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微尺度下材料力学性能及损伤模型参数的反演辨识

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
第1章 绪论第12-26页
   ·选题背景及研究意义第12-15页
     ·微尺度涂层材料模型参数的评估第12-13页
     ·材料损伤模型参数的表征第13-14页
     ·本课题的研究意义第14-15页
   ·反演分析方法的发展现状第15-17页
   ·反演分析方法在模型参数识别中的应用第17-23页
     ·基于微压痕测试技术的材料参数识别第17-19页
     ·损伤模型参数的识别第19-23页
   ·本文主要工作第23-26页
第2章 基于压痕测试的涂层材料力学性能参数的反演辨识研究第26-70页
   ·引言第26页
   ·微纳米压痕的测试和模拟第26-34页
     ·微纳米压痕测试的理论基础第26-29页
     ·微纳米压痕的测试方法第29-30页
     ·微纳米压痕测试的有限元模拟第30-33页
     ·微/纳米压痕测试与有限元分析结果的精度对比第33-34页
   ·两类改进的反演分析方法第34-38页
     ·基于梯度的改进卡尔曼滤波算法第35-37页
     ·人工智能之遗传算法第37-38页
   ·均匀涂层材料的力学性能参数反演识别第38-48页
     ·基于压痕测试的传统方法识别第39-40页
     ·卡尔曼滤波算法在弹塑性涂层材料的参数辨识中应用第40-48页
       ·卡尔曼滤波算法识别涂层材料参数的流程第40-42页
       ·插值响应面构建第42-44页
       ·单个圆球形压头模式反演第44-45页
       ·双圆球形压头模式反演第45-48页
   ·FGM力学性能参数的反演识别第48-69页
     ·FGM本构模型构建第48-51页
     ·基于直接调用的自适应蒙特卡罗法第51-55页
       ·蒙特卡罗法的原理第51-53页
       ·自适应蒙特卡罗法识别NiCrAlY材料参数第53-54页
       ·自适应蒙特卡罗法识别FGM材料参数第54-55页
     ·遗传算法在FGM本构参数识别中的应用第55-61页
       ·遗传算法适应度函数构建第56-57页
       ·单压头工况遗传算法识别过程第57-59页
       ·不同压头模式下的遗传算法第59-61页
     ·卡尔曼滤波算法在FGM本构参数识别中的应用第61-69页
       ·单圆球形压头模式的反演识别第61-63页
       ·圆球形压头模式的反演识别第63-67页
       ·不同形状双压头模式的反演识别第67-68页
       ·不同双压头模式的结果讨论第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第3章 多参数反演识别问题研究第70-80页
   ·引言第70页
   ·多参数反演辨识方案第70页
   ·基于压痕的涂层材料三参数整体识别第70-72页
   ·基于敏感度分析的多参数识别过程第72-79页
     ·基于ansys蒙特卡罗法的参数敏感性分析第72-73页
     ·基于插值方案的遍历搜索式参数敏感度分析第73-75页
     ·压头载荷对参数敏感度影响第75-76页
     ·压头形状对参数敏感度影响以及整体识别方案第76-78页
     ·基于敏感度影响的分步识别方案第78-79页
   ·本章小结第79-80页
第4章 内聚力模型参数的识别研究第80-98页
   ·引言第80页
   ·内聚力模型理论介绍第80-82页
   ·单向DCB模型界面内聚力演化参数识别第82-89页
     ·整体识别步第83-88页
       ·卡尔曼滤波算法识别过程第84-86页
       ·遗传算法识别过程第86-87页
       ·双约束曲线识别模式第87-88页
     ·已知M分步骤识别第88-89页
   ·结合裂纹扩展路径的参数识别方法第89-97页
     ·扩展有限元法与内聚力模型第89-91页
     ·双目标模式下卡尔曼滤波算法的参数识别第91-94页
     ·基于分散度的遗传算法识别第94-97页
   ·本章小结第97-98页
第5章 参数反演分析系统软件的设计第98-108页
   ·引言第98页
   ·反演系统软件实现流程第98-100页
   ·主要程序模块与实现方法第100-103页
   ·关键模块的功能设计第103-107页
   ·本章小结第107-108页
第6章 总结与展望第108-112页
   ·结论第108-110页
   ·创新点第110页
   ·展望第110-112页
参考文献第112-117页
致谢第117-118页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第118页

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