一、网络仿真平台BONeS的原理与应用（论文文献综述）
苏金操[1]（2021）在《基于Zynq的目标检测系统设计与研究》文中进行了进一步梳理目标检测技术在人们生活中有着广泛的应用。传统的目标检测技术于对于变化多样的目标没有很好的鲁棒性,遇到了难以逾越的瓶颈。随着深度学习技术的发展,卷积神经网络相较传统目标检测技术有更高的准确性和鲁棒性,然而作为一种计算密集型的算法,基于深度学习的目标检测算法在便携式设备上的实现面临着巨大的挑战。理论上two-stage检测器具有更高准确度,但需要消耗大量计算资源和计算时间。one-stage框架下Yolo系列的目标检测算法通过单个卷积神经网络的处理,便可获取预测边界框和类别概率,其检测速度更快,结构更简单。特别是Yolo V4的横空出世在速度和性能上都取得比较好的成绩,且能够被并行优化。综合GPU、ASIC、FPGA三种芯片在数据处理方法、速度、功耗、价格等方面的优劣,最终选由双核ARM+FPGA的异构平台Zynq展开部署研究,主要的研究内容如下:1.在Yolo V4网络模型的模础上,根据嵌入式平台计算和存储资源特点,提出了一种Yolo V4-sim模型。权衡计算延时和精度损失将深度学习算法中的32位浮点型数据量化为8位整型,并优化整个模型的归一化方式,提出BGN（Batch Group Normalization）去替换BN（Batch Normalization）,将通道、高度和宽度三个维度合并为一个新维度,将新维度划分为特征组,计算整个小批和特征组的统计量。在预测框提取部分采用边界点增强的提取策略,减少冗余框的数量并过滤掉有害的背景信息。2.根据卷积神经网络硬件加速的基本原理,提出用分层卷积和点卷积去简化计算复杂度,并提出数据旁路思想来提升准确度,并在32bit-8bit量化推理算法的基础上,匹配嵌入式INT16寄存器的特点去设置乘累加防溢出条件约束,虽然检测的平均精度m AP下降了5%,但检测速度提升了6倍左右。3.在PC端进行模型训练,获取特征/权重参数,在Zynq7020搭建软硬件协同设计的目标检测系统,实现Yolo V4-sim模型的实时目标检测。本文基于深度学习的便携式目标检测系统展开研究,权衡检测精度、算法复杂度、功耗、速度等因素的影响,最终实现了低功耗、低成本、高实时性的目标检测系统的设计,检测精度达到了71.7%,目标检测速度达到了24FPS,为以后基于深度学习的目标检测算法的部署及其硬件实现的加速研究提供一定的参考价值。
张奥博[2]（2021）在《3D打印胫骨近端重建假体的拓扑优化设计及生物力学优势验证》文中研究说明胫骨近端缺损常见于骨肿瘤、全膝关节置换翻修以及外伤患者。其中一部分患者涉及到大范围的胫骨近端缺损并且周围软组织附着点破坏严重,如胫骨近端骨巨细胞瘤大范围切除术后,临床上目前只能采用常规的铰链膝关节假体进行重建。但是根据文献报道情况来看,由于铰链的限制性关节活动设计,长柄与残余骨之间具有应力集中、界面负荷过重、生物力学稳定性差等缺陷,用于胫骨近端重建的铰链膝关节假体8年生存率仅为47%。因此本课题组在之前的研究中采用了3D打印个体化定制的胫骨近端重建假体联合髁限制型膝关节假体,替代传统的肿瘤型铰链膝关节假体。由于假体都是钛合金材料,其弹性模量与骨组织有着很大差距,常常会导致假体与骨之间的应力屏蔽效应,从而导致假体周围发生骨吸收、假体松动、假体周围骨折等现象。近年来,为了优化假体的生物力学性质,研究者通过探索改变假体材料或优化结构设计来改进假体,而拓扑优化就是一种重要的结构优化方法。拓扑优化技术是在设计区域里,根据设定的负载情况、约束控制以及性能目标,对材料分布进行优化的方法,多应用于桥梁的结构设计,航空航天及汽车制造领域机身等零部件的结构优化。在满足稳定性和结构强度的条件下,减少材料分布以达到减重的目的。近年来,随着3D打印和有限元分析技术的不断发展,在医学领域,拓扑优化逐渐应用在植入物设计等方面,其中在骨科应用的最为广泛。研究者通过拓扑优化技术对植入物材料分布予以优化,在满足日常生活的生物力学条件下,对植入物进行减重,同时降低植入物与骨之间的应力屏蔽效应,以期达到减少术后并发症的目的。本研究通过对现有的胫骨近端仿生重建垫块进行拓扑优化设计,并利用有限元分析和生物力学实验进行分析和验证。在对胫骨进行仿真建模时,利用非均质赋值的方法对胫骨材料属性进行赋值,而后模拟手术过程组装假体与胫骨;在模拟工况阶段,利用步态分析系统获得完整步态周期中最大胫骨平台受力并模拟加载;在拓扑优化阶段,对胫骨重建垫块的体积分数进行约束,将最小柔度作为优化目标进行优化;在优化后处理阶段,根据单元密度不同赋予梯度网格设计。利用3D金属打印技术完成拓扑优化胫骨近端仿生垫块的制造,并利用万能力学试验机完成模拟工况下的生物力学实验,通过对胫骨表面多位置的应力测量和分析,验证有限元分析结果的准确性。研究结果显示,拓扑优化后的胫骨近端仿生垫块减重77%。在假体的有限元分析方面:优化后的假体柄远端应力减小,应力峰值下降39.1%,更多应力传递到胫骨,减少了柄远端的应力集中现象,同时柄远端微动降低49.7%,降低发生松动和疼痛的风险;在胫骨的有限元分析方面,优化后的胫骨整体应力和应变能密度提高,其峰值分别增大39.6%和61.5%,说明假体与骨之间的应力屏蔽效应显着降低。在胫骨的生物力学实验方面,胫骨表面应力分布与有限元分析结果相近,验证了有限元分析的准确性和可靠性。本研究结果证明了拓扑优化的胫骨近端假体除了具有更轻的质量以外,还可以改善生物力学环境,降低假体与骨之间的应力屏蔽效应,减少假体松动、假体周围骨折及术后疼痛的风险。
战双岩[3]（2021）在《基于面部表情驱动的机械臂系统设计》文中研究指明随着机器人技术的飞速发展,助残机器人在残疾人生活中发挥着越来越重要的作用。本文针对双手缺失或失去知觉的残疾人生活自理困难问题,设计一种面部表情驱动虚拟机械臂的人机交互方案,通过卷积神经网络提取面部表情特征并进行分类,运用面部表情分类结果控制机械臂完成相应的动作,帮助该类人群解决未来生活中的自理问题,这种人机交互方式具有良好的理论研究意义和实际应用价值。首先,调研文献设计基于面部表情驱动的机械臂系统的总体方案,通过摄像头采集人的面部表情,采用深度学习算法对表情进行精确识别与分类,建立表情指令系统,并利用虚拟机械臂完成相应的指令动作。其次,采集人脸面部表情数据,采用随机裁剪、镜像等数据增强技术扩充数据集,然后对其进行类别标注完成面部表情数据集建立。针对Faster RCNN（Faster Region Convolutional Neural Network）主干网络层数较少,对深层次图像特征提取不够充分的问题,改进Faster R-CNN网络,采用深层残差网络Res Net-50代替原网络提取人脸表情特征,防止人脸表情重要特征丢失,对不同层次的特征图构造特征金字塔,提升特征提取的广度,有效提高人脸细节的检测,改变检测网络中的Anchor尺寸,优化训练模型,提高面部表情识别准确率。最后,采用Solid Works创建虚拟机械臂模型,利用3DMax制作模型动画并导入到Unity3D,对机械臂模型的资源进行整合和优化,完成Unity3D虚拟实验平台的搭建。将改进的Faster R-CNN面部表情测试结果作为虚拟机械臂控制指令,通过Socket接口传入虚拟机械臂仿真实验平台,同时设计用于显示面部表情识别结果和Unity3D虚拟机械臂动作的GUI可视化界面,实现对虚拟机械臂的控制,验证该人机交互方式的可行性。
刘松[4]（2021）在《机器学习对粘合剂在膝关节半月板微环境安全评价的预测》文中研究说明医用组织粘合剂通常被视为治疗半月板撕裂的新型治疗方法,但是,组织粘合剂不容易实现临床观察,使用新型的体外三维组织培养技术可以大大提高新型组织粘合剂的研发效率。我们的目的是基于膝关节半月板组织培养技术生成组织粘合剂安全评价数据集,将其应用在有监督的机器学习分类器模型中,得到组织粘合剂安全评价结果。文中首先提出了一个新型的三维组织培养模型,新的模型采用了多层结构,考虑将传感器结构嵌入到模型中,在这个模型中实现半月板细胞群与组织粘合剂药物分子的共培养实验,基于实验设计并搭建组织粘合剂安全评价的数据集,最后,使用机器学习二分类算法对数据集进行分析处理,将从体外实验中获得的实验数据背后的价值挖掘出来。在这项研究中,组织培养和新型药物分子研究领域都属于国际比较前沿的技术,对设备和专业技术的要求很高,实现难度较大,开源的数据信息也比较少。课题采用基于知识图谱技术的仿真数据解决数据集的搭建和数据量不够的问题,使用容量为1600条数据的仿真数据集对三种二分类器算法进行了模型训练和评估,又通过对安全类别数据量的调整观察了分类器的稳定性,其中,随机森林分类器得到了更为优秀和稳定的结果,准确率均在85%左右,且对数据集的差异不敏感。评估结果显示,机器学习二元分类器可以很好的处理基于组织培养的粘合剂安全评价数据集。我们所设计的应用场景适用于大部分药物-组织培养领域,能有效降低生物实验的次数、新药发现的时间和成本,提高药物筛选的效率,并且为计算机处理组织培养实验数据集提供了思路和基础,有实际的应用前景和价值。
陈洁[5]（2021）在《基于数学模型的恶性肿瘤转移性骨病机制研究》文中研究表明转移性骨病是晚期癌症的常见并发症,是一种由原发性肿瘤转移到骨组织引起的骨病,目前仍无法治愈,而药物和治疗策略的开发则需要更深入了解影响转移性骨病发病机理的潜在分子事件。相关研究表明,在转移性骨病进展过程中,肿瘤细胞侵袭骨微环境期间,Endo180表达的失调与TGFβ1-TGFβR1-SMAD2/3信号通路紊乱相关联。本文旨在通过对转移性骨病形成过程的现有实验结果构建关联机制,并以此为基础构建描述转移性骨病的数学模型,同时提供Endo180网络失调的模型,以此证明其对骨破坏以及肿瘤细胞生长的重要作用,最终通过进一步扩展模型,建立Endo180网络失调对转移性骨病骨重建过程的影响。基于上述目标,本文所做工作包括:通过分析现有实验结果之间的关联机制,绘制了转移性骨病进展的整体框图,构建了包含Endo180网络在内的基本模型结构。在Endo180网络的模型构建方面,主要关注了 TGFβ 1-TGFβR1-SMAD2/3信号通路中信号传导的各个过程;在转移性骨病形成过程模型的构建方面,则着重关注骨微环境中各细胞谱系之间的互动机制。最终完善了包含Endo180网络在内的转移性骨病形成骨损伤的恶性循环机制。在构建转移性骨病形成过程的现有实验结果的关联机制的基础上,构建了一组非线性常微分方程,提出了一个在骨微环境中骨细胞与入侵肿瘤细胞偶联的数学模型。研究构建的数学模型主要分为两部分,一部分是细胞内的Endo180网络模型构建,即成熟成骨细胞和肿瘤细胞TGFβ1-TGFβR1-SMAD2/3信号通路作用机制;第二部分是骨微环境中主要骨细胞、肿瘤细胞和分泌因子之间的作用机制的数学模型构建。其中,在数学模型中采用希尔函数描述受体和配体结合对不同细胞活动的促进或抑制作用,对有生物学意义的参数与实验数据或文献资料保持一致,对没有生物学意义的参数采用“试值法”和“最小二乘法”进行简单估计后使用遗传算法优化。在数学模型的基础上,基于MATLAB软件平台通过在时域仿真转移性骨病中的Endo180网络和“骨重建”过程,模拟转移性骨病形成过程,描述了本文构建的数学模型对理解转移性骨病的疾病发展机制的贡献,这其中还包括TGFβ1-TGFβR1-SMAD2/3信号通路在调节Endo180表达中的功能。该模型不仅可以模拟骨细胞、肿瘤细胞、骨量和与TGFβ1-TGFβR1-SMAD2/3信号通路相关的生化因子的浓度随时间的变化,而且能够描述TGFβ变化对TGFβ1-TGFβR1-SMAD2/3信号通路以及在成骨细胞和肿瘤细胞中Endo180表达的影响。在模型求解方法上,使用了龙格-库塔（Runge-Kutta）方法求得微分方程组的数值解,使用MATLAB软件平台进行仿真分析,经验证所观测得到的实验结果与已有生物实验数据相符。本文研究构建的数学模型能够有助于分析阐明转移性骨病形成过程及其发病机理,并对于寻找新的治疗靶点,特别是可以帮助开发针对转移性骨病的Endo180靶向疗法方面具有一定的指导意义。
郑小涛[6]（2021）在《超声弧面骨切割装置的设计及实验研究》文中研究指明随着社会的不断进步,在我国经济飞速地发展前进中,人口的老龄化问题使得各种各样的骨科疾病发病率不断上升,如颈椎病、腰间盘突出和骨头畸形等。足弓部骨头畸形病变严重影响人们的生产生活,目前的足部畸形矫正治疗中,通常是通过将畸形病变的部位切割两刀或多刀,切掉畸形部位处一楔形小块,这样来使得畸形足体恢复成正常人一样,这种治疗方式,不可避免地会让病人的足体变短一部分,而随着现代科学技术和医疗技术设备的发展,人们越来越重视微创甚至无创的治疗,通过最小的手术损伤来完成疾病的治疗。为了减小治疗损伤,本文将超声和弧面切割技术相结合,提出一种超声弧面切割的方法用于治疗足畸形。本文主要研究内容如下:（1）分析国内外关于临床骨科处理骨组织技术如骨切削、骨钻削、骨锯和相关的超声辅助处理骨组织技术,在给出其主要研究内容和研究趋势的基础上,根据相关研究理论,提出一种优化足骨畸形治疗的超声弧面切割的方法。（2）根据简化刀具弧面切割轨迹,计算弧面切割过程中弧面水平间隙距离的计算公式,研究影响弧面水平间隙距离的参数,并探究刀具截面尺寸和弧面选装切割半径对弧面水平间隙距离的影响。同时,以断裂理论为基础,说明超声弧面骨切割的裂纹扩展和断裂过程,给出超声波振动对裂纹扩展的影响机制和超声骨切割的机理。（3）基于传输矩阵理论,采用半波长的设计方法,建立整体压电超声振动系统的等效四端网络,设计计算压电超声振动弧面切割系统的各部分结构,包括压电换能器、超声变幅杆以及转接装置和刀具,并对各部分元件的联结做出了说明。（4）利用有限元分析软件对压电换能器、超声变幅杆和转接装置进行模态分析和结构尺寸优化,给出各部分元件最终的结构尺寸。根据谐响应分析结果验证压电超声弧面切割系统设计的合理性,同时,探究了激励电压与压电超声振子的输出位移幅值的关系。利用ABAQUS分别进行了普通弧面骨切割仿真和超声弧面骨切割仿真,给出超声振动在弧面骨切割过程中的作用。（5）搭建超声弧面骨切割实验平台,利用超声阻抗测量仪进行压电超声振动系统的阻抗特性测试,验证超声振子结构设计的合理性。通过设置不同的对照实验进行骨切割实验,得出相应的实验结论,同时从实验结果中分析实验过程中的不足之处。
蒲艺之[7]（2021）在《宽频段声学监测系统研究》文中研究指明在复杂环境中的声学信息频段覆盖广,并且人耳对声音的感知频率范围有限,一些次声和超声频段的声学信息不能被人类获取,因此对宽频段声学监测系统进行相关研究来代替人耳进行声学监测。出于对声学信息采集的高精度要求考虑,本文采用Sigma-Delta ADC的结构,利用Sigma-Delta调制的过采样技术和噪声整形原理,来获取高信噪比的脉冲密度调制（Pulse Density Modulation,PDM）数据。随后经过数字抽取滤波器,实现降采样的同时,滤除量化噪声的高频分量,最终完成PDM数据到脉冲编码调制（Pulse Code Modulation,PCM）数据的转换。Sigma-Delta调制需要极高的过采样率,近年来,有的芯片为了改善对高速外部硬件控制不足的问题,设计了两个额外的CPU,即可编程实时单元和工业用通信子系统（Programmable Real-time and Industrial Communication Subsystems,PRUICSS）,一个PRU-ICSS有两个可编程实时单元（Programmable Real-Time Units,PRU）,本文将使用PRU配合PDM麦克风来完成声学信息的脉冲密度调制。数字抽取滤波器大多由FPGA构建,本文将数字抽取滤波环节放到CPU中。首先通过MATLAB软件,对数字滤波器组进行仿真与分析,设计了一种CIC滤波器、半带滤波器和FIR滤波器级联的三级滤波结构,并利用该结构分别对1024k Hz和4000k Hz的输入信号进行了设计与仿真,实现64倍降采样后,通带截止频率分别约为6.5k Hz和26k Hz,通带纹波0.1d B,阻带衰减为80d B。然后提供了一种数据上传的方式,使用TCP协议配合无线传输和有线传输两种方式,将数据稳定地上传到上位机。最后利用Qt框架简单设计了一个TCP协议的客户端上位机,完成数据的接收功能。经过对单麦克风单声道的测试,采集模块能够稳定准确地采集数据,验证了PRU配合PDM麦克风来完成声学信息采集任务的可行性。经过数字抽取滤波处理后的数据具有理想信噪比,能够通过传输模块发送到上位机,为后续相关算法处理提供数据来源。
程肖[8]（2021）在《人体皮质骨的Johnson-Cook参数获取及钻削力规律研究》文中研究表明骨折手术中的钻骨操作是外科手术中较为常见的操作之一。生物骨骼的最外层是由高强度和硬度的致密皮质骨结构组成,其承载了生物体受到的大部分载荷。但是由于骨骼材质本身具有导热性差、蜂窝状结构和脆硬的特性使得其在钻削过程中易受到钻削力或者钻削温度的影响而导致损伤,进而影响患者的术后恢复。目前,关于骨骼钻削的研究大都是基于动物骨骼采用实验及仿真的方法研究钻削参数、钻头结构等对钻骨过程中产生的力或温度的影响。然而,动物骨骼不一定能真实地反映人体骨骼在钻削过程中的特有钻削性质。因此,本文通过研究人体皮质骨的Johnson-Cook参数以建立更加符合实际的人体皮质骨的钻削有限元模型,这对未来的骨折手术具有非凡的医学价值。本文以仿真和实验相结合的方式,对钻骨过程中的骨骼材质的本构模型参数进行了深入研究。首先以目前常用的骨骼本构模型参数为基础,采用Advant Edge仿真软件建立了钻削有限元模型。然后依据已有的人体皮质骨钻削力的实验数据,使用多元函数的下山单纯形法不断地进行有限元迭代仿真,最终获得了重要的人体皮质骨的Johnson-Cook本构模型参数。基于该参数建立人体皮质骨的钻削有限元模型,探讨麻花钻的不同刃型结构对骨骼的钻削力影响,发现刀具结构在一定程度上对钻削力是有影响的。通过选取钻头顶角、螺旋角、圆角半径进行正交仿真试验和数据分析,得到了人体皮质骨的最小钻削力刃型结构和各因素与钻削力之间的回归模型。最后进行了猪股骨的钻削实验,发现猪股骨与人体皮质骨的钻削力规律表现一致,但二者间数值差13%～21%;当将猪股骨的实验钻削力下调15%时,则可以用其大致反映人体骨骼的钻削特性。同时猪股骨随转速、进度速度的钻削力变化规律与所建立的人体皮质骨仿真模型一致,表明二者具有一定的共性。
宋彦佐[9]（2021）在《航天器舱段装配工艺数字模拟分析》文中研究指明航天器具有总成复杂、零部件精密、高成本、大尺度、重载荷的特点,其大部段装配工艺复杂,故精准可靠装配是保证航天器性能的重要环节。现有装配条件下,航天器通常被可驱动托辊支撑安装在具有调姿功能的架车上。装配过程中,存在最为显着的问题在于,随着零部件装配到航天器舱体中,航天器的质心时刻变化,舱体易出现不稳定现象,造成安全隐患,甚至造成严重事故。为避免航天器动态装配过程中发生不稳定现象,合理制定装配工艺流程,提高装配效率,保证安全生产。本文将虚拟现实技术与机器人技术相结合,模拟航天器舱内零部件的装配工艺过程,基于对装配过程中航天器所出现的典型不稳定状态的力学特性进行分析,建立实时反馈系统位姿及受力状态等信息的航天器装配仿真系统,为制定合理装配工艺、调高装配效率及可靠性提供依据。主要研究内容如下:首先,针对航天器在装配过程中出现的典型失效现象进行力学分析,推出避免航天器出现失稳现象的力学条件,结合航天器舱段结构参数及测量数据,建立力学模型,获得关键参数关系,为虚拟装配仿真系统提供数据支持;其次,根据典型舱段及调姿系统的结构原理建立简化模型,联合运用Solid Works、3ds Max、Unity3D三个软件对模型文件进行转化及处理,搭建虚拟环境下的样机模型,利用UGUI技术设计人机交互界面,并构建三维可视化虚拟仿真场景;再次,研究虚拟环境下装配机械臂的运动方法,基于机械臂的运动学分析,提出装配路径基本算法,通过解算各关节的旋转量,结合计算机环境下的IK算法与插件的使用实现虚拟装配中机械臂的运动仿真及自动识别定位功能。最后,对系统资源进行整合及优化,以虚拟装配为目标,结合航天器结构参数、力学模型,以及装配机械臂的运动仿真,开发了能够实时动态反馈系统稳定性的仿真软件并对其进行验证分析。
陈先念[10]（2021）在《颅骨变厚度铣削过程分析及恒定铣削力预测模型的建立》文中研究指明开颅手术是神经外科手术中占比最大的手术之一,而骨铣削是开颅手术中十分重要的操作。与普通铣削相比,开颅铣削最大的不同在于轴向铣削深度等于颅骨厚度,但是颅骨的厚度较大且不均匀,在开颅铣削过程中轴向铣削深度是随颅骨厚度的变化而变化的,是一个变厚度铣削过程,从而造成铣削力和铣削温度的变化较大。而铣削力过大和突变容易造成骨裂纹和刀具断裂,铣削温度过高容易造成骨细胞热坏死。本文通过研究铣削力和铣削温度与铣削参数（主轴转速、进给速度）和骨厚度的关系,建立了恒定铣削力预测模型,从而控制铣削力和铣削温度在合理范围,对保证手术安全,减少患者恢复时间有着重要意义。本文主要研究内容如下:（1）针对开颅手术中轴向铣削深度等于颅骨厚度的特点,通过经典切削理论和切削能量法,计算了刀具-工件接触区域内每齿最大切削厚度的微元切削力。建立关于铣削参数（主轴转速、进给速度）和骨厚度的铣削力理论模型,并使用MATLAB软件对模型进行仿真,分析了铣削力与铣削参数（主轴转速、进给速度）和骨厚度的关系。从理论上验证了铣削力预测与控制的可行性。（2）搭建骨铣削试验平台,通过皮质骨铣削试验研究铣削力和温度与铣削参数（主轴转速、进给速度）和骨厚度的关系,并与铣削力理论模型分析结果进行比较。并研究了有无冷却液时铣削力和温度的变化。利用扫描电子显微镜观察铣削后的骨表面形貌,研究铣削力对骨表面裂纹的影响。（3）建立并验证了基于ABAQUS的三维骨铣削有限元模型。利用验证后的有限元模型研究皮质骨厚度对铣削力的影响规律,并与铣削力理论模型分析结果进行比较。（4）设计全因子试验,利用有限元模型进行仿真得出试验数据,对试验结果进行灰色关联度分析,判别铣削参数（主轴转速、进给速度）和皮质骨厚度对铣削力的影响程度。建立并验证了基于人工神经网络的铣削力预测模型,为开颅手术机器人在颅骨变厚度铣削过程中实时调节铣削参数（主轴转速、进给速度）,保持铣削力恒定提供依据。
二、网络仿真平台BONeS的原理与应用（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、网络仿真平台BONeS的原理与应用（论文提纲范文）
（1）基于Zynq的目标检测系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景与意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.3 本文框架和主要研究内容 |
| 第二章 目标检测算法原理及典型算法分析 |
| §2.1 目标检测算法 |
| §2.1.1 传统目标检测的方法 |
| §2.1.2 深度学习的目标检测算法 |
| §2.2 深度学习算法的基本组件 |
| §2.2.1 卷积层 |
| §2.2.2 激活层 |
| §2.2.3 池化层 |
| §2.2.4 全连接层 |
| §2.3 two-stage框架的目标检测算法 |
| §2.3.1 RCNN算法 |
| §2.3.2 SPP-Net算法 |
| §2.3.3 Fast RCNN和 Faster RCNN算法 |
| §2.4 one-stage框架的目标检测算法 |
| §2.4.1 Yolo算法 |
| §2.4.2 YoloV2 算法 |
| §2.4.3 YoloV3和YoloV3-Tiny算法 |
| §2.4.4 YoloV4 算法 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 目标检测算法模型设计 |
| §3.1 YoloV4-sim模型设计 |
| §3.2 模型量化算法原理与设计 |
| §3.3 模型归一化方式原理与设计 |
| §3.3.1 BGN |
| §3.3.2 BGN正则化 |
| §3.4 模型Backbone及Neck层的设计 |
| §3.5 预测框提取的设计与验证分析 |
| §3.6 本章小结 |
| 第四章 硬件加速设计与仿真测试 |
| §4.1 硬件加速设计原理 |
| §4.2 计算强度分析 |
| §4.3 量化推理算法约束条件设计 |
| §4.4 分层卷积与点卷积硬件加速设计 |
| §4.5 计算优化空间探索与实验分析 |
| §4.6 硬件加速系统设计 |
| §4.7 卷积神经网络硬件加速系统仿真与测试 |
| §4.8 本章小结 |
| 第五章 系统总体设计与验证分析 |
| §5.1 实验环境介绍 |
| §5.2 系统结构设计与检测流程设计 |
| §5.3 数据集与模型训练 |
| §5.4 量化推理实验结果及数据分析 |
| §5.5 系统调试及实验结果数据分析 |
| §5.6 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 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（2）3D打印胫骨近端重建假体的拓扑优化设计及生物力学优势验证（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 胫骨近端骨肿瘤现状 |
| 1.2 胫骨近端骨肿瘤治疗方式 |
| 1.2.1 肿瘤型膝关节假体存在的问题 |
| 1.2.2 3D打印垫块配合CCK假体治疗病例 |
| 1.2.3 随访结果及存在问题 |
| 1.3 3D打印技术在骨科应用方面的研究现状 |
| 1.3.1 3D打印技术在术前设计的应用 |
| 1.3.2 3D打印技术在脊柱外科的应用 |
| 1.3.3 3D打印技术在创伤外科的应用 |
| 1.3.4 3D打印技术在关节外科的应用 |
| 1.4 有限元分析技术在骨科应用方面的研究现状 |
| 1.4.1 有限元分析技术在脊柱外科的应用 |
| 1.4.2 有限元分析技术在创伤外科的应用 |
| 1.4.3 有限元分析技术在关节外科的应用 |
| 1.5 拓扑优化技术在骨科应用方面的研究现状 |
| 1.5.1 拓扑优化技术在脊柱外科的应用 |
| 1.5.2 拓扑优化技术在创伤外科的应用 |
| 1.5.3 拓扑优化技术在关节外科的应用 |
| 1.6 选题意义 |
| 第2章 膝关节有限元模型的建立与验证 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.1.1 实验对象 |
| 2.1.2 仪器设备 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 CT扫描图像的获取和导入 |
| 2.2.2 假体的组配与手术仿真模拟 |
| 2.2.3 有限元模型的建立 |
| 2.2.4 模型的材料属性的赋值 |
| 2.2.5 部件之间接触面设置 |
| 2.2.6 步态分析获取受力数据 |
| 2.2.7 边界条件及载荷加载 |
| 2.3 实验结果 |
| 2.3.1 有限元模型敏感性分析 |
| 2.3.2 假体柄上的应力分析 |
| 2.3.3 假体柄上的微动分析 |
| 2.3.4 胫骨上的应力分析 |
| 2.3.5 胫骨上应变能密度分析 |
| 第3章 垫块的拓扑优化及优化结果分析 |
| 3.1 实验材料 |
| 3.1.1 实验对象 |
| 3.1.2 仪器设备 |
| 3.2 实验方法 |
| 3.2.1 胫骨近端垫块的拓扑优化 |
| 3.2.2 优化结果的后处理和网格化处理 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 假体柄上的应力分析 |
| 3.3.2 假体柄上的微动分析 |
| 3.3.3 胫骨上的应力分析 |
| 3.3.4 拓扑优化后胫骨上应变能密度分析 |
| 第4章 垫块的3D金属打印及生物力学实验 |
| 4.1 实验材料 |
| 4.1.1 实验耗材 |
| 4.1.2 实验软件与设备 |
| 4.2 实验方法 |
| 4.2.1 EBM金属打印拓扑优化的胫骨近端仿生垫块 |
| 4.2.2 生物力学实验 |
| 4.3 实验结果 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于面部表情驱动的机械臂系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 表情识别国内外研究现状 |
| 1.2.2 人机交互国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 系统总体方案 |
| 2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.1 卷积与池化 |
| 2.2.2 正则化 |
| 2.2.3 激活函数 |
| 2.2.4 损失函数与反向传播 |
| 2.3 虚拟仿真平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 改进Faster R-CNN面部表情识别算法 |
| 3.1 Faster R-CNN算法 |
| 3.1.1 特征提取 |
| 3.1.2 区域建议网络 |
| 3.2 面部表情数据集建立 |
| 3.2.1 图像采集 |
| 3.2.2 数据增强 |
| 3.2.3 表情标注 |
| 3.3 改进的Faster R-CNN算法 |
| 3.3.1 Res Net-50 提取图像特征 |
| 3.3.2 FPN特征提取网络 |
| 3.3.3 调整Anchor尺寸 |
| 3.3.4 改进的Faster R-CNN网络训练 |
| 3.3.5 面部表情特征可视化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 机械臂虚拟仿真 |
| 4.1 创建虚拟机械臂模型 |
| 4.1.1 Solid Works创建机械臂模型 |
| 4.1.2 3DMax创建模型动画 |
| 4.2 Unity3D虚拟机械臂仿真系统的搭建 |
| 4.2.1 机械臂模型导入Unity3D |
| 4.2.2 机械臂的脚本控制 |
| 4.3 Socket通信 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验结果分析 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 面部表情实验 |
| 5.2.1 面部表情性能指标 |
| 5.2.2 实验结果分析 |
| 5.3 机械臂控制实验 |
| 5.4 系统可视化 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 |
| 致谢 |
（4）机器学习对粘合剂在膝关节半月板微环境安全评价的预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究价值和工作内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 粘合剂和组织培养技术 |
| 2.1.1 粘合剂的概念 |
| 2.1.2 粘合剂的成分和分类 |
| 2.1.3 体外三维组织培养技术 |
| 2.2 数据库与知识图谱 |
| 2.2.1 关系型数据库 |
| 2.2.2 知识图谱技术 |
| 2.3 机器学习与分类 |
| 2.3.1 K-近邻分类器算法原理 |
| 2.3.2 朴素贝叶斯分类器算法原理 |
| 2.3.3 随机森林分类器算法原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 膝关节半月板微环境模型的研究和设计 |
| 3.1 膝关节半月板体内微环境 |
| 3.1.1 膝关节结构概述 |
| 3.1.2 半月板结构概述 |
| 3.2 膝关节半月板微环境模拟装置的设计 |
| 3.2.1 设计思路 |
| 3.2.2 模型结构 |
| 3.2.3 传感器层的功能设计 |
| 3.3 重要参数及测量方案 |
| 3.3.1 重要参数 |
| 3.3.2 测量方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 组织粘合剂筛选的数据集和算法实现 |
| 4.1 组织粘合剂筛选的数据库设计 |
| 4.1.1 数据库表格的设计 |
| 4.1.2 表维度的设计 |
| 4.1.3 关联关系的建立 |
| 4.2 基于知识图谱的数据仿真 |
| 4.2.1 装置和粘合剂表格的数据仿真 |
| 4.2.2 实验数据表的数据仿真 |
| 4.2.3 仿真数据集的实现 |
| 4.3 组织粘合剂筛选算法的实现 |
| 4.3.1 K-NN算法实现 |
| 4.3.2 朴素贝叶斯算法实现 |
| 4.3.3 随机森林算法实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 模型评测结果与可行性分析 |
| 5.1 误差分析模型 |
| 5.1.1 混淆矩阵 |
| 5.1.2 评价指标 |
| 5.2 模型评测结果和讨论 |
| 5.2.1 模型评测结果 |
| 5.2.2 优化方案 |
| 5.2.3 讨论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）基于数学模型的恶性肿瘤转移性骨病机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 恶性肿瘤转移性骨病的研究背景及意义 |
| 1.2 转移性骨病发病机理的理论研究进展 |
| 1.2.1 基于生物实验手段研究转移性骨病发病机理 |
| 1.2.2 基于数学建模研究转移性骨病发病机理 |
| 1.3 系统生物学研究中的数学建模 |
| 1.3.1 建模过程 |
| 1.3.2 确定性常微分方程模型 |
| 1.3.3 希尔函数模型 |
| 1.3.4 模型参数优化方法 |
| 1.4 本文的研究内容和组织结构 |
| 第二章 Endo180网络数学模型构建研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Endo180网络模型构建研究 |
| 2.2.1 TGFβ1-TGFβR1-SMAD2/3信号通路 |
| 2.2.2 成骨细胞的Endo180网络 |
| 2.2.3 肿瘤细胞的Endo180网络 |
| 2.3 Endo180网络的数学建模 |
| 2.3.1 模型构建 |
| 2.3.2 参数分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 转移性骨病形成过程的数学建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 转移性骨病形成过程中的肿瘤细胞与骨微环境作用分析 |
| 3.2.1 原理框图构建 |
| 3.2.2 肿瘤细胞与骨微环境作用的模型基本结构 |
| 3.3 转移性骨病形成过程的数学模型 |
| 3.3.1 骨重建数学模型 |
| 3.3.2 受体和配体结合函数数学模型 |
| 3.4 模型参数设置与优化 |
| 3.4.1 参数分析 |
| 3.4.2 参数优化方法与结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于数学模型的仿真模拟与结果分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数学模型求解 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 转移性骨病形成过程仿真结果与分析 |
| 4.3.2 模型模拟评测结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）超声弧面骨切割装置的设计及实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 骨切削技术 |
| 1.2.2 骨钻削技术 |
| 1.2.3 骨锯技术 |
| 1.2.4 超声骨组织切削 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本章内容小结 |
| 2 超声骨刀弧面切削的理论基础 |
| 2.1 骨材料本构模型 |
| 2.2 超声辅助技术基础 |
| 2.2.1 压电换能器 |
| 2.2.2 传输矩阵法 |
| 2.2.3 超声波的基本特性 |
| 2.3 断裂理论基础 |
| 2.3.1 疲劳裂纹扩展和断裂 |
| 2.3.2 超声对裂纹扩展的作用 |
| 2.4 超声骨刀切割机理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 超声弧面切割骨刀装置研究与设计 |
| 3.1 超声弧面切割骨刀整体结构 |
| 3.2 弧面切割与传统切割 |
| 3.3 夹心式超声换能器的设计 |
| 3.3.1 材料的选用 |
| 3.3.2 换能器各部分尺寸计算 |
| 3.3.3 变幅杆分析和设计 |
| 3.4 弧形切割的水平间隙计算 |
| 3.5 超声刀头设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 超声弧面切割系统的有限元分析 |
| 4.1 有限元分析基础 |
| 4.2 压电换能器的模态及谐响应分析 |
| 4.2.1 模态分析 |
| 4.2.2 压电换能器结构优化 |
| 4.2.3 压电换能器的谐响应分析 |
| 4.3 压电换能器和变幅杆的有限元分析 |
| 4.3.1 模态分析 |
| 4.3.2 谐响应分析 |
| 4.4 超声弧面切割刀的有限元分析 |
| 4.5 基于ABAQUS的骨切割仿真分析 |
| 4.5.1 材料属性和本构关系模型 |
| 4.5.2 失效原则 |
| 4.5.3 骨切割仿真的相互作用设定 |
| 4.5.4 骨切割仿真结果 |
| 4.6 超声弧面骨切割仿真 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 超声弧面骨切割的实验研究 |
| 5.1 实验平台 |
| 5.2 实验内容 |
| 5.2.1 压电超声振子的阻抗特性测量 |
| 5.2.2 超声弧面骨切割实验 |
| 5.2.3 压力对切割弧面的影响 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间成果简介 |
| 致谢 |
（7）宽频段声学监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本论文的结构安排 |
| 第二章 声学信号采集的基本原理和相关理论 |
| 2.1 声学信号采集原理 |
| 2.1.1 声波的描述 |
| 2.1.2 声学传感器原理 |
| 2.1.3 PCM 编码和PDM 编码 |
| 2.2 Sigma-Delta ADC的工作原理 |
| 2.2.1 Sigma-Delta ADC的基本结构 |
| 2.2.2 Sigma-Delta调制器原理 |
| 2.2.3 过采样技术 |
| 2.2.4 噪声整形 |
| 2.3 数字抽取滤波器的基本原理 |
| 2.3.1 滤波器概述 |
| 2.3.2 多速率信号处理 |
| 2.3.3 CIC滤波器 |
| 2.3.4 半带滤波器 |
| 2.3.5 补偿滤波器 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数字抽取滤波器设计 |
| 3.1 抽取滤波器的性能指标设计 |
| 3.2 CIC滤波器设计 |
| 3.3 后级抽取滤波器设计 |
| 3.3.1 级联半带滤波器 |
| 3.3.2 级联补偿滤波器 |
| 3.4 抽取滤波器组整体设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 宽频段声学监测系统的硬件设计 |
| 4.1 硬件总体设计 |
| 4.1.1 宽频段声学监测系统设计需求分析 |
| 4.1.2 宽频段声学监测系统总体设计 |
| 4.2 硬件设计概述 |
| 4.2.1 Beagle Bone AI开发板介绍 |
| 4.2.2 PRU-ICSS概述 |
| 4.2.3 Debian操作系统概述 |
| 4.2.4 MEMS麦克风介绍 |
| 4.3 系统硬件的设计与实现 |
| 4.3.1 电源电路设计 |
| 4.3.2 时钟电路设计 |
| 4.3.3 PDM麦克风外围电路设计 |
| 4.3.4 PRU控制电路设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 宽频段声学监测系统的软件设计与测试 |
| 5.1 系统软件的总体设计 |
| 5.2 采集程序设计 |
| 5.2.1 PRU程序的总体设计 |
| 5.2.2 PRU的使用流程 |
| 5.2.3 PRU0 设计 |
| 5.2.4 PRU1 设计 |
| 5.3 数据储存设计 |
| 5.3.1 操作系统的内存管理 |
| 5.3.2 数据存储方案设计 |
| 5.4 DSP方案设计 |
| 5.4.1 DSP流程 |
| 5.4.2 PCM到 WAV |
| 5.5 数据传输设计 |
| 5.5.1 数据传输总体设计 |
| 5.5.2 TCP传输方案设计 |
| 5.5.3 基于Qt的上位机界面设计 |
| 5.6 系统综合测试 |
| 5.6.1 采集和接收测试 |
| 5.6.2 数据验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）人体皮质骨的Johnson-Cook参数获取及钻削力规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题意义 |
| 1.3 课题目的 |
| 1.4 骨切削的研究现状 |
| 1.4.1 切削力的研究现状 |
| 1.4.2 切削温度的研究现状 |
| 1.4.3 存在的问题 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第二章 基于Advant Edge的钻削有限元模型建立 |
| 2.1 钻削过程 |
| 2.1.1 麻花钻的结构及主要参数 |
| 2.1.2 麻花钻建模 |
| 2.1.3 钻削原理 |
| 2.1.4 钻削力理论模型 |
| 2.2 有限元仿真软件 |
| 2.2.1 切削仿真软件的选取 |
| 2.2.2 Advant Edge软件简介 |
| 2.3 Advant Edge的钻削建模技术 |
| 2.3.1 几何模型 |
| 2.3.2 材料性能 |
| 2.3.3 网格划分 |
| 2.3.4 切屑分离准则和断裂准则 |
| 2.3.5 接触摩擦 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 人体皮质骨的Johnson-Cook参数获取 |
| 3.1 骨骼的材质特性 |
| 3.1.1 骨骼的组成 |
| 3.1.2 力学特性 |
| 3.1.3 热学特性 |
| 3.2 Johnson-Cook本构模型 |
| 3.2.1 Johnson-Cook模型简介 |
| 3.2.2 Johnson-Cook模型存在的问题 |
| 3.3 人体皮质骨的Johnson-Cook参数获取过程 |
| 3.3.1 获取过程分析 |
| 3.3.2 文献中人骨钻削力的实验过程与结果 |
| 3.3.3 有限元迭代仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 刃型结构对钻削力的影响规律 |
| 4.1 各刃型对钻削力的影响 |
| 4.2 仿真试验 |
| 4.2.1 确定试验因素及范围 |
| 4.2.2 试验方案的选择 |
| 4.2.3 试验结果与分析 |
| 4.3 回归模型的建立与粒子群算法优化 |
| 4.3.1 回归模型的建立 |
| 4.3.2 粒子群算法优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 猪股骨钻削实验 |
| 5.1 实验平台设计 |
| 5.1.1 实验材料及设备的选择 |
| 5.1.2 钻削力的测量原理 |
| 5.1.3 猪股骨钻削实验系统 |
| 5.2 实验方案和流程 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 猪股骨与人体皮质骨钻削力差异 |
| 5.3.2 钻削力变化规律 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A (硕士期间所获科研成果) |
（9）航天器舱段装配工艺数字模拟分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 虚拟现实技术的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 机器人在航天器装配中应用的研究现状 |
| 1.4 虚拟装配技术的研究现状 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第2章 舱体装配过程关键因素分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 装配系统的组成 |
| 2.3 舱体调姿过程中轴向窜动的影响 |
| 2.3.1 俯仰调姿引发窜动分析 |
| 2.3.2 横滚调姿引发窜动分析 |
| 2.4 舱体周向打滑的影响 |
| 2.4.1 摩擦轮传动打滑理论分析 |
| 2.4.2 摩擦轮传动打滑力学分析 |
| 2.5 舱内零部件布局及数学模型建立 |
| 2.5.1 零部件的分布要求 |
| 2.5.2 舱内零部件布局 |
| 2.5.3 数学模型 |
| 2.5.4 结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 虚拟装配系统样机的处理与搭建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 虚拟样机模型的处理 |
| 3.2.1 装配系统模型的简化处理 |
| 3.2.2 装配机械臂模型的处理 |
| 3.2.3 样机模型的格式转化 |
| 3.2.4 装配机械臂的轴心设置 |
| 3.3 虚拟样机组件配置添加 |
| 3.3.1 模型分组 |
| 3.3.2 刚体组件的添加 |
| 3.3.3 碰撞器组件的添加 |
| 3.3.4 物理材质的添加 |
| 3.3.5 虚拟样机搭建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 装配机械臂运动仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机械臂运动学分析 |
| 4.3 舱内零部件装配仿真的实现 |
| 4.3.1 IK算法 |
| 4.3.2 Final IK插件 |
| 4.3.3 使用循环坐标下降算法解算机械臂IK |
| 4.3.4 DOTween插件的使用 |
| 4.3.5 实现机械臂装配运动仿真 |
| 4.4 卫星舱支承板装配仿真的实现 |
| 4.4.1 支撑板装配路径基本算法 |
| 4.4.2 卫星舱板装配过程模拟 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于Unity3D实时仿真系统的实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 系统开发目标 |
| 5.1.2 系统组成 |
| 5.2 虚拟仿真场景的搭建 |
| 5.2.1 环境场景的搭建 |
| 5.2.2 场景环境资源的设置 |
| 5.3 交互界面的设计与功能实现 |
| 5.3.1 UGUI界面设计 |
| 5.3.2 登录界面的设计 |
| 5.3.3 旋转工装仿真界面与航天器装配仿真界面设计 |
| 5.4 系统的发布与测试 |
| 5.4.1 系统的打包发布 |
| 5.4.2 系统运行测试 |
| 5.4.3 测试总结 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（10）颅骨变厚度铣削过程分析及恒定铣削力预测模型的建立（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 骨切削研究现状 |
| 1.3.2 骨切削力预测模型研究现状 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 第二章 基于切削能量法的铣削力模型建立 |
| 2.1 颅骨铣削机理分析 |
| 2.2 微元斜角切削几何角度关系 |
| 2.3 基于等效平面的切削能计算 |
| 2.4 基于切削能量法的铣削力计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 皮质骨铣削试验研究 |
| 3.1 试验材料的选择和处理 |
| 3.2 皮质骨铣削试验平台的设计 |
| 3.2.1 皮质骨铣削试验设备 |
| 3.2.2 皮质骨铣削力和铣削温度测量方法 |
| 3.3 皮质骨铣削温度研究 |
| 3.3.1 试验方案和试验结果 |
| 3.3.2 铣削参数对铣削温度的影响 |
| 3.3.3 冷却条件对铣削温度的影响 |
| 3.4 皮质骨铣削力研究 |
| 3.4.1 皮质骨铣削过程中的铣削力变化分析 |
| 3.4.2 铣削参数对铣削力波动范围的影响 |
| 3.4.3 冷却条件对铣削力的影响 |
| 3.4.4 铣削力对骨表面形貌的影响 |
| 3.4.5 铣削参数对铣削力的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 皮质骨铣削过程的有限元仿真 |
| 4.1 有限元分析方法及ABAQUS软件简介 |
| 4.2 颅骨特性分析 |
| 4.3 皮质骨铣削过程的有限元仿真 |
| 4.3.1 刀具和皮质骨的几何模型建立 |
| 4.3.2 材料本构模型的选择 |
| 4.3.3 有限元模型的接触摩擦模型选择 |
| 4.3.4 模型载荷加载和边界条件设定 |
| 4.3.5 切屑分离准则的选择 |
| 4.3.6 铣刀和皮质骨的网格划分 |
| 4.3.7 皮质骨铣削仿真结果 |
| 4.4 皮质骨铣削有限元模型的验证 |
| 4.5 皮质骨厚度对铣削力的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于人工神经网络的恒定铣削力预测模型的建立 |
| 5.1 人工神经网络简介 |
| 5.2 试验设计与结果分析 |
| 5.2.1 试验方案设计与试验结果 |
| 5.2.2 铣削参数和皮质骨厚度与铣削力的曲面图和等值线图 |
| 5.2.3 试验结果的灰色关联度分析 |
| 5.3 基于人工神经网络的铣削力预测模型的建立 |
| 5.3.1 网络模型的确定 |
| 5.3.2 人工神经网络隐层节点数的确定 |
| 5.4 铣削力预测模型的验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
四、网络仿真平台BONeS的原理与应用（论文参考文献）
- [1]基于Zynq的目标检测系统设计与研究[D]. 苏金操. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [2]3D打印胫骨近端重建假体的拓扑优化设计及生物力学优势验证[D]. 张奥博. 吉林大学, 2021(01)
- [3]基于面部表情驱动的机械臂系统设计[D]. 战双岩. 哈尔滨理工大学, 2021(02)
- [4]机器学习对粘合剂在膝关节半月板微环境安全评价的预测[D]. 刘松. 天津工业大学, 2021(01)
- [5]基于数学模型的恶性肿瘤转移性骨病机制研究[D]. 陈洁. 山东大学, 2021(12)
- [6]超声弧面骨切割装置的设计及实验研究[D]. 郑小涛. 四川大学, 2021(02)
- [7]宽频段声学监测系统研究[D]. 蒲艺之. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]人体皮质骨的Johnson-Cook参数获取及钻削力规律研究[D]. 程肖. 昆明理工大学, 2021(01)
- [9]航天器舱段装配工艺数字模拟分析[D]. 宋彦佐. 燕山大学, 2021(01)
- [10]颅骨变厚度铣削过程分析及恒定铣削力预测模型的建立[D]. 陈先念. 天津理工大学, 2021(08)