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轧机伺服液压缸测试系统中活塞位移的应变等效方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-13页
    1.1 选题背景第8页
    1.2 本课题的研究意义第8-9页
    1.3 液压缸测试国内外研究成果第9-11页
    1.4 本课题的来源和研究目的第11-12页
    1.5 本课题研究内容第12-13页
第2章 加载机架模型的建立第13-18页
    2.1 机架的加载要求第13页
    2.2 机架有限元模型前处理第13-17页
        2.2.1 ANSYS 软件介绍和三维建模第13-14页
        2.2.2 机架有限元模型的网格划分第14-16页
        2.2.3 设置约束条件第16-17页
    2.3 本章小结第17-18页
第3章 加载机架的有限元分析第18-27页
    3.1 机架的静力学分析第18-21页
        3.1.1 加载载荷的确定第18-19页
        3.1.2 机架的强度分析第19-20页
        3.1.3 机架的刚度分析第20-21页
    3.2 机架的动力学分析第21-26页
        3.2.1 机架的模态分析第21-23页
        3.2.2 机架的频率响应分析第23-25页
        3.2.3 机架的阶跃响应分析第25-26页
    3.3 本章小结第26-27页
第4章 基于应变片轧机伺服液压缸动态测试方法第27-36页
    4.1 现有伺服液压缸动态测试系统的弊端第27页
    4.2 轧机伺服液压缸高频动态测试原理第27-30页
        4.2.1 基于应变片伺服液压缸高频动态测试原理的介绍第27-28页
        4.2.2 轧机伺服液压缸动态测试的有限元仿真第28-30页
    4.3 实验测试方案的制定第30-33页
        4.3.1 应变片的工作原理和选择第30-31页
        4.3.2 关键元器件的介绍第31页
        4.3.3 应变片的粘贴和布片组桥方式第31-33页
    4.4 实验步骤的制定第33-35页
        4.4.1 实验装置第33-34页
        4.4.2 实验步骤第34-35页
    4.5 本章小结第35-36页
第5章 实验数据分析第36-51页
    5.1 线性加载数据记录和处理第36-37页
    5.2 单点线性映射第37-39页
    5.3 基于神经网络映射第39-50页
        5.3.1 神经网络应变位移转换依据第39-40页
        5.3.2 BP 神经网络的结构和学习第40-43页
        5.3.3 基于 BP 神经网络映射建模第43-50页
    5.4 集成新的测试系统第50页
    5.5 本章小结第50-51页
第6章 总结与展望第51-52页
    6.1 课题总结第51页
    6.2 研究展望第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-56页
附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文第56-57页
详细摘要第57-61页

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