| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文创新点 | 第15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15-18页 |
| 第二章 疲劳裂纹与损伤的关系及疲劳裂纹扩展规律的分析 | 第18-34页 |
| 2.1 概述 | 第18页 |
| 2.2 铬钼铸钢MTS疲劳试验机实验 | 第18-29页 |
| 2.2.1 铬钼铸钢损伤积累的计算 | 第24-28页 |
| 2.2.2 铬钼铸钢损伤与裂纹大小关系之间的分析 | 第28-29页 |
| 2.3 疲劳裂纹随循环次数变化规律的分析 | 第29-32页 |
| 2.3.1 Paris公式简介 | 第29-30页 |
| 2.3.2 Paris公式得出裂纹扩展值与实际值之间关系 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于Kalman滤波器算法的疲劳裂纹扩展规律分析 | 第34-48页 |
| 3.1 Kalman滤波器简介 | 第34-35页 |
| 3.2 标准Kalman滤波算法的一般过程 | 第35-36页 |
| 3.3 基于Kalman滤波器的裂纹扩展规律结果分析 | 第36-46页 |
| 3.3.1 系统模型 | 第37-39页 |
| 3.3.2 系统状态值和协方差分析 | 第39-44页 |
| 3.3.3 裂纹扩展的结果分析 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于粒子滤波算法的疲劳裂纹扩展规律分析 | 第48-63页 |
| 4.1 粒子滤波简介 | 第48页 |
| 4.2 粒子滤波算法的原理 | 第48-52页 |
| 4.2.1 贝叶斯估计理论 | 第48-50页 |
| 4.2.2 序贯蒙特卡洛信号处理 | 第50-51页 |
| 4.2.3 标准粒子滤波算法 | 第51-52页 |
| 4.3 粒子滤波算法求解裂纹扩展规律 | 第52-61页 |
| 4.3.1 动态空间模型 | 第53-54页 |
| 4.3.2 疲劳裂纹大小粒子的采样 | 第54-55页 |
| 4.3.3 疲劳裂纹大小粒子更新 | 第55-57页 |
| 4.3.4 粒子的重采样 | 第57-59页 |
| 4.3.5 计算结果 | 第59-61页 |
| 4.4 计算结果分析 | 第61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 铬钼铸钢试件疲劳寿命预测 | 第63-70页 |
| 5.1 疲劳断裂简介 | 第63-64页 |
| 5.2 裂纹扩展速率的计算 | 第64-66页 |
| 5.3 铬钼铸钢试件S-N曲线估算 | 第66-69页 |
| 5.4 总结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结和展望 | 第70-72页 |
| 6.1 本文研究内容总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得研究成果 | 第77-78页 |
