| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪 论 | 第7-12页 |
| 1.1 陶瓷窑炉热工的研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2 神经网络应用 | 第9-10页 |
| 1.3 本文意义及研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 陶瓷的烧结 | 第12-22页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 陶瓷烧结方法以及存在的缺陷 | 第12-15页 |
| 2.3 传统的烧结方法存在的问题 | 第15页 |
| 2.4 陶瓷坯体烧结过程中产生的缺陷的形式及原因 | 第15-16页 |
| 2.5 烧结过程 | 第16-17页 |
| 2.6 通常拟定烧结制度的方法 | 第17-21页 |
| 2.6.1 烧结制度与产品性能的关系 | 第18-19页 |
| 2.6.2 烧结制度的制定 | 第19-20页 |
| 2.6.3 烧结曲线的确定 | 第20-21页 |
| 2.7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 陶瓷坯体烧结温度场的ANSYS分析 | 第22-42页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 传热学基础 | 第22-23页 |
| 3.3 有限元法基础 | 第23-24页 |
| 3.4 陶瓷坯体的传热模型 | 第24-26页 |
| 3.5 陶瓷坯体有限元模型求解 | 第26-31页 |
| 3.5.1 ANSYS软件介绍 | 第26-27页 |
| 3.5.2 ANSYS有限元热分析过程 | 第27页 |
| 3.5.3 ANSYS模型及求解 | 第27-31页 |
| 3.6 温度场变化分析 | 第31-37页 |
| 3.6.1 不同斜率烧结曲线的影响 | 第31-35页 |
| 3.6.2 非阶梯和阶梯状烧结曲线的比较 | 第35-37页 |
| 3.7 复杂形状陶瓷坯体的温度场分析 | 第37-41页 |
| 3.7.1 ansys模型建立及求解 | 第37-39页 |
| 3.7.2 结果分析 | 第39-41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 陶瓷坯体温度场的BP神经网络模型 | 第42-61页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 人工神经网络 | 第42-49页 |
| 4.2.1 人工神经网络的特点 | 第42-43页 |
| 4.2.2 人工神经网络的基本结构与模型 | 第43-46页 |
| 4.2.3 多层前馈型神经网络及BP算法 | 第46-49页 |
| 4.3 陶瓷坯体温度场的BP网络模型 | 第49-56页 |
| 4.3.1 用神经网络模拟陶瓷坯体烧结温度场的问题描述 | 第49-50页 |
| 4.3.2 训练样本的选取 | 第50页 |
| 4.3.3 样本归一化及网络参数的确定 | 第50-56页 |
| 4.4 BP神经网络的软件实现 | 第56-60页 |
| 4.4.1 Matlab简介 | 第56-57页 |
| 4.4.2 神经网络工具箱 | 第57-58页 |
| 4.4.3 BP神经网络软件编制 | 第58-60页 |
| 4.5 神经网络仿真结果 | 第60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文主要结论 | 第61页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢` | 第66页 |