依靠工艺技术人员的经验或工艺手册确定切削参数的,这难以满足精度需要,同时确定参数所花费的时间也较长。本文将数据库技术和人工神经网络技术引入切削参数的优化中,建立了金属车削参数智能优化系统。本文主要完成了以下研究内容:1.通过查阅大量国内外有关切削数据库方面的文献,阐述了国内外切削数据库的发展现状,分析了当前存在的问题及将来的发展方向。2.基于MySQL数据库平台建立了基础信息库、学习样本库、待评价数据库,实现了对刀具、加工材料、机床和切削数据等信息的有效管理。同时也为神经网络模块和信息管理系统模块提供底层的数据支持。3.提出了神经网络设计方案,运用分治策略将整个问题分为精加工和粗加工两部分,分别构建了精加工神经网络和粗加工神经网络。针对不同型号机床分别保存对应的网络权值,实现了服务于特定型号机床的神经网络。4.在NeuroSolutions中建立了网络模型,运用NeuroSolutions的分析功能确定了网络的最佳隐层结点数、最佳步长、最佳动量项等网络参数。并生成了供信息管理系统使用的DLL动态链接库文件。5.采用面向对象的编程方法,结合OLE对象连结及嵌入技术设计了基于Windows的信息管理系统,为用户提供了一个友好、操作方便、快捷的人机界面。最后通过一个实例展示了本系统的运行过程。通过以上工作可以得到如下结论,首先,将神经网络技术和数据库技术引入切削参数的优化过程是非常合适的。其次,应对BP网络的各参数进行优化,经过优化的BP网络其精度可获得较大的提升。再次,为了验证模型的预测能力,应使用新样本对网络进行测试。
王凯[5]（2007）在《复杂型面数控加工的神经网络控制》文中研究表明数控加工技术是近代发展起来的一种自动控制技术，是用数字化的信息驱动机床运动从而加工出复杂型面零件轮廓形状的一种方法，是先进制造技术的重要组成部分。数控加工的目的是要提高产品加工的精度和加工效率，因此必须对加工过程进行一定的控制以满足生产的需要。但由于复杂型面零件的数控加工过程具有复杂的、非线性、不确定性等特点，用传统的基于被控对象精确数学模型的方法已经难以获得良好的控制效果。为了解决这一问题，本文将神经网络技术应用在复杂型面数控加工的控制中，利用神经网络拥有优秀的逼近能力、泛化能力和自学习能力的特点，以实现提高加工精度和加工效率的目的。将神经网络方法应用在数控加工过程的插补控制，利用神经网络的并行性能和可以模拟任意非线性函数的特性，使得插补运算的时间大幅度缩短，提高插补计算的速度，实现对空间任意曲线或空间离散点的直接插补。利用其具有良好的非线性逼近能力及隐式函数的构造能力，通过对数控系统进行网络辨识，并对误差补偿技术和误差控制的神经网络实现方法进行分析，建立误差补偿控制器的神经网络模型，实现较为精确的加工误差补偿技术，提高了工件的加工精度。利用神经网络技术的自学习能力和泛化能力，将其应用在复杂型面零件的模型建立上，这种方式不需要工程技术人员掌握相关的知识和进行大量的、复杂的数学计算，大大降低了零件模型建立的难度、减少了建模时间。通过仿真试验分析可以看出，将神经网络技术应用在复杂型面零件的数控加工控制中是可行的，与传统的控制方法相比较，基于神经网络的数控加工控制技术的控制方案效果较好，控制精度较高，具有实时性和稳定性的特点，能够提高数控加工的效率和加工精度，有较好的实际应用价值。
杨会肖[6]（2007）在《BP算法的DSP实现及其在自动选择机械加工参数中的应用》文中研究表明机械加工中,加工参数的自动选择成为制约机械加工朝自动化方向发展的瓶颈。利用BP网络的非线性映射能力可以模拟影响机械加工精度的各种参数之间的复杂的非线性关系,很好的解决这一问题。但是,目前用软件模拟实现的神经网络,是把神经网络大量的并行计算又通过串行的方法加以实现,使其从根本上失去了神经网络广泛并行处理信息的基本特征,在处理速度上远远不能满足研究和使用的要求。而且其运算速度又受到计算机主频的限制,使其无法完成实时的控制切削用量、在线检测与修改加工参数的任务。本文利用DSP芯片特殊的硬件结构与其快速的计算能力,将BP算法在DSP上编程实现,并且设计了用于自动选择机械加工参数的DSP系统。用训练数据对这一网络进行训练,达到了加工系统对网络实时性的要求,使神经网络算法应用在数控机床上,实时控制加工参数成为可能。
詹晓娟[7]（2007）在《基于蚁群神经网络铣削数据库系统的研究与开发》文中研究说明铣削加工作为机械制造中一种常用的切削加工工艺,被广泛应用于汽车、航空及模具制造业中机械零件的粗、精加工。目前大多数企业在常规铣削加工中,往往采用经验数据或是参考切削用量手册来选择铣削加工参数。如何提高刀具切削加工的生产效率,降低加工成本,一直是机械加工领域专家们不断探索和致力研究的重大课题。因而,在铣削加工工艺设计中,需要采用快速、合理地确定铣削加工切削参数的新方法。建立铣削数据库,为机械制造业提供合理或优化的刀具数据,是提高切削加工效率和经济效益的最有效措施之一。神经网络中应用最为广泛的是BP算法,但有收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点;而蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、全局收敛、启发式学习等特点。在分析了蚁群算法和人工神经网络技术基本特点的基础上,本文提出了一种有效的蚁群算法和神经网络相结合的方法,即借助蚁群算法优化神经网络,从而实现切削参数的合理选择并使切削参数的选择具有一定的智力水平。该方法有利于提高系统的运行速度和运算效率并可避免BP算法的缺陷。本文还使用该方法设计并实现了基于蚁群神经网络的铣削数据库系统,其特点是:系统从已有的实验数据中获得学习样本,并且通过用户向系统提供的刀具、材料、加工质量等参数,能够快捷且比较合理地制订出铣削加工的切削速度、每齿进给量、切削深度的大小。而且伴随着加工信息的反馈,系统能够通过自学习,不断完善数据库,提高自身决策能力,从而使决策结果更趋合理。实验表明,本文的方法能够快速合理的制定切削参数,应用本系统大大缩短了刀具选择的时间,减少了工人劳动,同时降低了加工成本,不但克服了刀具选择过程中人为因素的影响,还有效控制了加工质量。
王桂泉[8]（2006）在《BP网络在机械自动化加工参数自动选择中的应用研究》文中提出机械加工中参数的自动选则一直以来都是计算机辅助工艺规程设计（CAPP）的瓶颈,为了解决这一问题,本文以机械加工中的误差复映问题为例,利用神经网络尝试解决机械加工参数的自动选择问题。轴类零件加工中的复映现象影响了零件的加工精度,但由于影响其加工的精度的因素很多,而且不容易确定具体的因素,因此没有一个绝对精确的公式可以算出怎样加工才能达到要求的加精度,或者即使得到这样一个公式来做计算也是非常繁琐的。神经网络算法的出现解决了很多单靠公式不能解决的问题,通过对样本集的训练,学习样本集中的统计规律,将学习后的信息保存在权值中,当输入非样本集的模式时,训练理想的神经网络中的BP网络具有很强的非线性映射能力,而且不受输入量和输出量数目的限制,在具体的研究应用中,可以根据需要自由修改原程序。BP网络现在各个领域被广泛应用,并且不断出现改进后的算法。针对本课题研究的实际问题,本文采用了BP网络作为研究工具,通过使用大量的实验数据对BP网络进行训练,研究分析了误差复映现象的几个影响因素,以及使用BP网络解决复映问题的基本方法,并初步确立了该方法的可行性。
朱喜林[9]（2006）在《模糊神经网络选择机械加工参数的应用研究》文中提出本文以吉林省科技发展计划项目机械加工中的模糊-神经网络技术研究（编号:20040333）为背景,为解决自动化制造过程中的机械加工参数自动选择问题,以机械加工过程中的误差复映现象为具体研究对象,提出利用模糊神经网络的推理和学习能力,对机械加工过程中的切削参数进行自动选择。通过分析误差复映问题的模型,影响误差复映系数的因素等。对不同类型模糊神经网络模型进行分析比较,选择基于BP网的前向模糊神经网络模型,并综合附加动量法、自适应学习率和双极性S型压缩函数法对BP算法进行改进,以解决提高收敛速度、避免陷入局部极小等问题。采用模糊C-均值聚类来对模糊神经网络建模,避免了模糊子空间划分和参数选择的盲目性。在理论分析的基础上,通过实验获取数据,对网络进行训练和测试,训练后的网络能够满足设计要求。并设计了网络与数控加工的接口,通过输入必要的参数,可以自动生成数控机床加工程序,实验证明加工结果达到了预期的效果。从而验证了用模糊神经网络选择机械加工参数的可行性和有效性。为设计制造一体化探索了一条新的、有效的途径。对推动制造自动化技术的发展将起到积极的作用。
耿富荣[10]（2005）在《遗传神经网络在机加工中的若干应用》文中提出在机加工中,如何确定合理的工艺参数以提高产品的加工精度和表面质量,一直是国内外研究的热点。切削力、磨削力和磨削表面粗糙度是表征切削加工和磨削加工的最重要特征量,对它们进行预测分析和过程控制具有十分重要的意义。 针对目前切削力、磨削力和磨削表面粗糙度预测方法的不足,本文主要引入人工神经网络技术和遗传算法原理两项前沿技术,并由本人用C#高级编程语言编制各算法的程序,分别建立了针对切削加工和磨削加工的遗传神经网络的理论预测模型,为切削力、磨削力和磨削表面粗糙度的预测与控制开辟一条新途径。通过与传统的理论公式法和经验公式法的实验比较,证明遗传神经网络通过操作简捷的建模和高效的网络学习,能自适应于各种加工条件,具有较高的柔性和智能,能更准确地反映这些物理量及其影响因素之间的变化关系,并且可以推广到机加工中类似物理量的预测中,具有很高的实用价值。且经过在多组切削和磨削试验的应用,验证了新方法的可行性。 同时,为了提高遗传神经网络的运算速度和全局寻优能力,本文在国内外大量研究成果的基础上,对标准BP神经网络的激活函数、动量项的引入、网络结构的确定等和抑制基本遗传算法的过早收敛现象、提高运算速度等进行较为全面的改进。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值,弥补了BP网络收敛速度较慢,易陷于局部极小的不足。最后通过一系列数据试验来证明,改进算法的工作效率与常用的算法相比有了大幅度的提高。
二、人工神经智能网络在机械加工数据选择中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、人工神经智能网络在机械加工数据选择中的应用（论文提纲范文）
（1）3D打印耗材生产线线径和能耗预测模型的建立及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 人工神经网络在工业中的研究现状 |
| 1.2.1 人工神经网络概述 |
| 1.2.2 前馈神经网络 |
| 1.2.3 人工神经网络在工业中的应用 |
| 1.3 物联网监控技术的研究现状 |
| 1.3.1 物联网技术概述 |
| 1.3.2 物联网监控技术的应用 |
| 1.4 聚合物挤出加工领域中工艺参数对成型制品质量影响 |
| 1.4.1 温度的影响 |
| 1.4.2 压力的影响 |
| 1.4.3 螺杆转速的影响 |
| 1.4.4 牵引速度的影响 |
| 1.4.5 冷却定型过程的影响 |
| 1.5 课题研究内容 |
| 第二章 3D打印耗材生产线线径监测系统的设计及应用 |
| 2.1 系统的总体设计方案 |
| 2.1.1 系统的设计要求 |
| 2.1.2 系统的组成和工作流程 |
| 2.2 系统硬件的设计 |
| 2.2.1 硬件装置的电路连接 |
| 2.2.2 系统硬件的选型 |
| 2.2.2.1 测量装置和显示控制单元 |
| 2.2.2.2 数据处理单元和数据记录器模块 |
| 2.2.2.3 无线通讯模块 |
| 2.3 系统的程序开发 |
| 2.3.1 Arduino程序的设计 |
| 2.3.2 Matlab程序的设计 |
| 2.3.2.1 Matlab与Arduino通信程序的设计 |
| 2.3.2.2 显示终端软件的设计 |
| 2.3.3 NodeMcu程序的设计 |
| 2.3.4 远程监测中心软件设计 |
| 2.4 应用测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于GA-BP神经网络的挤出耗材线径预测模型的开发及应用 |
| 3.1 GA-BP神经网络 |
| 3.1.1 BP神经网络 |
| 3.1.2 遗传算法优化BP神经网络 |
| 3.2 工艺因素对耗材线径的影响分析 |
| 3.2.1 实验部分 |
| 3.2.1.1 主要原料 |
| 3.2.1.2 主要设备与仪器 |
| 3.2.1.3 实验过程 |
| 3.2.1.4 线径的评价标准 |
| 3.2.2 结果与讨论 |
| 3.2.2.1 螺杆转速和定径模头温度对耗材线径的影响 |
| 3.2.2.2 机筒温度对耗材线径的影响 |
| 3.2.2.3 牵引速度对耗材线径的影响 |
| 3.3 GA-BP神经网络预测模型的建立 |
| 3.3.1 数据的选择 |
| 3.3.2 数据的预处理 |
| 3.3.3 网络拓扑结构的设计 |
| 3.3.4 BP神经网络初始化参数的设置 |
| 3.3.5 遗传算法初始化参数的设置 |
| 3.3.6 网络模型的训练 |
| 3.4 分析与讨论 |
| 3.4.1 网络模型预测能力的评价 |
| 3.4.2 进一步提升模型预测能力的途径 |
| 3.5 预测模型的应用 |
| 3.5.1 软件的开发环境 |
| 3.5.2 耗材线径预测模块 |
| 3.5.2.1 界面介绍及使用方法 |
| 3.5.2.2 后台程序的开发 |
| 3.5.3 生产工艺预测模块 |
| 3.5.3.1 界面介绍及使用方法 |
| 3.5.3.2 后台程序的开发 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于RBF神经网络的耗材生产线能耗预测模型的开发及应用 |
| 4.1 RBF神经网络 |
| 4.1.1 RBF神经网络结构 |
| 4.1.2 RBF神经网络学习算法 |
| 4.2 影晌因素的相关性分析 |
| 4.2.1 数据的获取 |
| 4.2.2 相关性分析结果 |
| 4.3 基于RBF神经网络能耗预测模型的建立 |
| 4.3.1 数据的选择与处理 |
| 4.3.2 网络拓扑结构及训练参数的设计 |
| 4.3.3 训练及仿真 |
| 4.3.4 模型预测能力的评价 |
| 4.4 预测模型的应用 |
| 4.4.1 界面介绍及使用方法 |
| 4.4.2 后台程序的开发 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者与导师简介 |
| 附录 |
（2）SLM铝硅合金切削力分析及试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目背景及研究意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 SLM技术国内外发展现状 |
| 1.2.2 SLM件切削加工国内外发展现状 |
| 1.2.3 切削力及切削模型国内外研究现状 |
| 1.2.4 BP神经网络国内外发展现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文技术路线 |
| 第二章 SLM铝硅合金铣削模型建立 |
| 2.1 SLM铝硅合金力学性能分析 |
| 2.1.1 铝硅合金的组织和相组成 |
| 2.1.2 铝硅合金的机械性能 |
| 2.1.3 铝硅合金的热膨胀行为 |
| 2.2 Advant Edge软件介绍 |
| 2.3 刀具与工件的模型确立及网格划分 |
| 2.4 三维铣削试验仿真方案 |
| 2.5 三维铣削试验仿真结果分析 |
| 2.5.1 三维铣削仿真过程 |
| 2.5.2 切屑形成过程分析 |
| 2.5.3 温度仿真分析 |
| 2.5.4 主轴转速对切削力的影响 |
| 2.5.5 铣削宽度对切削力的影响 |
| 2.5.6 铣削深度对切削力的影响 |
| 2.5.7 进给量对切削力的影响 |
| 2.6 仿真模型的实验验证 |
| 2.6.1 立式铣刀几何参数选取 |
| 2.6.2 铣削加工工艺方案 |
| 2.6.3 铣削力测试仪器 |
| 2.6.4 铣削力数据对比分析 |
| 2.7 本章总结 |
| 第三章 基于BP神经网络的铣削力预测模型 |
| 3.1 BP神经网络的概述 |
| 3.2 BP神经网络预测模型设计 |
| 3.2.1 预测模型的训练样本 |
| 3.2.2 隐含层节点数确定 |
| 3.2.3 输入层与输出层设计 |
| 3.2.4 隐含层层数设计 |
| 3.2.5 传递函数选取 |
| 3.2.6 激励函数选取 |
| 3.2.7 模型的实现 |
| 3.2.8 神经网络的训练与验证 |
| 3.3 本章总结 |
| 第四章 铣削力预测模型比较 |
| 4.1 铣削力经验模型 |
| 4.2 铣削力预测模型的总结分析 |
| 4.2.1 预测模型的精度对比 |
| 4.2.2 预测模型的总结 |
| 4.3 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（3）花岗岩铣削刀具加工效能的系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 花岗岩铣削加工概述 |
| 1.2 影响花岗岩铣削加工中刀具效能的因素 |
| 1.3 课题研究的背景和意义 |
| 1.4 国内外相关领域研究历史和发展现状 |
| 1.4.1 金刚石刀具加工硬脆材料切削力的研究历史和现状 |
| 1.4.2 人工神经网络发展及研究现状 |
| 1.5 本课题研究的主要内容 |
| 第2章 花岗岩铣削加工机理及压痕断裂仿真 |
| 2.1 花岗岩铣削加工过程 |
| 2.2 花岗岩铣削加工的压痕断裂机理 |
| 2.2.1 接触应力场 |
| 2.2.2 裂纹形成过程 |
| 2.3 压痕仿真分析 |
| 2.3.1 试件模型 |
| 2.3.2 网格的划分 |
| 2.3.3 加载设置 |
| 2.3.4 结果分析 |
| 2.4 压痕实验及结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 花岗岩铣削加工铣削力理论分析 |
| 3.1 花岗岩铣削加工模型 |
| 3.2 花岗岩铣削加工几何学分析 |
| 3.2.1 接触弧长 |
| 3.2.2 平均铣削厚度 |
| 3.2.3 当量铣削厚度 |
| 3.3 单颗粒金刚石切削花岗岩受力分析 |
| 3.3.1 铣刀有效金刚石磨粒数 |
| 3.3.2 单颗粒金刚石的受力 |
| 3.4 花岗岩铣削加工刀具受力分析 |
| 3.4.1 铣削力理论分析 |
| 3.4.2 典型加工刀具受力分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 花岗岩铣削力检测系统研究 |
| 4.1 铣削力检测实验硬件系统设计 |
| 4.1.1 加工机床 |
| 4.1.2 传感器及相关调理电路 |
| 4.1.3 数据采集及处理 |
| 4.2 铣削力检测实验软件系统设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 花岗岩铣削加工铣削力检测实验 |
| 5.1 实验工况配置 |
| 5.2 铣削力单因素验证实验 |
| 5.2.1 方案设计 |
| 5.2.2 实验结果及讨论 |
| 5.3 铣削力正交实验 |
| 5.3.1 方案设计 |
| 5.3.2 极差分析 |
| 5.3.3 方差分析 |
| 5.4 实验结果与理论分析的对比 |
| 5.5 加工路径对铣削力的影响实验 |
| 5.6 刀具断裂临界铣削力实验 |
| 5.6.1 刀具断裂临界铣削力影响因素 |
| 5.6.2 刀具断裂临界铣削力实验及结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于神经网络花岗岩加工铣削力预测 |
| 6.1 人工神经网络模型概述 |
| 6.1.1 人工神经元模型 |
| 6.1.2 人工神经网络结构 |
| 6.1.3 人工神经网络的训练 |
| 6.2 基于BP神经网络的花岗岩加工铣削力预测 |
| 6.2.1 BP网络拓扑结构与训练算法 |
| 6.2.2 铣削力预测的BP网络结构设计 |
| 6.2.3 BP神经网络模型的MATLAB程序设计 |
| 6.2.4 BP神经网络对金刚石铣刀铣削力预测的性能测试 |
| 6.3 基于RBF神经网络的花岗岩加工铣削力预测 |
| 6.3.1 RBF神经网络的学习方法 |
| 6.3.2 铣削力预测RBF神经网络的MATLAB程序设计 |
| 6.3.3 铣削力预测RBF神经网络预测性能测试 |
| 6.4 两种模型对铣削力预测的对比分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 提高花岗岩铣削加工刀具效能的综合方案分析 |
| 7.1 加工工艺参数对花岗岩铣削刀具耐磨性影响 |
| 7.1.1 花岗岩铣刀加工耐磨性实验条件 |
| 7.1.2 加工参数对磨损量的影响 |
| 7.1.3 加工参数对刀具表面形貌的影响 |
| 7.2 提高刀具耐磨性方法的初探 |
| 7.2.1 等离子热喷涂技术概述 |
| 7.2.2 实验方法 |
| 7.2.3 实验结果及讨论 |
| 7.3 提高花岗岩铣削加工刀具加工效能的方法 |
| 7.3.1 提高刀具加工效能的优选步骤 |
| 7.3.2 应用实例 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文及获奖情况 |
| 作者简介 |
（4）基于神经网络的金属车削参数智能优化系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 切削数据库发展现状 |
| 1.2.2 智能化解决方案发展现状 |
| 1.3 课题研究的目的 |
| 1.4 课题研究的主要内容 |
| 第二章 人工神经网络 |
| 2.1 人工神经网络 |
| 2.1.1 人工神经元 |
| 2.1.2 转移函数 |
| 2.2 神经网络的分类 |
| 2.3 神经网络的学习过程 |
| 2.4 BP网络简介 |
| 2.4.1 BP网络的拓扑结构 |
| 2.4.2 附加动量项的BP算法 |
| 2.5 人工神经网络与传统方法的比较 |
| 2.6 神经网络的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 金属车削参数智能优化系统总体设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 运行环境 |
| 3.3 系统模型设计 |
| 3.4 开发工具选择 |
| 3.4.1 通用编程语言的选择 |
| 3.4.2 神经网络仿真软件的选择 |
| 3.4.3 数据库管理系统的选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据库设计 |
| 4.1 数据库概述 |
| 4.2 需求分析 |
| 4.2.1 开发背景 |
| 4.2.2 实现目标 |
| 4.3 概念结构设计 |
| 4.4 逻辑结构设计 |
| 4.4.1 E-R图到关系模型的转换 |
| 4.4.2 逻辑结构设计 |
| 4.5 物理结构设计 |
| 4.5.1 影响物理设计的因素 |
| 4.5.2 存取方法的选择 |
| 4.6 数据库的实施和维护 |
| 4.6.1 试验数据的来源 |
| 4.6.2 数据库的转储和恢复 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 神经网络设计 |
| 5.1 总体设计方案 |
| 5.2 神经网络结构设计 |
| 5.2.1 输入与输出层设计 |
| 5.2.2 隐层设计 |
| 5.2.3 网络参数值的选择 |
| 5.2.4 传递函数的选择 |
| 5.2.5 训练集和测试集的选取 |
| 5.3 网络结构优化 |
| 5.3.1 传递函数和隐层结点数的优化 |
| 5.3.2 训练步长的优化 |
| 5.3.3 动量因子的优化 |
| 5.4 神经网络的训练与测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 信息管理系统设计及实例分析 |
| 6.1 功能模块划分 |
| 6.2 应用程序与数据库的连接 |
| 6.3 程序界面设计 |
| 6.3.1 登录窗体设计 |
| 6.3.2 主窗体设计 |
| 6.3.3 基本信息查询模块设计 |
| 6.3.4 数据库维护模块设计 |
| 6.3.5 神经网络管理模块设计 |
| 6.4 实例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（5）复杂型面数控加工的神经网络控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 复杂型面数控加工技术概述 |
| 1.1.1 数控加工的特点 |
| 1.1.2 复杂型面零件加工的发展现状 |
| 1.1.3 复杂型面零件数控加工存在的问题 |
| 1.2 数控加工技术的发展趋势 |
| 1.3 人工神经网络与数控技术的结合 |
| 1.3.1 神经网络在数控加工中的应用 |
| 1.3.2 基于神经网络技术的数控加工特点 |
| 1.4 神经网络的发展方向 |
| 1.5 本课题的意义 |
| 1.6 本文的主要内容 |
| 第2章 人工神经网络和BP网络理论 |
| 2.1 人工神经网络原理和功能 |
| 2.1.1 神经网络结构 |
| 2.1.2 激活转移函数 |
| 2.1.3 神经网络的功能 |
| 2.2 BP神经网络理论 |
| 2.2.1 BP网络原理 |
| 2.2.2 BP网络的学习算法 |
| 2.3 BP算法的改进 |
| 2.3.1 BP算法的限制与不足 |
| 2.3.2 BP算法的改进方法 |
| 2.4 本章小节 |
| 第3章 设计神经网络模型的分析 |
| 3.1 各种神经网络特点和应用比较 |
| 3.2 BP神经网络模型的设计 |
| 3.2.1 网络结构的设计 |
| 3.2.2 网络数据的处理 |
| 3.2.3 网络的训练和测试 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 复杂型面数控加工过程的神经网络控制 |
| 4.1 基于神经网络的数控插补控制 |
| 4.1.1 基本插补算法 |
| 4.1.2 数控插补的神经网络方法 |
| 4.1.3 神经网络的训练过程 |
| 4.1.4 神经网络插补方法的仿真试验 |
| 4.1.5 神经网络的数控插补原理 |
| 4.2 神经网络技术在加工误差控制中的应用 |
| 4.2.1 误差补偿技术的概述 |
| 4.2.2 误差的测量及补偿原理 |
| 4.2.3 基于神经网络的误差补偿研究 |
| 4.2.4 仿真结果与分析 |
| 4.3 在数控加工中使用神经网络控制方法要注意的事项 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 复杂型面零件建模的神经网络方法 |
| 5.1 传统建模方法的分析 |
| 5.1.1 建模的主要方法 |
| 5.1.2 传统方法的建模过程 |
| 5.2 用神经网络方法建立零件模型 |
| 5.2.1 神经网络在零件建模中的分析 |
| 5.2.2 网络模型的建立 |
| 5.2.3 仿真分析 |
| 5.3 神经网络建模技术与插补控制的结合 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（6）BP算法的DSP实现及其在自动选择机械加工参数中的应用（论文提纲范文）
| 提要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文的研究背景及意义 |
| 1.2 人工神经网络概念的提出 |
| 1.3 神经网络实现技术 |
| 1.3.1 神经网络实现技术研究内容和意义 |
| 1.3.2 神经网络实现技术的研究历史 |
| 1.3.3 神经网络实现技术的发展 |
| 1.4 数字信号处理器DSP 原理及应用 |
| 1.4.1 DSP 芯片概述 |
| 1.4.2 55XX 系列DSP |
| 1.4.3 DSP 芯片的应用 |
| 1.5 本文的主要研究内容 |
| 第二章 基于DSP 实现的BP 算法 |
| 2.1 BP 网络结构和BP 算法 |
| 2.2 基于DSP 实现的BP 网络 |
| 2.2.1 实现原理 |
| 2.2.2 实现方法 |
| 2.3 调试与运行结果 |
| 第三章用于自动选择机械加工参数的神经网络的实现结构 |
| 3.1 机械加工中参数的选择问题 |
| 3.2 神经网络结构的确定 |
| 3.2.1 BP 网络的设计原则 |
| 3.2.2 神经网络结构的确定 |
| 3.3 系统硬件方案的确定 |
| 第四章 系统硬件设计 |
| 4.1 系统硬件电路结构 |
| 4.1.1 神经网络主电路结构 |
| 4.1.2 外围辅助电路结构 |
| 4.2 系统硬件调试 |
| 4.2.1 神经网络主电路调试 |
| 4.2.2 外围电路调试 |
| 第五章 系统软件设计 |
| 5.1 DSP 软件开发环境简介 |
| 5.1.1 CMD 文件 |
| 5.1.2 中断矢量表 |
| 5.2 系统软件设计 |
| 5.2.1 系统软件概述 |
| 5.2.2 初始化程序 |
| 5.2.3 神经网络主程序 |
| 5.2.4 BOOT 设计 |
| 5.3 系统软件调试 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本文研究工作的不足 |
| 6.3 今后研究方向的建议 |
| 参考文献 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（7）基于蚁群神经网络铣削数据库系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题简介 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题意义 |
| 1.2 相关技术的研究现状 |
| 1.2.1 蚁群算法的研究进展 |
| 1.2.2 人工神经网络在机械工程中的应用 |
| 1.2.3 国内外切削数据库的发展现状 |
| 1.3 机械加工切削参数 |
| 1.3.1 机械参数的确定是机械加工中的一项重要工作 |
| 1.3.2 切削参数由众多因素综合确定 |
| 1.4 本课题的主要研究工作 |
| 第2章 蚁群算法和神经网络的基本原理 |
| 2.1 蚁群算法 |
| 2.1.1 蚁群算法的起源和应用领域 |
| 2.1.2 蚁群算法的基本原理 |
| 2.1.3 蚁群算法模型及实现 |
| 2.1.4 参数分析 |
| 2.2 人工神经网络理论 |
| 2.2.1 生物神经元 |
| 2.2.2 人工神经元 |
| 2.2.3 神经网络类型 |
| 2.2.4 网络模型的选取 |
| 2.3 BP 神经网络 |
| 2.3.1 BP 神经网络的结构 |
| 2.3.2 BP 神经网络的学习算法 |
| 2.3.3 BP 神经网络能力的讨论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 铣削数据库系统的设计 |
| 3.1 建立铣削数据库的关键性问题 |
| 3.1.1 铣削数据的来源 |
| 3.1.2 铣削数据库系统的自学习问题 |
| 3.2 铣削数据库的总体设计 |
| 3.2.1 系统结构的确定 |
| 3.2.2 总体设计方案 |
| 3.2.3 系统的功能设计 |
| 3.2.4 系统的解决方案 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于蚁群算法的神经网络训练 |
| 4.1 BP 神经网络考虑的问题 |
| 4.1.1 训练样本数据的设计 |
| 4.1.2 网络结构设计 |
| 4.1.3 网络性能评价的相关问题 |
| 4.1.4 BP 算法的缺陷 |
| 4.2 BP 神经网络与蚁群算法的结合 |
| 4.2.1 蚁群算法和神经网络的结合算法 |
| 4.2.2 蚁群算法参数的选取 |
| 4.2.3 蚁群神经网络的算法流程 |
| 4.2.4 蚁群神经网络在切削参数选取的应用 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 铣削数据库系统实现 |
| 5.1 开发工具和数据库的选择 |
| 5.2 应用程序与数据库的链接 |
| 5.3 系统主要界面说明 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）BP网络在机械自动化加工参数自动选择中的应用研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文的研究目的及意义 |
| 1.2 人工神经网络及其发展 |
| 1.2.1 人工神经网络的基本概念 |
| 1.2.2 神经网络的功能 |
| 1.2.3 神经网络的发展历程 |
| 1.2.4 MATLAB 的神经网络工具箱 |
| 1.3 CAPP 概述 |
| 1.3.1 CAPP 概念 |
| 1.3.2 CAPP 的发展及现状 |
| 1.4 人工神经网络与CAPP |
| 1.5 本文的主要研究内容 |
| 第二章 神经网络类型及应用 |
| 2.1 各种神经网络的分类及特点 |
| 2.1.1 感知器 |
| 2.1.2 线性神经网络(自适应线性元件) |
| 2.1.3 反向传播(BP)网络 |
| 2.1.4 Hopfield 网络 |
| 2.1.5 自组织竞争人工神经网络 |
| 2.1.6 径向基函数网络 |
| 2.2 BP 网络的数学模型 |
| 2.3 BP 网络的设计方法 |
| 输入和输出层的设计 |
| 隐层的设计 |
| 初始值的选取 |
| 2.4 BP 网络的不足 |
| 第三章 车削参数选择的神经网络模型的建立 |
| 3.1 智能加工的问题提出 |
| 3.2 误差复映问题的特点分析 |
| 3.3 输入输出参数的确定 |
| 第四章 实验过程及数据采集 |
| 4.1 设计内容概要 |
| 4.2 实验设备及材料 |
| 4.3 实验过程及步骤 |
| 4.3.1 实验步骤 |
| 4.3.2 实验原理图 |
| 4.4 偏心可调夹具的设计 |
| 4.5 实验数据及理论分析 |
| 第五章 BP 网络模型的建立及训练输出 |
| 5.1 BP 网络的改进 |
| 5.2 数据预处理 |
| 5.3 确定网络的隐层数和各层神经元数 |
| 5.3.1 隐层数的确定 |
| 5.3.2 隐层神经元数的选择 |
| 5.4 训练参数及训练及测试 |
| 5.4.1 训练网络程序代码 |
| 5.4.2 网络训练的技巧 |
| 5.5 测试网络及结论 |
| 5.5.1 利用训练数据对网络进行测试 |
| 5.5.2 利用未经训练的数据对网络进行测试 |
| 5.5.3 图形用户界面的设计 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本文研究工作的不足 |
| 6.3 今后研究方向的建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 导师及作者简介 |
（9）模糊神经网络选择机械加工参数的应用研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 模糊神经网络的发展与应用 |
| 1.3.1 模糊控制理论的发展与应用 |
| 1.3.2 人工神经网络的发展与应用 |
| 1.3.3 模糊神经网络的发展与应用 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 模糊神经网络基本理论 |
| 2.1 模糊逻辑基础及模糊聚类分析 |
| 2.1.1 模糊逻辑基础 |
| 2.1.2 模糊聚类分析 |
| 2.1.3 动态聚类算法和模糊C—均值聚类 |
| 2.2 人工神经网络基本理论 |
| 2.2.1 人工神经元模型 |
| 2.2.2 神经网络拓扑结构 |
| 2.2.3 神经网络的学习算法 |
| 2.2.4 几种常用的神经网络模型 |
| 2.3 BP 算法及常用的改进方法 |
| 2.3.1 BP 网络基本结构 |
| 2.3.2 标准BP 算法的限制和不足 |
| 2.3.3 标准BP 算法的常用改进方法 |
| 2.4 模糊神经网络 |
| 2.4.1 模糊神经元的几种模型 |
| 2.4.2 模糊神经网络结构 |
| 第三章 机械加工中参数的选择 |
| 3.1 制造质量及影响因素 |
| 3.1.1 制造质量和经济精度 |
| 3.1.2 影响制造质量的因素分析 |
| 3.1.3 加工参数的选择原则 |
| 3.2 误差复映问题的特点分析 |
| 3.3 自动加工中参数的选择 |
| 第四章 模糊神经网络设计 |
| 4.1 模糊神经网络的分类、比较和选择 |
| 4.2 模糊神经网络模型的确定及改进策略 |
| 4.2.1 模糊神经网络模型的确定 |
| 4.2.2 模糊神经网络改进策略 |
| 4.3 基于模糊聚类的模糊神经网络建模 |
| 4.4 神经网络模型参数设计 |
| 4.4.1 神经网络隐含层神经元个数的确定 |
| 4.4.2 网络初始权值的确定 |
| 4.4.3 理想输出分量的确定 |
| 4.4.4 如何避免局部最优 |
| 4.5 模糊神经网络设计 |
| 4.5.1 学习样本的归一化处理 |
| 4.5.2 隶属度函数的确定 |
| 4.5.3 解模糊方法的选取 |
| 4.5.4 模糊神经网络结构 |
| 第五章 模糊神经网络训练数据的获取和分析 |
| 5.1 训练数据的获取 |
| 5.1.1 实验的目的和实验方案 |
| 5.1.2 实验装置简介 |
| 5.1.3 实验的策略和步骤 |
| 5.2 实验数据及理论分析 |
| 第六章 模糊神经网络的训练、测试及自动编程的实现 |
| 6.1 模糊神经网络的训练 |
| 6.2 模糊神经网络的测试 |
| 6.3 数控加工程序的自动生成 |
| 6.3.1 自动生成数控加工程序的过程 |
| 6.3.2 自动生成数控加工程序的实现 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 博士期间发表的论文及的科研成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
（10）遗传神经网络在机加工中的若干应用（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题目的和意义 |
| 1.2 机加工的研究现状和进展 |
| 1.2.1 切削力的研究概况 |
| 1.2.2 磨削力及磨削表面粗糙度的研究概况 |
| 1.3 神经网络研究现状及分析 |
| 1.3.1 神经网络的研究概况 |
| 1.3.2 遗传算法的研究概况 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 第二章 人工神经网络技术 |
| 2.1 生物神经网络概述 |
| 2.2 人工模型神经网络 |
| 2.2.1 人工神经元 |
| 2.2.2 人工神经网类型络的 |
| 2.2.3 人工神经网络的学习规则 |
| 2.2.4 多层前馈人工神经网络的逼近能力 |
| 2.3 BP神经网络模型 |
| 2.3.1 BP算法的学习规则 |
| 2.3.2 BP算法的实现步骤 |
| 2.4 人工神经网络与传统方法的比较 |
| 第三章 基本遗传算法 |
| 3.1 遗传算法的生物学基础 |
| 3.2 基本遗传算法原理 |
| 3.2.1 染色体的编码及适应度函数 |
| 3.2.2 遗传算子 |
| 3.2.3 基本运行参数 |
| 3.3 基本遗传算法的实现步骤 |
| 3.4 遗传算法的数学基础 |
| 3.5 遗传算法与传统优化算法的比较 |
| 第四章 算法的改进 |
| 4.1 BP神经网络的改进措施及其考虑的若干问题 |
| 4.1.1 激活函数的改进 |
| 4.1.2 训练样本数据的设计及其标准化问题 |
| 4.1.3 网络结构的设计 |
| 4.1.4 动量法的引入 |
| 4.1.5 网络性能评价的相关问题 |
| 4.2 BP神经网络与遗传算法的结合 |
| 4.3 基本遗传算法的自适应改进 |
| 4.3.1 最优保存策略和跨世代精英选择策略 |
| 4.3.2 过早收敛的现象 |
| 4.3.3 交叉概率和变异概率的动态选择策略 |
| 4.3.4 海明距离的动态调整策略 |
| 4.3.5 适应度函数动态调整的策略 |
| 4.4 改进算法的操作效率实验证明 |
| 第五章 切削加工性能的遗传神经网络预测模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 切削加工的特点与分析 |
| 5.3 切削力的基本理论 |
| 5.3.1 切削力的特征 |
| 5.3.2 传统的切削力计算公式 |
| 5.3.3 影响切削力的因素 |
| 5.4 基于遗传神经网络的切削性能预测模型 |
| 5.4.1 预测模型的建立 |
| 5.4.2 预测模型的应用举例 |
| 第六章 磨削加工性能的神经网络预测模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 磨削加工的特点与分析 |
| 6.3 磨削力的基本理论 |
| 6.3.1 磨削力的特征 |
| 6.3.2 磨削力的传统计算方法 |
| 6.3.3 磨削力的影响因素 |
| 6.4 磨削表面粗糙度的基本理论 |
| 6.4.1 磨削表面粗糙度的理论模型 |
| 6.4.2 磨削表面粗糙度的经验模型 |
| 6.4.3 影响磨削加工表面粗糙度的因素 |
| 6.5 基于遗传神经网络的磨削性能预测模型 |
| 6.5.1 预测模型的建立 |
| 6.5.2 预测模型的应用举例 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
四、人工神经智能网络在机械加工数据选择中的应用（论文参考文献）
- [1]3D打印耗材生产线线径和能耗预测模型的建立及应用[D]. 方胜杰. 北京化工大学, 2020(02)
- [2]SLM铝硅合金切削力分析及试验研究[D]. 徐晟. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [3]花岗岩铣削刀具加工效能的系统研究[D]. 齐凤莲. 东北大学, 2015(07)
- [4]基于神经网络的金属车削参数智能优化系统的研究与开发[D]. 张立涛. 太原理工大学, 2008(10)
- [5]复杂型面数控加工的神经网络控制[D]. 王凯. 兰州理工大学, 2007(02)
- [6]BP算法的DSP实现及其在自动选择机械加工参数中的应用[D]. 杨会肖. 吉林大学, 2007(03)
- [7]基于蚁群神经网络铣削数据库系统的研究与开发[D]. 詹晓娟. 哈尔滨理工大学, 2007(01)
- [8]BP网络在机械自动化加工参数自动选择中的应用研究[D]. 王桂泉. 吉林大学, 2006(10)
- [9]模糊神经网络选择机械加工参数的应用研究[D]. 朱喜林. 吉林大学, 2006(10)
- [10]遗传神经网络在机加工中的若干应用[D]. 耿富荣. 广西大学, 2005(05)