| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-21页 |
| 1.2.1 铝合金热轧研究概况 | 第14-15页 |
| 1.2.2 钢板粗轧头尾双鼓变形缺陷研究概况 | 第15-16页 |
| 1.2.3 板坯平面形状控制技术 | 第16-19页 |
| 1.2.4 机器视觉技术概况 | 第19-21页 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 铝合金材料性能参数 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 铝合金材料流变应力 | 第23-27页 |
| 2.2.1 Gleeble热模拟机 | 第23-24页 |
| 2.2.2 铝合金Gleeble热压缩试验 | 第24-27页 |
| 2.3 铝合金材料热物性参数 | 第27-31页 |
| 2.4 换热边界参数确定 | 第31-36页 |
| 2.4.1 表面综合换热系数的概念 | 第31页 |
| 2.4.2 表面综合换热系数的组成 | 第31-32页 |
| 2.4.3 表面综合换热系数的测算方法 | 第32-33页 |
| 2.4.4 表面综合换热系数的试验及求解 | 第33-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 铝合金粗轧头尾变形预测 | 第37-49页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 铝合金头尾切除量研究模型的建立 | 第37-40页 |
| 3.3 铝合金厚板粗轧头尾切除量的预测模型研究 | 第40-43页 |
| 3.3.1 轧件轧制过程中的双鼓形缺陷原因分析 | 第40页 |
| 3.3.2 板坯厚度对头尾变形的影响 | 第40-42页 |
| 3.3.3 单道次压下量对头尾变形的影响 | 第42-43页 |
| 3.4 铝合金粗轧头尾变端面连续可逆轧制模拟及预测模型研究 | 第43-46页 |
| 3.4.1 铝合金变端面连续可逆轧制模拟研究 | 第44-46页 |
| 3.4.2 铝合金变端面头尾预测模型研究 | 第46页 |
| 3.5 铝合金热轧头尾预测模型修正与生产现场轧制效果对比 | 第46-48页 |
| 3.5.1 铝合金普通端面板坯粗轧预测模型验证 | 第46-47页 |
| 3.5.2 预测模型与生产现场效果对比 | 第47-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 铝合金粗轧边部变形研究 | 第49-61页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 无立辊轧制粗轧可逆轧制边部变形分析 | 第49-54页 |
| 4.2.1 无立辊轧制的粗轧可逆轧制全流程模拟 | 第49-52页 |
| 4.2.2 侧边鼓形深度预测及工艺参数影响分析 | 第52-54页 |
| 4.3 立辊压下量对立辊轧制和后续平辊轧制中轧件变形的影响 | 第54-57页 |
| 4.4 粗轧可逆轧制加立辊轧制边部变形分析 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 基于机器视觉的板坯形状检测系统软件开发 | 第61-74页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 NI LabVIEW & NI Vision软件简介 | 第61-63页 |
| 5.3 板坯头尾及边部形状检测系统软件设计 | 第63-72页 |
| 5.3.1 检测系统软件的设计思想及工作流程 | 第63-64页 |
| 5.3.2 检测系统软件交互界面及功能实现 | 第64-67页 |
| 5.3.3 三维模拟模型图像检测 | 第67-69页 |
| 5.3.4 实际生产采集图像检测 | 第69-72页 |
| 5.4 检测系统软件问题分析 | 第72-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
