| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的背景 | 第8页 |
| 1.2 深海载人潜水器的研究意义与现状 | 第8-12页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 观察窗的接触分析 | 第14-34页 |
| 2.1 潜水器观察窗的设计概况 | 第14-16页 |
| 2.1.1 观察窗的材料特性 | 第15-16页 |
| 2.2 接触问题的分类 | 第16-17页 |
| 2.2.1 面-面接触分析 | 第16页 |
| 2.2.2 面-面的接触算法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 ANSYS接触界面条件 | 第17页 |
| 2.3 观察窗结构ANSYS有限元模型 | 第17-19页 |
| 2.3.1 有限元模型的建立 | 第17-18页 |
| 2.3.2 观察窗相关参数的设置 | 第18页 |
| 2.3.3 接触对的创建 | 第18-19页 |
| 2.4 单一摩擦系数对观察窗力学性能的影响 | 第19-21页 |
| 2.4.1 对接触面力学性能的影响 | 第19-21页 |
| 2.4.2 对轴向应力的影响 | 第21页 |
| 2.5 基于聚类分析法的分段摩擦系数对潜水器观察窗力学性能影响的分析 | 第21-25页 |
| 2.5.1 聚类分析理论 | 第22页 |
| 2.5.2 距离 | 第22-23页 |
| 2.5.3 系统聚类法 | 第23-25页 |
| 2.5.4 系统聚类的R软件计算 | 第25页 |
| 2.6 接触面分成2段 | 第25-31页 |
| 2.6.1 对接触面压应力的影响 | 第25-27页 |
| 2.6.2 对接触面位移的影响 | 第27-29页 |
| 2.6.3 与现使用的观察窗进行对比 | 第29-31页 |
| 2.7 观察窗接触面分成4段 | 第31-33页 |
| 2.8 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于BP神经网络的观察窗轴向应力分析方法的探讨 | 第34-44页 |
| 3.1 神经网络的发展和应用 | 第34-35页 |
| 3.1.1 神经网络的发展 | 第34-35页 |
| 3.1.2 神经网络的应用 | 第35页 |
| 3.1.3 神经网络的特点 | 第35页 |
| 3.1.4 神经网络类型 | 第35页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第35-39页 |
| 3.2.1 BP神经元模型 | 第35-37页 |
| 3.2.2 BP神经网络算法 | 第37-38页 |
| 3.2.3 BP神经网络的训练 | 第38-39页 |
| 3.3 深海潜水器观察窗的神经网络分析 | 第39-42页 |
| 3.3.1 观察窗的神经网络模型 | 第39页 |
| 3.3.2 观察窗神经网络模型的计算 | 第39-41页 |
| 3.3.3 观察窗神经网络的训练结果 | 第41-42页 |
| 3.4 与有限元结果进行对比 | 第42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 新型球扇形观察窗 | 第44-54页 |
| 4.1 传统观察窗的结构形式 | 第44-45页 |
| 4.2 新型球扇形观察窗 | 第45-53页 |
| 4.2.1 新型球扇形观察窗的结构 | 第45页 |
| 4.2.2 新型球扇形观察窗的有限元模型 | 第45页 |
| 4.2.3 观察窗轴向应力的比较分析 | 第45-47页 |
| 4.2.4 两种观察窗结构接触面力学性能的比较 | 第47-49页 |
| 4.2.5 倾角对新型球扇形观察窗力学性能的影响 | 第49-50页 |
| 4.2.6 两种球扇形观察窗光学性能的比较 | 第50-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 全文总结及展望 | 第54-56页 |
| 5.1 主要研究内容与结论 | 第54页 |
| 5.2 本文的创新点 | 第54页 |
| 5.3 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第59页 |