| 刘凯，男，1957年11月生，日本国近畿大学工学博士，西安理工大学教授，博士生导师，副校长。主要从事机械传动的理论和应用研究，MEMS的理论与应用研究。承担了原机械工业部基金、“九五”、“十五”、“十一五”国家重点科技攻关项目等共15项纵向课题和10多项横向课题研究。近几年在国内外学术期刊上发表论文50余篇，并被SCI、EI等检索20余篇，出版英文专著1部。1998年获“陕西省优秀留学回国人员奖”。现为中国机械工程学会机械传动分会委员，无级变速传动专业、齿轮传动专业委员会委员，陕西省机械工程学会副理事长。 |
| 前言 第1章 绪论 1.1 研究背景和意义 1.2 国内外研究现状及存在的问题 1.2.1 矫直机工业控制现状 1.2.2 板形检测研究现状 1.2.3 目前研究中存在的问题 1.3 研究的主要工作及内容 第2章 板材矫直机智能控制系统的相关技术 2.1 连续式拉伸弯曲矫直机的原理及结构 2.1.1 连续式拉伸弯曲矫直机的矫直原理 2.1.2 连续式拉伸弯曲矫直机的组成结构 2.2 板形及检测技术 2.2.1 板形的描述方法 2.2.2 基于结构光的板形检测技术 2.3 图像采集及处理技术 2.3.1 基于DirectShow的视频采集技术 2.3.2 图像处理技术 2.3.3 图像边缘检测技术 2.4 智能控制技术 2.4.1 人工神经网络的BP模型 2.4.2 支持向量机 2.4.3 统计学习理论 2.4.4 支持向量机的原理 2.4.5 支持向量机的关键参数 2.4.6 支持向量机的特点 2.4.7 遗传算法 2.4.8 遗传算法的原理 2.4.9 遗传算法的特点 2.5 本章小结 第3章 矫直机智能控制系统 3.1 传统板形样本获取方法应用于智能控制的局限性 3.2 矫直机的智能控制系统需求 3.3 矫直机的智能控制系统设计 3.4 本章小结 第4章 基于激光测量的板形样本获取方法研究 4.1 参数选择系统对板形数据的要求 4.2 板形样本获取方法的研究 4.2.1 激光三角法测量技术针对线板形检测应用的改进 4.2.2 几种主要板形检测方法比较 4.2.3 板形样本的特征模式 4.3 样本筛选 4.4 板形样本获取方案 4.4.1 板形样本获取系统组成 4.4.2 板形样本获取系统的处理流程 4.5 本章小结 第5章 激光板形检测中关键问题分析 第6章 板形样本获取系统的设计与实现 第7章 矫直过程知识提取的样本学习算法研究 第8章 矫直机工艺参数选择系统的研究与实现 第9章 矫直机智能控制系统的应用 参考文献 |
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