| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1．1 研究背景及理论意义 | 第8-9页 |
| 1．2、影响材料脆性与韧性的因素 | 第9-12页 |
| 1．3、断裂韧性测量技术的现状 | 第12-17页 |
| 1．3．1 裂纹体的三种变形模式 | 第12-13页 |
| 1．3．2 线弹性断裂力学基本判据 | 第13页 |
| 1．3．3 在工程中的应用 | 第13-17页 |
| 1．4、本文的研究内容及方法 | 第17-19页 |
| 2、夏比试验吸收能与断裂韧性 | 第19-25页 |
| 2．1、夏比试验简介 | 第19-20页 |
| 2．2、断裂韧性K_(ⅠC)与夏比试验缺口冲击韧性A_k之间的关系 | 第20-21页 |
| 2．3、脆断转变温度(vTre) | 第21-23页 |
| 2．4、夏比试验吸收能、脆断转变温度与材料韧性关系 | 第23-25页 |
| 3、应用夏比试验基于概率分布的断裂韧性推算的设计的原理 | 第25-51页 |
| 3．1 应用概率分布确定训练样本 | 第25-35页 |
| 3．1．1、正态分布的密度函数和分布函数 | 第28-29页 |
| 3．1．2、标准正态分布 | 第29-30页 |
| 3．1．3、给定T-vTre值下的vE_T值概率估计 | 第30-31页 |
| 3．1．4、单侧容限系数法确定存活概率的置信度 | 第31-33页 |
| 3．1．5、试验样本点的滤波处理 | 第33-35页 |
| 3．2 神经网络的选择与应用 | 第35-48页 |
| 3．2．1、人工神经网络算法的基本概念 | 第35-38页 |
| 3．2．2、BP网络及其算法 | 第38-45页 |
| 3．2．3 运用神经网络对经过滤波后的子样进行训练 | 第45-48页 |
| 3．3、由脆断转变温度推定断裂韧性值 | 第48-51页 |
| 4、编程计算并验证结果 | 第51-59页 |
| 4．1、船用钢断裂韧性推算软件系统介绍 | 第51-53页 |
| 4．2、程序算例 | 第53-59页 |
| 4．2．1、BP网络学习程序算例 | 第53-57页 |
| 4．2．2 计算结果及与其他结果比较 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 附注A 名词解释 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第65页 |
