| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-26页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·激光弯曲成形技术概述 | 第13-18页 |
| ·激光弯曲成形的机理 | 第13-16页 |
| ·激光弯曲成形的主要影响因素 | 第16-17页 |
| ·激光弯曲成形过程的数值模拟方法 | 第17-18页 |
| ·国内外研究状况及综合评述 | 第18-24页 |
| ·实验研究 | 第18-20页 |
| ·分析模型 | 第20-22页 |
| ·数值模拟 | 第22-24页 |
| ·本文的选题意义和主要研究内容 | 第24-26页 |
| ·选题意义 | 第24-25页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第25-26页 |
| 2 激光弯曲成形过程数值模拟的基本理论 | 第26-46页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·传热学基本理论 | 第26-29页 |
| ·热量传递方式 | 第26-27页 |
| ·热量传递的基本定律 | 第27-28页 |
| ·热传导方程 | 第28-29页 |
| ·弹塑性力学基本理论 | 第29-38页 |
| ·材料的弹塑性性质 | 第29-31页 |
| ·弹性力学基本理论 | 第31-34页 |
| ·塑性力学基本理论 | 第34-36页 |
| ·热弹塑性力学基本理论 | 第36-38页 |
| ·热弹塑性问题的有限元法 | 第38-45页 |
| ·有限元法的基本原理 | 第38-40页 |
| ·热传导的有限元分析 | 第40-41页 |
| ·弹性力学的有限元分析 | 第41-43页 |
| ·弹塑性力学的有限元分析 | 第43-45页 |
| ·热弹塑性力学的有限元分析 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 3 船用钢板激光弯曲成形有限元模型的建立及实验验证 | 第46-63页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·三维有限元模型的建立 | 第46-51页 |
| ·热力耦合分析 | 第47页 |
| ·单元选取 | 第47页 |
| ·边界条件与初始条件 | 第47-48页 |
| ·激光热源 | 第48-49页 |
| ·材料性能 | 第49-51页 |
| ·有限元模型的优化 | 第51-57页 |
| ·非线性问题求解参数的选取 | 第51-52页 |
| ·网格优化 | 第52-56页 |
| ·时间步长的确定 | 第56-57页 |
| ·有限元模拟实验验证 | 第57-62页 |
| ·实验测量装置 | 第57-59页 |
| ·模拟结果的实验验证 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 4 船用钢板激光弯曲成形机理及成形过程的数值模拟研究 | 第63-78页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·船用钢板激光弯曲成形机理研究 | 第63-69页 |
| ·激光弯曲成形机理概述 | 第63-65页 |
| ·船用钢板激光弯曲成形机理的数值模拟研究 | 第65-69页 |
| ·激光弯曲成形过程的温度场和应力场的模拟研究 | 第69-74页 |
| ·温度场的数值模拟 | 第69-71页 |
| ·应力场的数值模拟 | 第71-74页 |
| ·成形精度分析 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 不同参数条件下船用钢板激光弯曲成形规律研究 | 第78-98页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·激光工艺参数的影响 | 第78-82页 |
| ·激光功率的影响 | 第78-79页 |
| ·激光扫描速度的影响 | 第79-81页 |
| ·激光光斑的影响 | 第81-82页 |
| ·钢板几何参数的影响 | 第82-86页 |
| ·钢板长度的影响 | 第82-83页 |
| ·钢板宽度的影响 | 第83-85页 |
| ·钢板厚度的影响 | 第85-86页 |
| ·激光扫描路径的影响 | 第86-97页 |
| ·重复扫描的影响 | 第86-92页 |
| ·扫描路径间距的影响 | 第92-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 6 基于BP神经网络的船用钢板激光弯曲成形角度预测 | 第98-118页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·人工神经网络概述 | 第98-100页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第98-99页 |
| ·人工神经网络的应用领域 | 第99-100页 |
| ·人工神经网络在激光弯曲成形中的应用 | 第100页 |
| ·BP神经网络基本原理 | 第100-104页 |
| ·网络结构与数学描述 | 第100-102页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第102-103页 |
| ·BP学习算法的改进 | 第103-104页 |
| ·激光弯曲成形角度预测系统的建立 | 第104-110页 |
| ·输入输出层设计 | 第104-105页 |
| ·隐层神经元的确定 | 第105页 |
| ·学习算法的实现 | 第105-107页 |
| ·初始权值的选取 | 第107-108页 |
| ·程序实现 | 第108-110页 |
| ·BP神经网络预测系统的训练 | 第110-114页 |
| ·学习样本的选择 | 第110-111页 |
| ·学习参数的选择 | 第111页 |
| ·误差收敛曲线 | 第111-112页 |
| ·模型训练输出与学习样本对比 | 第112-113页 |
| ·泛化能力验证 | 第113-114页 |
| ·船用钢板激光弯曲成形角度的预测 | 第114-116页 |
| ·小结 | 第116-118页 |
| 结论 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-127页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第127-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
