提要 | 第1-9页 |
第1章 绪论 | 第9-19页 |
·研究背景及意义 | 第9-10页 |
·电阻点焊质量监测研究现状 | 第10-18页 |
·基于动态电阻的点焊质量监测 | 第11-13页 |
·基于动态电极压力的点焊质量监测 | 第13-15页 |
·基于电极位移的点焊质量监测 | 第15-16页 |
·基于焊接电流和电极间电压的点焊质量监测 | 第16-17页 |
·基于超声波、声发射及红外辐射的点焊质量监测 | 第17-18页 |
·本文研究的主要内容 | 第18-19页 |
第2章 电阻点焊质量参数监测系统 | 第19-41页 |
·焊接电流传感技术 | 第19-23页 |
·Rogowski 电流传感器原理 | 第21-22页 |
·积分电路 | 第22-23页 |
·实测焊接电流信号 | 第23页 |
·电极间电压传感技术 | 第23-26页 |
·电极间电压信号隔离模块 | 第24-26页 |
·实测电极间电压信号 | 第26页 |
·电极压力传感技术 | 第26-34页 |
·压电传感器原理及其使用方法 | 第28-30页 |
·电荷放大器原理及其使用方法 | 第30-33页 |
·实测电极压力信号 | 第33-34页 |
·动态参数数据采集技术 | 第34-40页 |
·数据采集卡的选择 | 第34-36页 |
·A/D 卡初始化 | 第36-38页 |
·动态参数数据采集程序设计 | 第38-40页 |
·本章小结 | 第40-41页 |
第3章 电阻点焊生产信息化管理 | 第41-61页 |
·点焊生产信息化管理系统的软件开发 | 第41-45页 |
·软件的设计目标 | 第41-42页 |
·软件的运行要求 | 第42页 |
·软件的开发工具 | 第42-43页 |
·软件的整体设计 | 第43-45页 |
·数据采集模块设计 | 第45-50页 |
·数据处理 | 第46-48页 |
·波形显示 | 第48-50页 |
·数据采集模块测试结果 | 第50页 |
·数据库模块设计 | 第50-60页 |
·Access 数据库的设计 | 第51-53页 |
·ADO 数据库访问技术 | 第53-57页 |
·点焊生产信息的存储及查询 | 第57-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第4章 不锈钢点焊过程中动态参数质量特征信息 | 第61-79页 |
·研究对象 | 第61-62页 |
·点焊工艺参数对熔核尺寸的影响 | 第62-64页 |
·不锈钢点焊过程动态电阻 | 第64-70页 |
·动态电阻特征 | 第64-66页 |
·工艺参数对动态电阻的影响 | 第66-67页 |
·点焊过程中干扰因素对动态电阻的影响 | 第67-70页 |
·不锈钢点焊过程中的动态电极压力 | 第70-73页 |
·不锈钢点焊过程中动态电极压力特征 | 第70-71页 |
·工艺参数对动态电极力的影响 | 第71-73页 |
·表征喷溅的特征信息 | 第73-75页 |
·熔核直径特征信息提取 | 第75-77页 |
·小结 | 第77-79页 |
第5章 不锈钢点焊质量预测模型 | 第79-101页 |
·基于多元线性回归分析的质量预测模型 | 第79-86页 |
·多元线性回归分析的数学模型 | 第79-81页 |
·多元线性回归分析的检验 | 第81-82页 |
·回归方程选择 | 第82-83页 |
·基于多元线性回归分析的点焊质量预测模型 | 第83-85页 |
·多元线性回归分析模型的性能评价 | 第85-86页 |
·基于神经网络的质量预测模型 | 第86-100页 |
·人工神经元模型和转移函数 | 第87-90页 |
·人工神经网络的结构类型 | 第90-91页 |
·人工神经网络的学习规则 | 第91-93页 |
·误差反传(BP)算法 | 第93-96页 |
·基于BP 神经网络的点焊质量预测模型 | 第96-98页 |
·神经网络模型的性能评价 | 第98-100页 |
·小结 | 第100-101页 |
第6章 结论 | 第101-103页 |
参考文献 | 第103-113页 |
附录1 动态电阻与动态电极力特征值与熔核直径之间的关系 | 第113-115页 |
附录2 部分测试样本的熔核直径预测结果 | 第115-116页 |
攻博期间发表的学术论文及其它成果 | 第116-117页 |
致谢 | 第117-118页 |
摘要 | 第118-121页 |
Abstract | 第121-123页 |