基于改进BP神经网络的车床主轴优化设计的研究



基于改进BP神经网络的车床主轴优化设计的研究

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基于改进BP神经网络的车床主轴优化设计的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-18页
· 课题的来源及研究背景	第11-12页
· 本课题国内外研究现状	第12-16页
· 人工神经网络的研究与应用	第12-13页
· 神经网络融合遗传算法的研究与应用	第13-14页
· 结构优化设计的研究与应用	第14-15页
· 当前研究存在的问题分析	第15-16页
· 本文的研究目的与意义	第16页
· 本文的主要研究内容	第16-18页
第二章 BP神经网络融合遗传算法	第18-29页
· BP神经网络算法及缺陷	第18-24页
· BP神经网络数学模型	第18-19页
· BP神经网络学习算法	第19-22页
· BP算法的主要缺陷及改进	第22-24页
· 遗传算法应用分析	第24-26页
· BP神经网络融合遗传算法的策略	第26-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章机床主轴结构有限元分析	第29-48页
· CWZ61200机床主轴结构	第29-31页
· 有限元法的理论基础	第31-33页
· 基于workbench的主轴有限元分析	第33-43页
· 主轴有限元模型的建立	第33-35页
· 载荷和边界条件的设定	第35-36页
· 静力分析	第36-38页
· 模态分析	第38-43页
· 神经网络训练样本的获取	第43-47页
· 输入量的提取与表示	第43-44页
· 输出量的确定	第44-45页
· 训练集的设计	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
第四章主轴神经网络模型的构建及仿真分析	第48-64页
· 主轴BP神经网络模型的设计	第48-51页
· 输入输出量的选择	第48-49页
· 隐含层数目及其节点个数的设计	第49-50页
· 网络样本的选取及数据预处理	第50-51页
· 初始权值和阈值的选取	第51页
· 优化BP网络的遗传算法的设计及实现	第51-54页
· 编码方案的设计	第51-52页
· 初始种群的设定	第52页
· 适应度函数的确定	第52-53页
· 遗传操作的设计	第53-54页
· BP神经网络的优化	第54页
· 基于神经网络的主轴性能仿真	第54-63页
· 标准BP神经网络的仿真	第55-59页
· 改进BP神经网络的仿真	第59-62页
· 两种神经网络仿真结果对比分析	第62-63页
· 本章小结	第63-64页
第五章机床主轴结构优化设计	第64-76页
· 主轴结构优化数学模型的建立	第64-67页
· 优化问题基本理论	第64-65页
· 设计变量的选择	第65页
· 目标函数的确定	第65-66页
· 约束条件的确定	第66-67页
· 基于MATLAB的主轴结构优化	第67-71页
· 主轴优化函数的选取	第68-69页
· 主轴优化的MATLAB实现	第69-71页
· 主轴优化前后动静态性能对比	第71-75页
· 优化前主轴特性分析	第71-72页
· 优化后主轴特性分析	第72-74页
· 优化前后分析结果对比	第74-75页
· 本章小结	第75-76页
第六章总结与展望	第76-78页
· 全文总结	第76-77页
· 研究展望	第77-78页
参考文献	第78-82页
致谢	第82-83页
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目	第83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。

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