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水辅助条件下铝合金表面激光标记二维条码的实验研究与质量预测

摘要第11-13页
ABSTRACT第13-14页
第1章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景及意义第15-17页
        1.1.1 二维条码技术简介第15-16页
        1.1.2 激光打标技术简介第16页
        1.1.3 水辅助激光加工技术简介第16-17页
    1.2 水辅助激光加工技术研究现状第17-18页
        1.2.1 水下激光加工第17-18页
        1.2.2 水辅助引导激光加工第18页
    1.3 本文研究内容及意义第18-21页
        1.3.1 研究目标第18-19页
        1.3.2 研究内容第19-21页
第2章 激光与水相互作用机理第21-39页
    2.1 激光与材料的作用第21页
    2.2 激光与水的作用第21-22页
    2.3 影响水辅助激光标记效果的因素分析第22-27页
        2.3.1 实验设计第22-23页
        2.3.2 激光功率对标记效果的影响第23-24页
        2.3.3 水层深度对标记效果的影响第24-27页
        2.3.4 材料本身对标记效果的影响第27页
    2.4 重叠率对二维条码质量的影响第27-31页
        2.4.1 原理及参数设置第28-29页
        2.4.2 重叠率对二维条码对比度的影响第29-31页
    2.5 正交实验第31-38页
        2.5.1 实验设计第31-32页
        2.5.2 实验检测结果第32-35页
        2.5.3 方差分析第35-37页
        2.5.4 工艺参数优化结果第37-38页
    2.6 本章小结第38-39页
第3章 水与空气环境下二维条码质量对比研究第39-49页
    3.1 实验制备过程第39-41页
        3.1.1 实验设备第39-40页
        3.1.2 实验材料及前期处理第40页
        3.1.3 实验方法及参数取值第40-41页
    3.2 条码图像质量评定指标第41-42页
    3.3 水层深度对条码图像质量评定指标的影响第42-43页
    3.4 激光标记二维条码图像质量评定指标对比第43-46页
        3.4.1 对比度第43页
        3.4.2 打印增长第43-44页
        3.4.3 轴向非均匀性第44-45页
        3.4.4 未用错误纠正第45页
        3.4.5 条码质量等级第45-46页
    3.5 本章小结第46-49页
第4章 基于BP神经网络的水辅助激光标记条码质量预测模型第49-61页
    4.1 BP神经网络概述第49页
    4.2 网络设计第49-57页
        4.2.1 样本选取第49-53页
        4.2.2 相关参数选定第53页
        4.2.3 隐含层神经元数的确定第53-55页
        4.2.4 网络的训练、验证与检测第55-57页
    4.3 工艺参数优化第57-59页
        4.3.1 方法步骤第57-58页
        4.3.2 优化过程及结果第58-59页
    4.4 本章小结第59-61页
第5章 不同牌号铝合金表面激光直接标记二维条码的实验研究第61-71页
    5.1 不同牌号铝合金激光标记二维条码质量分析第61-65页
        5.1.1 铝合金简介第61页
        5.1.2 材料性质及参数第61-63页
        5.1.3 扫描速度与不同牌号铝合金标记条码的关系第63页
        5.1.4 Q频率与不同牌号铝合金标记条码的关系第63-64页
        5.1.5 电流与不同牌号铝合金标记条码的关系第64-65页
        5.1.6 化学成分对不同铝合金条码对比度的影响第65页
    5.2 基于COMSOL Multiphysics的温度及冷却率分布仿真第65-69页
        5.2.1 建模过程第65-67页
        5.2.2 不同牌号铝合金温度场分布第67页
        5.2.3 不同牌号铝合金温度变化规律第67-68页
        5.2.4 不同牌号铝合金的冷却速率变化规律第68-69页
    5.3 本章小结第69-71页
结论第71-73页
参考文献第73-79页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第79-81页
致谢第81-82页
学位论文评阅及答辩情况表第82页

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