摘 要

本文論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在反求工程中的應(yīng)用。文中簡(jiǎn)單地介紹了反求工程和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)，研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建自由曲面，對(duì)各種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了性能測(cè)試與分析。經(jīng)過(guò)多次的測(cè)試，找到了合適的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。運(yùn)行該網(wǎng)絡(luò)，得到了重建一個(gè)NURBS曲面的精度和測(cè)試輸出數(shù)據(jù)，把輸出數(shù)據(jù)擬合成圖形并與理論圖形比較。結(jié)果表明該方法可以有效地進(jìn)行曲面反求設(shè)計(jì)。


關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自由曲面，反求設(shè)計(jì)























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(duì)象及研究?jī)?nèi)容 3
2.2.1 反求工程的研究對(duì)象 3
2.2.2 反求工程的研究?jī)?nèi)容 6
2.3 反求工程的研究特點(diǎn) 6
2.4 反求的基本過(guò)程 7
2.5 反求工程常用軟件 8
2.6 本章小結(jié) 9
3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 10
3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 10
3.2 生物神經(jīng)元基礎(chǔ) 10
3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 11
3.3.1人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)模式 11
3.3.2 激活轉(zhuǎn)移函數(shù) 14
3.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 15
3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法 17
3.5 常用的人工神經(jīng)模型 18
3.5.1 感知器模型 18
3.5.2 反向傳播（BP）網(wǎng)絡(luò)模型 19
3.5.3 Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型 19
3.5.4自適應(yīng)共振理論ART模型 20
3.5.5 Kohonen模型 21
3.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征 21
3.7 本章小結(jié) 22
4 BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)原理 22
4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 22
4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與算法 22
4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的一般過(guò)程 24
4.3.1 生成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 25
4.3.2 網(wǎng)絡(luò)初始化 25
4.3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)的設(shè)定 25
4.3.4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 25
4.3.5 網(wǎng)絡(luò)仿真 26
4.3.6 數(shù)據(jù)預(yù)處理和后處理函數(shù) 26
4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建自由曲面思路.................................................................26
4.5 本章小結(jié) 27
5 BP網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì) 28
5.1 BP網(wǎng)絡(luò)模型的建立 28
5.1.1 確定網(wǎng)絡(luò)的隱層數(shù) 28
5.1.2 確定各層神經(jīng)元數(shù) 28
5.1.3 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法 28
5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法 29
5.3 本章小結(jié) 35
6 軟件程序?qū)崿F(xiàn) 36
6.1 MATLAB軟件介紹 36
6.1.1 MATLAB概述 36
6.1.2 MATLAB R2007a神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱 36
6.2 BP算法程序流程 37
6.3 MATLAB程序與運(yùn)行 40
6.3.1 程序設(shè)計(jì)及網(wǎng)路訓(xùn)練 40
6.3.2 圖形擬合處理及對(duì)比 44
6.4 本章小結(jié) 46
7 總結(jié) 47

致 謝 48

參考文獻(xiàn) 49