| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 高低周复合疲劳国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 高低周复合疲劳 | 第12页 |
| 1.2.2 高低周复合疲劳研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 神经网络的形成及发展 | 第13-15页 |
| 1.3.1 神经网络的形成 | 第13-14页 |
| 1.3.2 神经网络的发展 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 涡轮轴应力应变分析 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 涡轮轴结构及载荷分析 | 第17-18页 |
| 2.2.1 涡轮轴结构特点 | 第17-18页 |
| 2.2.2 涡轮轴载荷分析 | 第18页 |
| 2.3 涡轮轴失效模式分析 | 第18-21页 |
| 2.3.1 疲劳失效 | 第19-20页 |
| 2.3.2 磨损失效 | 第20页 |
| 2.3.3 腐蚀损伤及变形失效 | 第20-21页 |
| 2.3.4 韧性及脆性断裂失效 | 第21页 |
| 2.4 涡轮轴有限元应力应变分析 | 第21-28页 |
| 2.4.1 建模与模型简化 | 第22页 |
| 2.4.2 材料参数 | 第22-23页 |
| 2.4.3 模型网格划分 | 第23-24页 |
| 2.4.4 约束条件设置 | 第24页 |
| 2.4.5 涡轮轴承受载荷分析 | 第24-26页 |
| 2.4.6 有限元计算结果及分析 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 涡轮轴高低周复合疲劳寿命预测 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 高低周复合疲劳寿命预测理论 | 第29-32页 |
| 3.2.1 线性累积损伤理论 | 第29-30页 |
| 3.2.2 非线性累积损伤理论 | 第30-32页 |
| 3.3 损伤力学的相关理论 | 第32-36页 |
| 3.3.1 损伤变量的概念 | 第32-33页 |
| 3.3.2 应变等价原理 | 第33页 |
| 3.3.3 损伤演化律 | 第33页 |
| 3.3.4 耗散势与损伤演化方程 | 第33-36页 |
| 3.4 高低周复合疲劳损伤模型推导 | 第36-38页 |
| 3.4.1 低周疲劳损伤模型 | 第36页 |
| 3.4.2 高周疲劳损伤模型 | 第36-37页 |
| 3.4.3 高低周疲劳损伤模型 | 第37-38页 |
| 3.5 高低周复合疲劳寿命预测 | 第38-41页 |
| 3.5.1 确定材料参数 | 第38-39页 |
| 3.5.2 模型验证 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于神经网络的涡轮轴疲劳可靠性分析 | 第42-65页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 疲劳可靠性分析方法 | 第42-46页 |
| 4.2.1 一次二阶矩法 | 第42-43页 |
| 4.2.2 蒙特卡洛模拟法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 剩余强度法 | 第44-45页 |
| 4.2.4 代理模型法 | 第45-46页 |
| 4.3 神经网络相关理论 | 第46-55页 |
| 4.3.1 神经网络的特点 | 第46页 |
| 4.3.2 神经元模型 | 第46-50页 |
| 4.3.3 常用的神经网络 | 第50-53页 |
| 4.3.4 神经网络的求解过程 | 第53-55页 |
| 4.4 基于神经网络的涡轮轴的疲劳可靠性分析 | 第55-64页 |
| 4.4.1 基于BP神经网络的涡轮轴疲劳可靠性分析 | 第55-59页 |
| 4.4.2 基于Fourier正交基神经网络的涡轮轴疲劳可靠性分析 | 第59-63页 |
| 4.4.3 结果总结 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 全文总结 | 第65页 |
| 5.2 后续研究展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与取得的成果 | 第73-74页 |