反应烧结氮化硅结合碳化硅成型中的颗粒级配研究
| 第一章 绪 论 | 第1-19页 |
| 1．1 碳化硅、氮化硅与氮化硅结合碳化硅 | 第9页 |
| 1．2 反应烧结氮化硅结合碳化硅工艺 | 第9-10页 |
| 1．3 颗粒堆积理论 | 第10-12页 |
| 1．4 耐火材料中的颗粒级配 | 第12-17页 |
| 1．5 研究目标 | 第17页 |
| 1．6 研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 实验方案 | 第19-24页 |
| 2．1 两种尺寸颗粒的级配 | 第19页 |
| 2．2 多种尺寸颗粒的级配 | 第19-21页 |
| 2．3 实验流程 | 第21-22页 |
| 2．4 实验原料及设备、仪器 | 第22页 |
| 2．5 试样分析方法 | 第22-24页 |
| 第三章 结果与分析 | 第24-41页 |
| 3．1 两种尺寸的颗粒体系的级配 | 第24-26页 |
| 3．2 多尺寸SiC颗粒体系的级配 | 第26-29页 |
| 3．2．1 连续分布情况 | 第27-28页 |
| 3．2．2 间断分布情况 | 第28-29页 |
| 3．2．3 两种情况比较 | 第29页 |
| 3．3 SiC／Si体系的堆积 | 第29-37页 |
| 3．3．1 实验结果分析 | 第29-32页 |
| 3．3．2 分布模数的影响 | 第32-34页 |
| 3．3．3 Si粉含量的影响 | 第34-37页 |
| 3．4 组织结构分析 | 第37-39页 |
| 3．4．1 X射线衍射分析 | 第37-38页 |
| 3．4．2 扫描电镜分析 | 第38-39页 |
| 3．5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 神经网络应用 | 第41-56页 |
| 4．1 前言 | 第41页 |
| 4．2 BP网络和BP算法 | 第41-47页 |
| 4．2．1 BP网络结构 | 第41-43页 |
| 4．2．2 BP网络学习公式推导 | 第43-47页 |
| 4．3 径向基函数网络 | 第47-49页 |
| 4．4 神经网络拟合与预测 | 第49-55页 |
| 4．4．1 网络选取和实现 | 第49页 |
| 4．4．2 样本准备 | 第49-51页 |
| 4．4．3 RBF网络的MATLAB编程实现 | 第51-52页 |
| 4．4．4 误差分析 | 第52-55页 |
| 4．5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 分形维数分析 | 第56-64页 |
| 5．1 前言 | 第56页 |
| 5．2 颗粒形状分析的数学分析方法简介 | 第56-59页 |
| 5．2．1 Fourier分析 | 第56-57页 |
| 5．2．2 分形维数分析 | 第57-58页 |
| 5．2．3 分数谐（调和）函数分析 | 第58-59页 |
| 5．3 SiC颗粒形状的分形维数分析 | 第59-63页 |
| 5．3．1 分析方法选择 | 第59-60页 |
| 5．3．2 颗粒二维形状的分形维数分析 | 第60-63页 |
| 5．4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结 论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致 谢 | 第67-68页 |
| 附 录 | 第68页 |
