一、一种基于人工神经网络的响应曲面法在结构可靠性中的应用（论文文献综述）
韩冰源,徐文文,朱胜,黄庆伟,雷卫宁,杭卫星,杜伟[1]（2021）在《面向等离子喷涂涂层质量调控的工艺优化方法研究现状》文中进行了进一步梳理等离子喷涂可极大地提升零件表面耐磨、耐腐、耐高温等性能,已逐渐成为表面工程技术群的重要组成部分。等离子喷涂涂层质量受多种因素影响,因为探索涂层质量和工艺参数之间复杂且相关的映射关系对获取高质量涂层、提高喷涂效率具有重要意义。为此,本文综述了正交实验法、响应法、人工神经网络等数理统计方法在涂层质量优化领域的研究现状,总结了各类统计方法的特点及典型涂层随工艺参数的变化规律,结果表明:Ni基、Al2O3基等典型涂层优化后的显微硬度、结合强度等性能得到了明显提高;对Al2O3基涂层的不同优化实验进行比较分析,发现添加不同含量的TiO2对最终的喷涂涂层性能存在一定影响。分类阐述响应曲面法中包含的不同设计方法,通过典型涂层实验分析得出:当因素个数相同且无实验点超出原定水平的危险时,BBD设计的适用范围更广。系统介绍了人工神经网络传统及改进模型在等离子喷涂涂层性能预测及优化试验中的研究情况。最后对数理统计方法在等离子喷涂涂层质量优化领域的应用现状进行了总结,并对其未来发展方向进行了一定的展望。
宁一麟[2]（2021）在《固体催化剂的优化制备及催化餐饮废油合成生物柴油的性能研究》文中认为原料油高成本是我国生物柴油产业化发展的主要瓶颈。以餐饮废油脂（waste cooking oils,WCOs）为原料油同时满足原料供给和环保需求,符合我国国情及战略发展。当前工业生产多采用均相碱催化酯交换法,反应迅速,但催化剂不可重复利用,且严重腐蚀设备、产物提纯产生大量废水,同时WCOs中高含量游离脂肪酸严重毒害碱催化剂。采用固体法催化WCOs制备生物柴油主要有两条反应路径:一步法,即固体酸催化法;两步法,即先以固体酸催化WCOs酯化使游离脂肪酸降至1 wt.%以下,再以固体碱催化酯交换获取生物柴油。其中,碳基固体酸因原料来源广、催化活性高、环境友好而广受关注,以竹子为原料制备碳基固体酸,可实现竹材高值化利用,但目前相关报道不多。常见固体碱主要为负载型及复合金属氧化物。白云石主要成分为CaMg（CO3）2,高温煅烧生成的CaO-MgO复合金属氧化物已被证实具有优异的催化酯交换活性。本文提出竹炭基固体酸-改性白云石固体碱两步法非均相催化WCOs合成生物柴油的研究思路,从催化剂的制备、表征、催化酯化及酯交换性能、催化机理等方面出发,辅以单因素、响应曲面法（Response Surface Methodology,RSM）、人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）等数据分析手段,系统地对非均相催化WCOs合成生物柴油的生产路线加以优化,主要包含如下四方面内容。（1）研究了不同制备方式对竹炭基固体酸催化酯化活性的影响。以油酸与甲醇的酯化为探针,通过XRD、FTIR、SEM、EA、N2吸附脱附、XPS、Hammett酸强度、酸密度测定等表征,发现采用不完全碳化-液相磺化法制备的固体酸呈较低石墨化程度的无定型碳结构,表面磺酸密度为1.80 mmol/g,而采用磷酸活化-磷钨酸浸渍负载制备的固体酸石墨化程度较高,表面酸密度为2.02 mmol/g。采用单因素法优化竹炭基固体酸催化酯化的反应工况,结果表明若催化酯化达到相同的转化率,前者所需反应条件更为温和。催化剂制备及酯化的进行均可通过加载外场来促进,微波叠加机械搅拌的组合外场不仅可显着缩短催化剂制备周期,也可强化固体酸催化的酯化反应。竹炭基固体酸可在较温和的工况下催化餐饮废油降酸,也可一步催化WCOs的同步酯化酯交换。竹炭基固体酸使用过程中,活性位不可避免地流失,这也是其催化活性降低的主要原因。（2）以NaAlO2为活性组分,通过浸渍法负载不同载体,借助XRD、Hammett指示剂、N2吸附脱附等表征手段,探讨不同载体种类、浸渍方法对NaAlO2调控负载型固体碱催化酯交换的作用规律,并结合RSM中CCD（Central Composite Design）、BBD（Box-Behnken Design）模型对酯交换参数进行优化。相比于MCM-41、SiO2、γ-Al2O3等常见惰性载体,埃洛石独特的中空纳米管状结构使负载NaAlO2所得催化剂具有更佳的催化活性及稳定性,超声浸渍同样有助于实现更均匀稳定的活性位负载。对于活性载体白云石,煅烧-水合浸渍-再煅烧过程可改善催化剂微观结构,提高催化活性,并有效抑制活性Ca2+浸出,显着提高催化剂稳定性,增加工业应用可行性。（3）研究了热解、水合、碱土金属氧化锶SrO改性对白云石催化酯交换活性的影响规律。借助XRD、N2吸附脱附、CO2-TPD等表征明确了白云石高温热解生成CaO-MgO复合金属氧化物的反应路径,发现煅烧温度显着影响白云石催化酯交换性能。水合过程可有效丰富白云石微观孔隙结构、增加表面碱密度及碱强度,从而提升催化活性。对比不同制备方法得到的SrO改性白云石催化剂,发现改进浸渍法对催化剂活性和稳定性的提升尤为显着。该方法制备过程中,有片层状氢氧化物生成,Sr被包裹其间,与CaO发生较强的相互作用,实现二者彼此间的有效固定。通过遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化ANN,建立三层反向传播前馈网络模型对酯交换过程进行训练和预测,结果表明在催化剂添加量4.8%、醇油摩尔比8.2、反应温度65.4℃时,预测及实际产物收率分别为99.15%、99.09%,模型精确度高。（4）通过改进浸渍法制备ZnO/白云石复合催化剂,结合XRD、N2吸附脱附、NH3-TPD、CO2-TPD等表征手段,辅以密度泛函理论,研究了 Zn改性白云石一步法催化WCOs同步酯化-酯交换制备生物柴油的可行性。基于人工神经网络对催化反应工况加以优化,当Zn/Ca摩尔比为1时,酸性协同碱性位点催化WCOs的同步酯化-酯交换实现最高98.92%的生物柴油收率。采用分子模拟研究Zn掺杂CaO前后的结构演变,计算乙酸、甲醇在催化剂表面的最佳吸附位点和吸附能大小。Zn的掺杂可提高催化剂稳定性,而在反应体系中,甲醇倾向于吸附在Ca位点,在Zn位点活化效果较差,解离出的甲氧基攻击性较弱,相反地,乙酸更易吸附在Zn位点,C=O双键得到活化。所得结论以实验结果相互佐证。
曲同鑫[3]（2021）在《硅灰石负载型固体碱催化剂制备及其催化酯交换性能优化》文中进行了进一步梳理生物柴油被认为是传统化石柴油的优秀替代品,具有无毒、环保、可再生和易降解等优点,近年来受到国家大力扶持而迅猛发展。以碱土金属氧化物为代表的固体碱催化剂凭借其自身选择性好、催化活性高、无设备腐蚀、易分离回收、可循环使用且反应条件温和等优点,一直是生物柴油催化剂领域的研究热点。同时,硅灰石廉价、无毒、耐酸、耐碱、热稳定性好,是潜在的催化剂载体。本文在国家自然科学基金（51876106）、山东省重点研发计划（2018GGX104027）以及山东大学青年学者未来计划（2015WLJH33）等项目资助下,首次尝试以硅灰石为载体制备碱土金属基固体碱催化剂用于催化酯交换生产生物柴油,并进一步使用镧掺杂改性以适应高酸值的原料油。在优化制备工艺、评估重复使用性的同时,结合 XRD、CO2-TPD、SEM-EDS、TG、FT-IR、XPS 和 Raman 等表征手段,分析了催化剂的物相组成、微观形貌与理化性质。另外,通过响应曲面法（RSM）、人工神经网络（ANN）建模优化酯交换工况参数以期实现最高的生物柴油收率。本研究为固体碱催化酯交换生产生物柴油的产业化应用提供了理论支持。（1）以硅灰石为载体,通过浸渍法制备了 CaO/硅灰石固体碱催化剂,其中优选的氧化钙与硅灰石的质量比为0.8。表征分析表明,CaO/硅灰石-0.8催化剂碱密度为0.281mmol/g,活性位点均匀地负载在硅灰石表面避免了团聚现象的发生,且生成了新的Ca2SiO4相有效降低了活性位点的浸出。在反应温度65℃、醇/油摩尔比15、催化剂添加量8 wt.%及反应时间3 h条件下,能取得97.59%的生物柴油收率,且第五次重复使用依旧保持87.30%的收率,同时,制得的生物柴油主要理化指标符合ASTM D6751标准。进一步的,采用响应曲面法结合中心复合设计（RSM-CCD）来优化酯交换参数,在反应温度64.2℃、醇/油摩尔比15.54、催化剂添加量9.21 wt.%的最优预测工况下,能实现最高98.46%的生物柴油收率。（2）以硅灰石为载体,镧作为改性活性剂,制备了 Sr-La/硅灰石酸碱双功能型催化剂,其中优选的Sr/La原子比为7/3。表征分析表明,Sr7La3/硅灰石催化剂的碱密度与酸密度分别为的1.142 mmol/g和0.901 mmol/g,且由于Sr和CaSiO3之间的强相互作用生成了 CaSrSiO4相,有效地减少了碱性位点的浸出。在反应温度150℃、醇/油摩尔比15、催化剂添加量8wt.%及反应时间3 h的酯交换条件下,针对酸值高达10.35 mg KOH/g的原料油,依旧取得了 91.62%生物柴油收率,且维持3个重复使用周期的高生物柴油收率（>80%）。同时,所得生物柴油的主要理化指标符合ASTM D6751标准。借助人工神经网络（ANN）,使用反向传播算法（BP）结合遗传算法（GA）来建模优化酯交换参数,在反应温度152℃、醇/油摩尔比17.6、催化剂添加量6.2wt.%的最优预测工况下,实现了最高99.21%的生物柴油收率。
张猛[4]（2021）在《钴基合金激光熔覆工艺参数优化及其性能研究》文中研究说明针对糖厂阀门所面临的复杂工况,需在糖浆混合介质中保证阀门仍具有长久的生命周期。因此必须对硬质密封偏心半球阀密封面进行表面改性,制备具备高硬度差、抗腐蚀磨损以及不易脱落的表面涂层。激光熔覆作为再制造零件修复和强化的重要技术手段,在高端高参数阀门密封面修复与强化领域具有长久发展前景。本文对阀门密封面采用激光熔覆技术进行表面改性,分别从两方面探索和优化激光熔覆工艺,控制熔覆层形状特征和控制熔覆层质量特征。实验基材为ZG310-570平板,设备为大功率光纤耦合半导体激光器,试验设计方法为响应曲面法。试验数据用以建立单道和搭接熔覆形貌特征的数学模型,模型可靠性的评价指标是F-检验,并用满意度函数实现多目标优化求解。对数学模型的分析可有效定量控制熔覆层形貌特征。同时利用检测仪器对熔覆层的组织性能进行测试分析,例如组织生长规律、元素成分、耐腐蚀性等,从内在原理和外在性能两方面共同对比印证各试样的优劣。以这种实际性能表现总结其内在规律并解释其缘由,可以对熔覆层质量特征进行准确的优化。本文得出的试验结果:熔覆形貌特征与质量和熔覆工艺有紧密关系;单道熔覆模型误差率低于10%,多道熔覆模型预测率大于80%。当激光功率1600W、扫描速度6mm/s、送粉速率17.5g/min、搭接率40%时熔覆效果最佳。熔覆层表面宏观形貌良好,无裂纹、凹坑;截面几何特征满足理想尺寸达到工程需求。钴基合金熔覆层组织致密,物相组成和元素分布规律符合其表现性能。钴基熔覆层相对于基材性能提升:硬度提高2.9倍、耐磨性提高5.8倍、耐腐蚀性极大提高。
司旭彤[5]（2021）在《基于GA-BP的闸阀模糊可靠性分析研究》文中指出闸阀结构尺寸的制造误差以及荷载的波动对阀门结构的受力情况有着重要的影响,由于工艺水平、人员操作能力等因素的影响导致这些不确定性在阀门生产工作过程中无法避免。因此在设计工作中考虑上述不确定性因素的影响可以更全面地提升闸阀的安全性能。本文基于结构可靠度理论,对闸阀在设计工况下的可靠度进行了计算和分析。针对闸阀可靠度计算过程中,最大应力预测模型的缺陷,本文进行了基于遗传算法优化神经网络的闸阀最大应力预测模型研究。通过优化后的神经网络得到闸阀最大应力的显式表达式并将该表达式用于后续可靠度计算中。研究发现,与传统的BP神经网络模型比较,经过遗传算法优化的神经网络模型可以有效提高预测精度,减小数学模型误差对于后续可靠度计算结果准确性的影响。为了进一步提高闸阀可靠度计算结果的准确性,针对闸阀强度的模糊性,将模糊理论引入闸阀可靠度计算中。首先,采用遗传算法优化后的神经网络建立最大应力预测模型,将闸阀关键部位最大应力与阀体通径、内压之间的隐式关系变为显式关系;然后,通过蒙特卡洛法计算闸阀在常规方法下的的可靠度;最后,利用正态型隶属函数描述闸阀强度的模糊性,计算了闸阀在在考虑模糊强度时的可靠度。通过对比考虑模糊强度前后的可靠度计算结果,分析了强度模糊性对于可靠度计算结果的影响。与传统的随机可靠度计算方法相比,模糊可靠度计算方法对不确定性的描述更加合理,理论上对可靠度的计算更加准确。
樊雅君[6]（2020）在《基于QFD的船用螺旋浆设计及工艺参数优化》文中指出船用螺旋桨作为船舶最主要的推进装置在船舶设计制造中占据重要位置,随着船舶工业的飞速发展,对螺旋桨的功能提出更高要求,在此背景下对船用螺旋桨的设计、工艺参数进行优化成为重要课题。本文通过质量功能展开（QFD）方法对船用螺旋桨的技术特性重要度进行排序,并以此确定设计参数优化的主要目标,通过建立数学模型、响应面法对船用螺旋桨设计参数、工艺参数分别进行优化。在进行船用螺旋桨设计参数优化之前通过QFD技术通过质量屋模型建立将推进效率和空泡面积确定为主要优化目标。通过BP-NSGA-II和RBF-NSGA-II两种智能参数优化方法对船用螺旋桨的设计参数分别进行优化,通过对比得到最优参数组合和最佳优化方法。进行BP-NSGA-II智能参数优化方法时需对BP代理模型和NSGA-II遗传算法进行综合分析和应用。通过全因子法进行试验得到若干组数据,再通过MATLAB平台进行数据处理与分析。在分析过程中先通过部分数据得到相应模型再对其余数据进行测试,最后通过NSGA-II遗传算法进行寻优,得到最优解。RBF-NSGA-II智能参数优化方法与之同理,是将RBF代理模型与NSGA-II遗传算法进行综合运用。在两种方法分别得到最优解组合后,进行验证和对比,确定RBF-NSGA-Ⅱ方法得到的组合结果可靠性更高。在进行船用螺旋桨工艺参数优化时通过响应面法设计实验方案对切削力和表面粗糙度进行数学模型构建、响应面分析、残差概率图检验、复合项影响关系分析和3D曲面图分析,从而选择最优的切削参数组合:切削深度为0.60 mm,切削速度为1956.73 r/min,进给量为0.10mm/r,此时切削力为122.596N,表面粗糙度为0.999μm。
朱迅[7]（2020）在《多目标交互影响的稳健性优化设计》文中研究表明对于有关稳健性优化设计方面的研究一直是优化设计领域的重点与难点,其中考虑多响应目标交互影响的稳健性优化设计问题尤为突出。以柔性铰链为主要功能构件的某柔顺定位平台在实际工作中经常出现其主要结构参数设计不合理、定位精度不高、位移敏感度没有达到期望值等问题。本文提出一种将多个响应目标的交互影响考虑到柔顺机构的多质量特性稳健性优化设计中的新方法,其目的是寻找在考虑多目标交互影响下的最优结构参数组合,从而实现设计最佳。以某柔性铰链微定位平台作为研究对象展开了如下工作:首先,针对在多目标稳健性优化中不完全考虑原始数据的量纲和数量级,且也不考虑数据与对应分析方法的匹配度,从而导致设计出的定位平台出现微位移达不到预期值的问题。本文引入KMO检验和Bartlett球形度检验,检测数据能否适用对应的方法。将该平台在最大应力下的最易受损构件的结构参数:宽度、切口深度、长度、厚度作为结构变量;同时将该构件在最大应力下的微位移、针对X方位的柔度、针对Y方位的柔度和针对转动中心方位的柔度四种性能指标通过代理数学模型建立目标函数,通过ansys有限元软件构造模型仿真,利用minitab甄选试验方案并将数据进行标准化处理,从而为后续稳健性优化设计提供科学可靠的数据。其次,针对该平台的多目标稳健性优化设计过程中,其受到主要结构参数的限制导致响应变量之间交互影响难以确定的问题。传统的响应曲面法虽然可以对多目标问题进行稳健性优化分析,但是该法本质是寻找多个结构参数组合面向单个响应目标的优化设计,忽视了多响应目标之间的交互影响,从而使得结果和实际不完全吻合。本文引入的因子分析法将多目标稳健性优化设计问题中的主要参数变量和多个响应目标看成统一变量同时分析,计算多个变量之间解释的总方差,从总方差可以直观看出解释权重较大的几个公因子,为了进一步研究这几个公因子的交互影响对平台质量稳健性的干扰,将其组成公因子矩阵,再进行矩阵旋转,对旋转后的矩阵进行因子打分带入因子综合得分公式可以得知其交互影响的具体表现,进而甄选出合理的结构参数,提高了平台的定位精度。最后,针对目前的多目标响应稳健性优化设计中,在设置相应权重时不能完全避免决策者主观意愿的影响,从而导致优化结果与实际不完全吻合这一问题。本文以某微定位平台为例,通过SPSS软件计算因子载荷和因子综合得分可以准确得出该微定位平台主要结构参数的权重大小,根据其技术参数指标要求,在考虑多响应交互影响的情况下为该平台主要结构参数权重的设置提供有力的理论支撑。通过以上表明,本论文的研究将对柔顺定位平台稳健性优化设计的理论与应用提供有益指导,具有较好的理论研究意义和实际应用价值。
翁昌威[8]（2020）在《等离子/激光定向能量沉积316L不锈钢增材制造工艺与性能研究》文中研究说明具有高沉积效率的定向能量沉积技术是金属增材制造领域的重要部分,也是金属增材制造大型化的主要发展方向之一。本文通过等离子定向能量沉积和激光定向能量沉积两种方式进行316L不锈钢定向能量沉积增材制造研究,对两种热源定向能量沉积工艺的工艺特性、性能特点进行研究,对定向能量沉积工艺、性能统一性进行总结,主要研究内容与成果如下:首先,针对激光定向能量沉积进行工艺对熔道尺寸影响的研究。揭示了激光功率、扫描速度、送粉量对单熔道成形的影响。通过响应曲面法获取了显着可靠的层宽、层高回归方程;研究了工艺参数对熔道尺寸的交互影响,通过响应曲面揭示了不同参数对尺寸影响的交互作用与变化趋势。送粉量决定了熔道尺寸的变化区间,随着送粉量的降低,激光功率、扫描速度交互作用对熔道宽度的影响程度加深;随着激光功率的降低,层高受扫描速度影响变化的程度减小;送粉量对层高影响程度加深。然后通过MATLAB构建工艺、尺寸预测神经网络模型。通过试验验证、对比正向尺寸预测BP神经网络模型与回归方程的预测性能,其中人工神经网络模型具有更高预测精度与稳定性。构建通过设计尺寸预测工艺的反向预测模型,但检验精度较差,通过正反联合预测提高工艺预测精度,将工艺预测误差率降低到10%以下,实现工艺数据库的快速建立。针对两种工艺成形特性展开研究分析和总结。激光定向能量沉积平均粉末利用率36.3%,而等离子定向能量沉积平均粉末利用率达到73.1%。两种热源的试样致密度均到达98%以上。通过力学性能测试,发现两种工艺力学性能均达到了锻件水平,均存在明显各向异性。垂直沉积方向试样拉伸性能最佳。显微硬度的变化规律具有统一性,在竖直方向上硬度变化趋势为两端高,中间低;在水平方向上变化趋势为两端低,中间高。
谷丰盈[9]（2020）在《基于犹豫模糊决策的多响应参数优化研究》文中研究说明工艺参数设计作为把控产品品质的第一道关卡,对产品生产质量的好坏有着决定性影响。随着工业生产制造日益智能化,生产过程中出现越来越多的噪声因素,严重影响了产品质量。面对众多噪声干扰,田口方法通过设计大量噪声因子试验以得到稳健参数的举措,可能会极大地增加生产成本,与生产制造经济性原则相违背。此外,当噪声因素数量成倍增加时,正交试验表也要随之增大,最终会导致试验数据溢出正交表,难以进行参数设计。为解决这些难题,本研究提出三种多响应参数优化方法,旨在设计出能够抵抗噪声干扰的参数优化组合,同时可以降低生产成本。本研究最大特色在于将犹豫模糊集中允许同一犹豫模糊元,拥有多个隶属度这一思想,应用至参数优化过程中,提高了多响应系统的稳健性,其主要研究内容如下:（1）针对生产过程中噪声干扰数量众多且水平难以计量的情况,提出基于犹豫模糊决策的参数优化方法。通过构建犹豫模糊决策矩阵,然后采用正理想点法对多响应系统进行简化,并通过主效应分析得到参数优化结果,既改善了产品质量,又降低了生产成本。（2）针对综合优化指标的权重难以确定的情况,本研究通过模糊逻辑推理对其进行改进,充分利用各响应之间的机理关系,得到更为客观的优化指标,使参数优化设计更加可靠。在参数设计阶段,利用BP神经网络改善主效应法所得参数优化结果,增加参数设计的鲁棒性。（3）针对多响应系统简化结果存在分辨率不高的情况,本研究在充分考虑方案与正、负理想点之间的关系后,通过将双向投影决策与人工神经网络相结合,使问题得到解决。将所研究三种参数优化方法应用于实际案例,通过计算分析,结果显示,所提出参数优化设计方法均能够有效改善并提升产品质量。综上,本研究将犹豫模糊思想以及智能技术与参数优化相结合,对稳健参数优化设计问题进行深入探索和研究,解决了现有质量技术及工具在复杂工业过程中难以达到企业高水平质量要求的不足,丰富了质量管理领域的理论研究成果。
郭锐[10]（2020）在《基于RSM和BP神经网络预测选矿厂药剂添加量研究》文中提出市场对选矿厂精矿产品质量日益严格的情况下,浮选过程作为选矿厂选矿过程的核心环节,浮选过程中药剂添加制度决定着有用矿物富集效果的好坏。本文研究的目的和意义在于提高选矿厂经济效益,随着市场铜精矿价格的变化,会存在一个经济价值最优的平衡点,根据矿石性质的变化,通过预测浮选药剂的添加量来确定铜精矿最合理的品位和回收率。浮选指标达到一定程度时,精矿的品位和回收率存在矛盾,当精矿品位升高时,精矿回收率会有所下降;当精矿品位下降时,精矿回收率会有所上升,通过控制精矿指标达到经济平衡点的位置,预测计算药剂添加量可以得到最优经济效益的精矿指标,从而提高选矿厂经济效益。因此本文基于BP神经网络和RSM曲面响应法预测选矿厂药剂添加研究,提出了神经网络输入数据-预测药剂添加量-试验因素影响精矿指标分析的学术思想。针对浮选过程药剂智能化添加,以及在选矿方面的模型有效实用性。论文分别从浮选过程BP神经网络建模预测药剂添加量和试验模型浮选指标优化构建两个方面进行了研究。论文通过采集到四川铜矿选矿厂实际生产数据,根据BP神经网络具有自适应、容错性和自组织性强的特点,BP神经网络建立了输入层为4,隐含层神经元为7和输出层为2的神经网络结构,选取选矿厂2015年-2017年中前30个月的实际生产数据作为训练样本数据,神经网络最大训练次数5000次,神经网络学习速率0.05,神经网络目标误差为0.65*10-3,输入层输入原矿品位,氧化率,精矿品位和精矿回收率数据,输出层为黄药添加量和2号油用量数据,通过BP神经网络算法学习与训练分析结果对比,从四种算法模型中选取了预测效果最优的BP神经网络模型,线性回归R值0.99904>0.99,对药剂添加制度做了预测,取得了优良的预测效果。为了验证在不同药剂组合的条件下,本文对石灰、轻柴油和硫化钠药剂两两组合,神经网络线性回归R值分别0.99927、0.99899、0.99923都大于0.99,预测结果也取得了优良效果。BP神经网络模型质量优良,对组合药剂添加量的预测效果进行预测,药剂添加量预测结果与实际值误差较小,取得良好的预测结果,将该模型扩展应用于其他药剂预测,将会为智慧矿山发展提供广阔空间。为了进一步研究选矿厂试验因素的交互影响效果,通过响应曲面法RSM为该试验设计优化,在Design Expert 10.0版本软件模拟计算下,根据CCD试验设计安排,设计3因素3水平试验设计,三个影响因素A原矿品位、B氧化率和C黄药添加量对Y1精矿品位和Y2精矿回收率影响可靠性分析,精矿品位和精矿回收率p值分别为0.0400和0.0200均小于0.05,表明试验影响因素对试验结果指标具有显着性影响,在三维曲面图下可以分析出,在氧化率取固定值时,随着原矿品位和黄药添加量的增加,精矿品位随之显着增加的趋势。精矿品位和精矿回收率F值分别计算得出A52.94、B8.9、C18.43;A16.91、B1.65、C5.35,得出影响精矿品位和精矿回收率的主次因素为:A原矿品位>C黄药添加量>B氧化率,并且三个考察因素之间存在极明显的交互作用。最终在RSM指标最优条件下,计算最优精矿品位和精矿回收率下的影响最优因素指标配比,得到了A原矿品位0.846%、B氧化率0.968%、C黄药添加量23.686g/t最佳影响因素配比,从而取得了精矿品位25.152%和回收率94.410%的最优指标。为选矿科研人员提供一种便利高效的试验设计方法。
二、一种基于人工神经网络的响应曲面法在结构可靠性中的应用（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、一种基于人工神经网络的响应曲面法在结构可靠性中的应用（论文提纲范文）
（1）面向等离子喷涂涂层质量调控的工艺优化方法研究现状（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 正交实验法 |
| 1.1 原理 |
| 1.2 典型涂层优化 |
| 2 响应曲面法 |
| 2.1 原理 |
| 2.2 典型涂层优化 |
| 2.2.1 中心复合设计 |
| 2.2.2 Box-Behnken设计 |
| 3 人工神经网络 |
| 3.1 原理 |
| 3.2 典型涂层优化 |
| 3.2.1 BP神经网络 |
| 3.2.2 遗传神经网络 |
| 3.2.3 RBF网络 |
| 4 其他方法 |
| 4.1 均匀设计 |
| 4.2 田口法 |
| 5 结语与展望 |
（2）固体催化剂的优化制备及催化餐饮废油合成生物柴油的性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 生物柴油概述 |
| 1.2.1 生物柴油定义 |
| 1.2.2 生物柴油的发展现状 |
| 1.2.3 生物柴油的制备 |
| 1.2.4 酯交换催化方式分类 |
| 1.3 餐饮废油制备生物柴油的研究现状 |
| 1.4 固体酸催化剂的研究现状 |
| 1.4.1 固体酸的分类 |
| 1.4.2 竹炭基固体酸研究进展 |
| 1.5 固体碱催化制备生物柴油研究现状 |
| 1.5.1 固体碱的分类 |
| 1.5.2 钙基固体碱催化制备生物柴油的研究现状 |
| 1.5.3 白云石制备固体碱的研究现状 |
| 1.6 主要研究内容 |
| 2 实验与方法 |
| 2.1 原料与试剂 |
| 2.1.1 实验用竹粉元素及粒径分析 |
| 2.1.2 实验用埃洛石及白云石成分分析 |
| 2.1.3 原料油成分及特性分析 |
| 2.1.4 气体及化学试剂 |
| 2.2 仪器与设备 |
| 2.3 催化剂的表征方法 |
| 2.4 酯化/酯交换反应系统 |
| 2.5 酯化/酯交换反应效率的测定 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 竹炭基固体酸催化酯化的性能研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不完全碳化-液相磺化法制备竹炭基固体酸催化酯化性能研究 |
| 3.2.1 催化剂的制备流程 |
| 3.2.2 竹炭基固体酸制备工况的优化研究 |
| 3.2.3 催化剂表征分析 |
| 3.2.4 酯化反应工况的影响机制 |
| 3.2.5 重复使用性及可再生性能研究 |
| 3.3 竹粉活性炭负载磷钨酸催化酯化性能研究 |
| 3.3.1 催化剂的制备过程 |
| 3.3.2 xPWA/BAC-y催化剂制备工况优化 |
| 3.3.3 催化剂的表征分析 |
| 3.3.4 酯化反应工况影响规律分析 |
| 3.3.5 重复使用性及可再生性能研究 |
| 3.3.6 酯化产物分析及理化指标测定 |
| 3.4 外场辅助对酯化反应的促进机制分析 |
| 3.5 固体酸催化高酸值餐饮废油性能研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 NaAlO_2调控制备固体碱催化酯交换的性能研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 NaAlO_2负载埃洛石的调控制备及催化酯交换性能分析 |
| 4.2.1 催化剂的制备过程 |
| 4.2.2 超声辅助NaAlO_2/HNTs的优化制备 |
| 4.2.3 表征分析 |
| 4.2.4 基于响应曲面法的NaAlO_2/HNTs催化酯交换性能研究 |
| 4.2.5 可重复使用性分析 |
| 4.3 NaAlO_2改性白云石催化酯交换性能研究 |
| 4.3.1 催化剂的制备过程 |
| 4.3.2 制备过程优化 |
| 4.3.3 10%SA/CD催化剂表征分析 |
| 4.3.4 10%SA/CD催化酯交换性能的RSM研究 |
| 4.3.5 10%SA/CD的可重复使用性分析 |
| 4.3.6 10%SA/CD催化餐饮废油制备生物柴油可行性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 Sr改性白云石催化酯交换的性能研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 煅烧过程研究 |
| 5.3 再水合过程研究 |
| 5.3.1 水合制备过程 |
| 5.3.2 再水合过程影响催化剂性能的表征分析 |
| 5.3.3 催化剂活性及稳定性评价 |
| 5.4 SrO/CD催化酯交换性能研究 |
| 5.4.1 不同制备方式影响SrO/CD活性的对比分析 |
| 5.4.2 Sr添加量影响SrO/CD活性的对比分析 |
| 5.4.3 0.4SrO/CD-IWI的表征分析 |
| 5.4.4 基于人工神经网络的0.4SrO/CD-IWI催化酯交换性能研究 |
| 5.4.5 0.4SrO/CD-IWI的重复使用性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 Zn改性白云石催化餐饮废油同步酯化-酯交换性能及机理研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 ZnO/CD催化剂的优化制备过程 |
| 6.3 ZnO/CD催化剂的理化特性分析 |
| 6.4 基于GA_BP的ZnO/CD催化WCOs同步酯化-酯交换性能研究 |
| 6.5 ZnO/CD稳定性评价 |
| 6.6 ZnO-CaO催化同步酯化-酯交换的机理研究 |
| 6.6.1 模型及计算方法 |
| 6.6.2 Zn掺杂前后CaO(001)表面性质分析 |
| 6.6.3 Zn掺杂前后CaO(001)表面吸附甲醇性能分析 |
| 6.6.4 Zn掺杂前后CaO(001)表面吸附乙酸性能分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 全文总结及建议 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 进一步研究建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要成果 |
| ENGLISH DISSERTATION |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）硅灰石负载型固体碱催化剂制备及其催化酯交换性能优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 生物柴油研究意义与发展现状 |
| 1.1.1 研究意义 |
| 1.1.2 国外发展现状 |
| 1.1.3 国内发展现状 |
| 1.2 生物柴油的制备工艺 |
| 1.2.1 直接混合法 |
| 1.2.2 微乳液法 |
| 1.2.3 高温裂解法 |
| 1.2.4 酯交换法 |
| 1.3 催化剂的研究现状 |
| 1.3.1 生物酶催化剂 |
| 1.3.2 均相酸催化剂 |
| 1.3.3 均相碱催化剂 |
| 1.3.4 固体酸催化剂 |
| 1.3.5 固体碱催化剂 |
| 1.4 硅灰石研究现状 |
| 1.5 主要立题依据及研究内容 |
| 2 实验及计算方法 |
| 2.1 原料及试剂 |
| 2.2 仪器与设备 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 催化剂制备方法 |
| 2.3.2 酯交换方法 |
| 2.3.3 生物柴油收率测定 |
| 2.4 催化剂表征测试方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 硅灰石负载钙催化剂的制备及催化酯交换研究与优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 催化剂的制备与应用 |
| 3.2.1 催化剂制备 |
| 3.2.2 酯交换反应 |
| 3.3 催化剂性能研究 |
| 3.3.1 钙负载量的影响 |
| 3.3.2 重复使用性 |
| 3.4 催化剂表征与分析 |
| 3.5 酯交换参数优化 |
| 3.5.1 实验设计 |
| 3.5.2 实验结果与模型分析 |
| 3.5.3 酯交换优化与分析 |
| 3.6 生物柴油理化指标 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 硅灰石负载锶和镧酸碱双功能催化剂的制备及催化酯交换研究与优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 催化剂的制备与应用 |
| 4.2.1 催化剂制备 |
| 4.2.2 酯交换反应 |
| 4.3 催化剂性能研究 |
| 4.3.1 锶镧负载量的影响 |
| 4.3.2 抗酸性研究 |
| 4.3.3 重复使用性 |
| 4.4 催化剂表征与分析 |
| 4.5 酯交换参数优化 |
| 4.5.1 实验设计 |
| 4.5.2 实验结果与模型分析 |
| 4.5.3 酯交换分析与优化 |
| 4.6 生物柴油理化指标 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 论文创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）钴基合金激光熔覆工艺参数优化及其性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题来源及背景 |
| 1.2 阀门密封面修复与强化研究进展 |
| 1.3 激光熔覆工艺参数优化方法 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2.试验条件与研究方法 |
| 2.1 试验条件 |
| 2.2 试验设计方法 |
| 2.3 熔覆层形貌表征 |
| 2.4 熔覆层性能检测方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.激光熔覆单道熔覆层工艺优化 |
| 3.1 Box-Behnken单道熔覆试验数据处理 |
| 3.2 单道熔覆层表面形貌分析 |
| 3.3 工艺参数对单道熔覆层几何特征影响分析 |
| 3.4 单道熔覆层几何特征模型预测误差检验 |
| 3.5 单道激光熔覆工艺优化 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.激光熔覆搭接熔覆层工艺优化 |
| 4.1 中心复合设计多道激光熔覆试验数据处理 |
| 4.2 多道熔覆层表面形貌分析 |
| 4.3 工艺参数对多道熔覆层几何形貌影响分析 |
| 4.4 多道激光熔覆工艺参数优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.钴基合金熔覆层组织及性能分析 |
| 5.1 熔覆层截面显微组织分析 |
| 5.2 钴基熔覆层显微硬度分析 |
| 5.3 熔覆层表面性能分析 |
| 5.4 实验结果与应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读硕士学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（5）基于GA-BP的闸阀模糊可靠性分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 结构可靠度计算方法以及研究现状 |
| 1.3 模糊-随机理论在可靠度计算中的应用 |
| 1.4 遗传算法融合神经网络研究现状 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 1.6 论文主要技术路线 |
| 第2章 闸阀热固耦合分析以及试验设计表的生成 |
| 2.1 楔式闸阀的结构和工作原理 |
| 2.2 参数化建模 |
| 2.3 应力分析模型 |
| 2.4 闸阀温度场分析 |
| 2.5 闸阀热固耦合分析 |
| 2.6 试验设计表 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于GA-BP神经网络的闸阀最大应力预测建模 |
| 3.1 神经网络模型理论基础 |
| 3.2 基于BP神经网络的阀门最大应力预测模型 |
| 3.2.1 网络结构构建以及据归一化处理 |
| 3.2.2 BP神经网络学习方法 |
| 3.2.3 神经网络模型初始权值阈值的确定 |
| 3.2.4 训练集合以及测试集合的选取 |
| 3.2.5 BP神经网络模型结果分析 |
| 3.3 GA-BP模型在阀门最大应力预测中的应用 |
| 3.3.1 染色体编码方式 |
| 3.3.2 随机初始化种群以及适应度函数的定义 |
| 3.3.3 选择操作 |
| 3.3.4 交叉操作 |
| 3.3.5 变异操作 |
| 3.3.6 优胜劣汰以及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于GA-BP的闸阀模糊可靠度计算 |
| 4.1 闸阀可靠度基本概念 |
| 4.1.1 闸阀结构的强度极限状态 |
| 4.1.2 闸阀在设计工况时的可靠度和失效概率 |
| 4.2 传统结构可靠度计算方法 |
| 4.2.1 中心点法 |
| 4.2.2 验算点法 |
| 4.2.3 Monte Carlo模拟 |
| 4.3 与神经网络模型相结合的结构可靠度计算 |
| 4.4 模糊可靠度理论 |
| 4.4.1 基本概念 |
| 4.4.2 隶属函数的确定 |
| 4.4.3 模糊可靠度计算步骤 |
| 4.5 蒙特卡洛法结合神经网络的闸阀模糊可靠度计算 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1 本文主要工作及成果 |
| 2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（6）基于QFD的船用螺旋浆设计及工艺参数优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 船用螺旋桨国内外研究现状 |
| 1.2.2 质量功能展开理论国内外研究现状 |
| 1.2.3 设计参数优化理论国内外研究现状 |
| 1.3 研究目的与内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 参数优化理论基础 |
| 2.1 设计参数优化方法的基本分类 |
| 2.1.1 遗传算法(Genetic Algorithm) |
| 2.1.2 模拟退火算法(Simulated Annealing) |
| 2.1.3 人工神经网络算法(Artificial Neural Networks) |
| 2.2 基础理论 |
| 2.3 螺旋桨加工参数优化方法分类 |
| 2.3.1 响应曲面法(Response Surface Methodology) |
| 2.3.2 径向基神经网络法(Radial basis function) |
| 2.3.3 灰色关联度法 |
| 2.3.4 反向传播神经网络法(Back Propagation) |
| 2.3.5 田口方法(Taguchi Methods) |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 船用螺旋桨质量屋模型的建立 |
| 3.1 质量屋模型简介 |
| 3.2 船用螺旋桨功能需求识别 |
| 3.3 船用螺旋桨功能需求重要度确定 |
| 3.3.1 比较判断矩阵罗列 |
| 3.3.2 比较判断矩阵求解 |
| 3.3.3 功能需求重要度排序 |
| 3.4 船用螺旋桨技术特性分析 |
| 3.4.1 确定技术特性 |
| 3.4.2 确定关系矩阵 |
| 3.4.3 确定技术特性重要度排序 |
| 3.4.4 确定技术特性相关关系矩阵 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 船用螺旋桨设计参数优化 |
| 4.1 优化变量和目标函数的确定 |
| 4.1.1 优化变量的确定 |
| 4.1.2 目标函数的确定 |
| 4.2 基于BP-NSGA-II设计参数优化 |
| 4.2.1 BP模型的建立与优化 |
| 4.2.2 基于BP-NSGA-II的参数优化与验证 |
| 4.3 基于RBF-NSGA-II参数优化 |
| 4.4 基于RBF-NSGA-II设计参数优化 |
| 4.4.1 RBF模型的建立与优化 |
| 4.4.2 基于RBF-NSGA-II模型的参数优化与验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 螺旋桨加工参数优化 |
| 5.1 加工工艺与加工材料 |
| 5.2 螺旋桨加工参数与优化目标 |
| 5.3 响应曲面法的分析步骤 |
| 5.4 响应曲面法螺旋桨加工参数优化 |
| 5.4.1 实验方案确定 |
| 5.4.2 响应面法优化 |
| 5.4.3 优化结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）多目标交互影响的稳健性优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.1.1 选题依据 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与整体框架 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 多目标稳健性优化设计理论和优化设计方法 |
| 2.1 稳健性优化设计基本理论 |
| 2.1.1 稳健优化设计基本概念 |
| 2.1.2 常用的稳健优化设计方法 |
| 2.2 传统稳健设计方法的缺陷 |
| 2.3 优化设计新方法的提出 |
| 2.3.1 考虑多响应优化设计中响应目标之间交互影响的必要性 |
| 2.3.2 多响应优化设计新方法提出-因子分析法 |
| 2.3.3 优化设计新方法的理论框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 考虑多目标交互影响的建模 |
| 3.1 建模概述 |
| 3.2 多目标之间的交互影响 |
| 3.3 3-RRR微定位平台模型建立与仿真 |
| 3.4 试验设计方法甄选 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于响应曲面法与粒子群算法的稳健性优化设计 |
| 4.1 代理模型理论 |
| 4.1.1 代理模型概述 |
| 4.1.2 代理模型精度检验 |
| 4.2 粒子群算法概述 |
| 4.3 实例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于因子分析法的多目标稳健性优化设计 |
| 5.1 因子分析数理推导过程以及因子分析相关理论 |
| 5.2 实例优化分析 |
| 5.2.1 第一次因子分析的KMO和 Bartlett球形检验 |
| 5.2.2 第一次因子分析解释总方差和旋转矩阵 |
| 5.2.3 第二次因子分析的KMO和 Bartlett球形检验 |
| 5.2.4 第二次因子分析解释总方差和旋转矩阵 |
| 5.2.5 优化结果以及各参数和响应目标权重的确定 |
| 5.3 因子分析法结果与响应曲面法结果对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（8）等离子/激光定向能量沉积316L不锈钢增材制造工艺与性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 等离子定向能量沉积 |
| 1.2.1 等离子定向能量沉积技术原理及特点 |
| 1.2.2 等离子定向能量沉积技术发展现状 |
| 1.3 激光定向能量沉积 |
| 1.3.1 激光定向能量沉积技术原理及特点 |
| 1.3.2 激光定向能量沉积技术发展现状 |
| 1.4 定向能量沉积尺寸形貌分析 |
| 1.5 课题概述 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 课题来源 |
| 第二章 研究设备与研究方法介绍 |
| 2.1 等离子/激光复合增材制造系统与设备 |
| 2.1.1 运动平台 |
| 2.1.2 等离子定向能量沉积系统 |
| 2.1.3 激光定向能量沉积系统 |
| 2.1.4 铣削系统 |
| 2.2 实验材料与关键参数标定 |
| 2.2.1 实验材料 |
| 2.2.2 送粉量标定 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 工艺试验方法 |
| 2.4 样品制备及性能检测方法 |
| 2.4.1 样品制备 |
| 2.4.2 尺寸形貌检测 |
| 2.4.3 机械性能测试 |
| 2.4.4 致密度测量 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 激光定向能量沉积工艺研究 |
| 3.1 工艺窗口探索 |
| 3.2 激光定向能量沉积单熔道成形尺寸形貌影响规律 |
| 3.3 单层多道直臂体尺寸形貌分析 |
| 3.3.1 试验方案 |
| 3.3.2 实验结果 |
| 3.3.3 熔道宽度回归方程分析 |
| 3.3.4 熔道层高回归方程分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于BP神经网络的定向能量沉积尺寸预测 |
| 4.1 人工神经网络模型 |
| 4.2 BP神经网络模型建立 |
| 4.2.1 样本获取与数据处理 |
| 4.2.2 神经网络结构设计 |
| 4.3 正向预测模型 |
| 4.3.1 宽度预测检验 |
| 4.3.2 高度预测检验 |
| 4.4 神经网络模型反向预测 |
| 4.4.1 反向预测BP神经网络构建 |
| 4.4.2 BP神经网络反向预测 |
| 4.5 正反双向联合预测 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 定向能量沉积工艺特性研究 |
| 5.1 粉末利用率与成形效率分析 |
| 5.2 致密度分析 |
| 5.3 拉伸性能分析 |
| 5.3.1 激光定向能量沉积拉伸性能分析 |
| 5.3.2 等离子定向能量沉积拉伸性能分析 |
| 5.3.3 定向能量沉积拉伸性能总结 |
| 5.4 显微硬度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 一、全文研究成果总结 |
| 二、研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）基于犹豫模糊决策的多响应参数优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.3 研究内容与思路 |
| 1.4 特色与创新 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 基础理论方法 |
| 2.1 多响应参数优化模型 |
| 2.2 模糊逻辑推理 |
| 2.3 犹豫模糊集理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于犹豫模糊决策的多响应参数设计 |
| 3.1 犹豫模糊决策矩阵 |
| 3.2 考虑正理想点的多响应系统简化方法 |
| 3.3 案例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于模糊逻辑推理的改进多响应参数优化 |
| 4.1 改进的多响应系统简化方法 |
| 4.2 稳健参数优化设计 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于双向投影决策的改进多响应参数优化 |
| 5.1 双向投影法 |
| 5.2 考虑正、负理想点的多响应系统简化 |
| 5.3 案例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（10）基于RSM和BP神经网络预测选矿厂药剂添加量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 浮选过程工艺与原理 |
| 1.1.2 选矿过程数学模型研究现状 |
| 1.2 选矿厂浮选过程中存在的问题 |
| 1.3 神经网络在矿物加工中的应用现状 |
| 1.4 研究目的意义及内容 |
| 1.4.1 研究目的意义 |
| 1.4.2 章节研究内容简介 |
| 第二章 神经网络模型 |
| 2.1 神经网络模型简介 |
| 2.1.1 神经网络原理 |
| 2.1.2 神经网络概述 |
| 2.1.3 神经网络分类 |
| 2.1.4 神经网络模型性质 |
| 2.1.5 神经网络的基本计算函数及介绍 |
| 2.2 BP神经网络模型 |
| 2.2.1 BP神经网络模型算法 |
| 2.2.2 BP神经网络训练过程 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 BP神经网络建模及预测结果分析 |
| 3.1 BP神经网络实现方法 |
| 3.1.1 神经网络工具软件Matlab介绍 |
| 3.1.2 训练样本选取 |
| 3.1.3 BP神经网络模型数据计算 |
| 3.1.4 BP神经网络参数设置 |
| 3.1.5 BP神经网络隐含层单元数确定 |
| 3.1.6 BP神经网络测试与学习结果分析 |
| 3.2 GA算法优化BP神经网络预测 |
| 3.3 神经网络预测结果对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 RSM可靠性研究与分析 |
| 4.1 曲面响应法RSM建模 |
| 4.1.1 RSM曲面响应法特点介绍 |
| 4.1.2 RSM曲面响应法的基本原理 |
| 4.1.3 RSM响应曲面法一般流程 |
| 4.2 曲面响应法RSM可靠性分析 |
| 4.3 响应曲面法RSM交互作用分析 |
| 4.4 RSM数据预测 |
| 4.5 效应面最优方案 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 本文主要工作及结论 |
| 5.2 创新点和未来工作展望 |
| 5.2.1 创新点 |
| 5.2.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读硕士期间发表的论文 |
| 附录 B 攻读硕士期间所从事科研项目、申请专利 |
| 附录 C 攻读硕士期间的奖励 |
四、一种基于人工神经网络的响应曲面法在结构可靠性中的应用（论文参考文献）
- [1]面向等离子喷涂涂层质量调控的工艺优化方法研究现状[J]. 韩冰源,徐文文,朱胜,黄庆伟,雷卫宁,杭卫星,杜伟. 材料导报, 2021
- [2]固体催化剂的优化制备及催化餐饮废油合成生物柴油的性能研究[D]. 宁一麟. 山东大学, 2021
- [3]硅灰石负载型固体碱催化剂制备及其催化酯交换性能优化[D]. 曲同鑫. 山东大学, 2021
- [4]钴基合金激光熔覆工艺参数优化及其性能研究[D]. 张猛. 中原工学院, 2021
- [5]基于GA-BP的闸阀模糊可靠性分析研究[D]. 司旭彤. 兰州理工大学, 2021(01)
- [6]基于QFD的船用螺旋浆设计及工艺参数优化[D]. 樊雅君. 太原理工大学, 2020(02)
- [7]多目标交互影响的稳健性优化设计[D]. 朱迅. 江西理工大学, 2020(01)
- [8]等离子/激光定向能量沉积316L不锈钢增材制造工艺与性能研究[D]. 翁昌威. 华南理工大学, 2020(02)
- [9]基于犹豫模糊决策的多响应参数优化研究[D]. 谷丰盈. 郑州航空工业管理学院, 2020(07)
- [10]基于RSM和BP神经网络预测选矿厂药剂添加量研究[D]. 郭锐. 昆明理工大学, 2020(04)