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基于过程信息的超声金属焊接质量评价方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 超声金属焊接研究现状第11-15页
        1.2.1 超声金属焊接原理第11-13页
        1.2.2 超声金属焊接工艺参数研究第13-15页
    1.3 超声金属焊接质量监测研究现状第15-18页
        1.3.1 基于焊接接头外观特征的焊接质量评价第16页
        1.3.2 基于焊接过程信息的焊接质量评价第16-18页
    1.4 课题意义与主要研究内容第18-20页
        1.4.1 课题意义第18页
        1.4.2 课题主要研究内容第18-20页
第二章 超声金属焊接过程信息采集分析系统第20-34页
    2.1 超声金属焊接过程信息采集分析系统构成第20页
    2.2 超声金属焊接实验平台第20-21页
    2.3 焊接过程信息采集分析系统第21-32页
        2.3.1 信息采集分析系统硬件构成第22-24页
        2.3.2 信息采集分析系统软件设计第24-31页
        2.3.3 信号采集实验结果第31-32页
    2.4 焊接强度测试平台第32-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 Cu-Cu超声金属焊接过程信息分析第34-60页
    3.1 实验材料与方案第34-35页
        3.1.1 实验材料第34-35页
        3.1.2 实验方案第35页
    3.2 焊接过程信息变化与焊接过程的联系第35-40页
    3.3 外界条件对焊接接头拉伸强度和断裂特征的影响第40-45页
        3.3.1 压力的影响第40-42页
        3.3.2 时间的影响第42-44页
        3.3.3 界面初始状态的影响第44-45页
    3.4 焊接过程信息分析及特征提取第45-58页
        3.4.1 超声功率第45-50页
        3.4.2 工具头下压位移第50-54页
        3.4.3 超声电流第54-58页
    3.5 本章小结第58-60页
第四章 基于过程信息的超声金属焊接质量评价第60-73页
    4.1 焊接过程信息特征的选择与分析第60-65页
        4.1.1 过程信息特征选择第60-61页
        4.1.2 不同状态焊接接头过程信息特征参数特点第61-62页
        4.1.3 特征参数与焊接质量的联系第62-65页
    4.2 RBF神经网络原理与学习算法第65-67页
    4.3 基于RBF神经网络的焊接接头强度预测第67-71页
        4.3.1 数据归一化处理第67-68页
        4.3.2 RBF神经网络的建立与测试第68-71页
    4.4 本章小结第71-73页
全文总结与展望第73-75页
    1 研究成果与结论第73页
    2 进一步工作展望第73-75页
参考文献第75-80页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第80-81页
致谢第81-82页
附表第82页

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