| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·TiAl 金属间化合物的研究概况 | 第12-18页 |
| ·TiAl 金属间化合物的结构特点与性能 | 第12-15页 |
| ·改善TiAl 金属间化合物性能的主要措施 | 第15-18页 |
| ·热处理调控TiAl 金属间化合物 | 第18页 |
| ·本课题组前期工作 | 第18-20页 |
| ·计算机模拟在材料领域的应用 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络对材料性能的预测 | 第21页 |
| ·人工神经网络在成分设计方面的应用 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络对材料工艺参数的预测 | 第22页 |
| ·本课题研究的目的、意义和内容 | 第22-24页 |
| 第二章 理论计算工具及神经网络原理 | 第24-34页 |
| ·理论计算工具 | 第24-25页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第24页 |
| ·编程计算 | 第24-25页 |
| ·BP 神经网络 | 第25-33页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第25-26页 |
| ·BP 学习算法 | 第26-30页 |
| ·BP 网络设计 | 第30-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 Ti_2AlC/TiAl 复合材料原位制备 | 第34-55页 |
| ·Ti_2AlC/TiAl 复合材料原位反应制备的工艺研究 | 第34-39页 |
| ·Ti_2AlC/TiAl 复合材料的显微组织结构 | 第39-44页 |
| ·Ti_2AlC/TiAl 复合材料制备工艺的神经网络研究 | 第44-53页 |
| ·神经网络的设计及结果的预测 | 第44-49页 |
| ·网络模型的应用 | 第49-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第四章 多步热处理对Ti_2AlC/TiAl 复合材料性能的影响 | 第55-65页 |
| ·Ti_2AlC/TiAl 复合材料的多步热处理工艺 | 第55-59页 |
| ·神经网络对Ti_2AlC/TiAl 复合材料的多步热处理工艺的预测 | 第59-61页 |
| ·多步热处理对Ti_2AlC/TiAl 复合材料力学性能的影响 | 第61-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第五章 快速热处理对Ti_2AlC/TiAl 复合材料性能的影响 | 第65-71页 |
| ·快速升温热处理制度下Ti_2AlC/TiAl 复合材料制备及测试 | 第65-67页 |
| ·神经网络对Ti_2AlC/TiAl 复合材料的快速热处理工艺的预测 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附录 | 第79页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第79页 |
