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基于深度学习的汽车覆盖件冲压缺陷预测
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基于深度学习的汽车覆盖件冲压缺陷预测
论文目录
 
摘要第1-3页
Abstract第3-4页
1 绪论第8-15页
　　　　1.1 研究背景及意义第8-10页
　　　　1.2 汽车覆盖件冲压缺陷类型分析及仿真软件介绍第10-12页
　　　　　　　　1.2.1 覆盖件冲压缺陷第10-11页
　　　　　　　　1.2.2 仿真软件介绍第11-12页
　　　　1.3 基于人工神经网络的覆盖件冲压缺陷预测研究现状第12-13页
　　　　1.4 本文主要研究内容第13-14页
　　　　1.5 本章小结第14-15页
2 卷积神经网络研究第15-30页
　　　　2.1 引言第15页
　　　　2.2 卷积神经网络第15-16页
　　　　2.3 卷积层与池化层第16-19页
　　　　2.4 激活函数第19-22页
　　　　2.5 前向传播算法第22-23页
　　　　2.6 反向传播算法第23-26页
　　　　2.7 Logistic回归算法第26-27页
　　　　2.8 Softmax回归算法第27-29页
　　　　2.9 本章小结第29-30页
3 基于改进RefineDet算法的覆盖件冲压缺陷预测第30-55页
　　　　3.1 引言第30页
　　　　3.2 RefineDet算法网络模型第30-40页
　　　　　　　　3.2.1 改进的VGGNet-16 网络第33-35页
　　　　　　　　3.2.2 改进的ResNet-101 网络第35-37页
　　　　　　　　3.2.3 改进的ARM模块介绍第37-38页
　　　　　　　　3.2.4 TCB模块第38-39页
　　　　　　　　3.2.5 ODM模块第39页
　　　　　　　　3.2.6 构建损失函数第39-40页
　　　　3.3 汽车覆盖件数据集制作及预处理第40-45页
　　　　　　　　3.3.1 一步逆成形方法第41页
　　　　　　　　3.3.2 一步逆成形软件第41-42页
　　　　　　　　3.3.3 基于KMAS/One-step的厚度与高斯曲率云图第42-45页
　　　　　　　　3.3.4 模型厚度云图和高斯曲率云图数据集第45页
　　　　3.4 覆盖件模型Pascal_VOC数据集第45-47页
　　　　　　　　3.4.1 图片数据前处理第45页
　　　　　　　　3.4.2 Pascal_VOC数据集的制作第45-47页
　　　　3.5 RefinDet神经网络训练第47-50页
　　　　　　　　3.5.1 软硬件平台第47-48页
　　　　　　　　3.5.2 训练数据集第48-49页
　　　　　　　　3.5.3 RefineDet神经网络训练第49-50页
　　　　3.6 评价标准第50-51页
　　　　　　　　3.6.1 准确率-召回率曲线第50页
　　　　　　　　3.6.2 平均准确率第50-51页
　　　　　　　　3.6.3 重叠度第51页
　　　　3.7 测试结果第51-53页
　　　　3.8 本章小结第53-55页
4 基于神经网络的覆盖件冲压减薄率预测及参数优化第55-70页
　　　　4.1 引言第55页
　　　　4.2 覆盖件冲压成形数值模拟第55-61页
　　　　　　　　4.2.1 仿真软件的选用第55-56页
　　　　　　　　4.2.2 有限元模型的建立第56-57页
　　　　　　　　4.2.3 工艺参数与成形质量的影响第57-61页
　　　　4.3 基于正交试验的工艺参数分析第61-64页
　　　　　　　　4.3.1 正交试验法及正交表构造第61-63页
　　　　　　　　4.3.2 正交试验仿真结果分析第63-64页
　　　　4.4 基于神经网络的覆盖件减薄率预测第64-69页
　　　　　　　　4.4.1 神经网络模型选择第65页
　　　　　　　　4.4.2 神经网络模型建立第65-67页
　　　　　　　　4.4.3 神经网络模型训练第67-69页
　　　　4.5 本章小结第69-70页
结论第70-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第75-76页
致谢第76-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。
 
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