摘 要

本文論述了人工神經網絡方法在反求工程中的應用。文中簡單地介紹了反求工程和人工神經網絡的基本知識，研究了人工神經網絡方法應用于反求工程自由曲面的反求原理。為了找到合適的BP神經網絡重建自由曲面，對各種BP神經網絡進行了性能測試與分析。經過多次的測試，找到了合適的BP神經網絡。運行該網絡，得到了重建一個NURBS曲面的精度和測試輸出數據，把輸出數據擬合成圖形并與理論圖形比較。結果表明該方法可以有效地進行曲面反求設計。


關鍵詞：人工神經網絡，自由曲面，反求設計























ABSTRACT

This paper describes the application of Artificial Neural Network in Reverse Engineering. Artificial Neural Network and Reverse Engineering are introduced briefly in the paper. The application principle of Artificial Neural Network in the reconstruction of freeform surfaces is studied. In order to find suitable BP Artificial Neural Network to reconstruct freeform surface, kinds of Networks are eva luated. Through running the network, the precision of reconstructing a NURBS freeform surface and outputting data are gotten. Compared with theoretical data, it is found that the methodology is comparatively effective in reconstructing freeform surface.


Key words： Artificial Neural Network, Freeform Surface, Reverse Design





















目 錄

中文摘要 Ⅰ
ABSTRACT…… Ⅱ
1 緒論 1
2 反求工程介紹 3
2.1 反求工程的涵義 3
2.2 反求工程的研究對象及研究內容 3
2.2.1 反求工程的研究對象 3
2.2.2 反求工程的研究內容 6
2.3 反求工程的研究特點 6
2.4 反求的基本過程 7
2.5 反求工程常用軟件 8
2.6 本章小結 9
3 神經網絡介紹 10
3.1 人工神經網絡的概念 10
3.2 生物神經元基礎 10
3.3 人工神經網絡模型 11
3.3.1人工神經元的結構模式 11
3.3.2 激活轉移函數 14
3.3.3 人工神經網絡的結構 15
3.4 人工神經網絡的學習方法 17
3.5 常用的人工神經模型 18
3.5.1 感知器模型 18
3.5.2 反向傳播（BP）網絡模型 19
3.5.3 Hopfield網絡模型 19
3.5.4自適應共振理論ART模型 20
3.5.5 Kohonen模型 21
3.6 人工神經網絡的特征 21
3.7 本章小結 22
4 BP網絡設計原理 22
4.1 BP神經網絡原理 22
4.2 BP神經網絡結構與算法 22
4.3 BP神經網絡設計的一般過程 24
4.3.1 生成BP神經網絡 25
4.3.2 網絡初始化 25
4.3.3 網絡訓練參數的設定 25
4.3.4 網絡訓練 25
4.3.5 網絡仿真 26
4.3.6 數據預處理和后處理函數 26
4.4 BP神經網絡重建自由曲面思路.................................................................26
4.5 本章小結 27
5 BP網絡模型設計 28
5.1 BP網絡模型的建立 28
5.1.1 確定網絡的隱層數 28
5.1.2 確定各層神經元數 28
5.1.3 網絡的訓練方法 28
5.2 BP神經網絡的訓練方法 29
5.3 本章小結 35
6 軟件程序實現 36
6.1 MATLAB軟件介紹 36
6.1.1 MATLAB概述 36
6.1.2 MATLAB R2007a神經網絡工具箱 36
6.2 BP算法程序流程 37
6.3 MATLAB程序與運行 40
6.3.1 程序設計及網路訓練 40
6.3.2 圖形擬合處理及對比 44
6.4 本章小結 46
7 總結 47

致 謝 48

參考文獻 49