| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-14页 |
| 2 文献综述 | 第14-37页 |
| 2.1 高强度船板钢国内外发展状况及发展方向 | 第14-18页 |
| 2.1.1 国外高强度船板钢发展状况 | 第14-16页 |
| 2.1.2 国内高强度船板钢发展状况 | 第16-18页 |
| 2.1.3 高强度船板钢的发展方向 | 第18页 |
| 2.2 神经网络 | 第18-20页 |
| 2.3 DH36船板钢的性能要求 | 第20-23页 |
| 2.3.1 船板钢的力学性能 | 第20-21页 |
| 2.3.2 船板钢的焊接性能 | 第21-22页 |
| 2.3.3 船板钢的耐蚀性能 | 第22-23页 |
| 2.4 有害元素S、P对钢性能的影响 | 第23-26页 |
| 2.4.1 S元素对钢性能的影响 | 第23-26页 |
| 2.4.2 P元素对钢性能的影响 | 第26页 |
| 2.5 钢的强化机理及低碳钢中纳米析出物的分类 | 第26-32页 |
| 2.5.1 钢的综合强化机理 | 第26-29页 |
| 2.5.2 纳米析出物的分类 | 第29-32页 |
| 2.6 DH36高强度船板钢常用的生产及热处理工艺 | 第32-35页 |
| 2.6.1 冶炼工艺 | 第32-34页 |
| 2.6.2 热处理工艺 | 第34-35页 |
| 2.7 研究背景及研究内容 | 第35-37页 |
| 2.7.1 研究背景和意义 | 第35页 |
| 2.7.2 研究内容 | 第35-37页 |
| 3 DH36常规元素波动时S、P含量对机械性能影响的研究 | 第37-63页 |
| 3.1 DH36船板钢机械性能的影响因素的数学模型 | 第38-42页 |
| 3.1.1 DH36船板钢成分与力学性能的实验数据 | 第38-39页 |
| 3.1.2 DH36中成分与冲击功的数学模型 | 第39-41页 |
| 3.1.3 DH36船板钢中成分与屈服强度的数学模型 | 第41页 |
| 3.1.4 DH36船板钢中成分与拉伸强度的数学模型 | 第41-42页 |
| 3.1.5 DH36船板钢中成分与断面收缩率的数学模型 | 第42页 |
| 3.2 DH36的机械性能与钢中S含量之间的关系 | 第42-53页 |
| 3.2.1 不同C含量下DH36船板钢机械性能与S含量的关系 | 第43-45页 |
| 3.2.2 不同Si含量下DH36船板钢与S含量的关系 | 第45-47页 |
| 3.2.3 不同Mn含量下DH36机械性能与S含量的关系 | 第47-48页 |
| 3.2.4 不同P含量下DH36船板钢机械性能与S含量的关系 | 第48-50页 |
| 3.2.5 不同Alt含量下DH36船板钢机械性能与S含量的关系 | 第50-51页 |
| 3.2.6 本节小结 | 第51-53页 |
| 3.3 DH36船板钢性能与钢中P含量之间的关系 | 第53-61页 |
| 3.3.1 不同C含量下DH36船板钢机械性能与P含量的关系 | 第53-55页 |
| 3.3.2 不同Si含量下DH36船板钢机械性能与P含量的关系 | 第55-56页 |
| 3.3.3 不同Mn含量下DH36船板钢机械性能与P含量的关系 | 第56-58页 |
| 3.3.4 不同S含量下DH36机械性能与P含量的关系 | 第58-59页 |
| 3.3.5 不同Alt含量下DH36机械性能与P含量的关系 | 第59-61页 |
| 3.3.6 本节小结 | 第61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 4 基于BP神经网络的DH36船板钢机械性能预测模型 | 第63-79页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第63-68页 |
| 4.1.1 BP神经网络算法 | 第63-67页 |
| 4.1.2 BP神经网络的设计 | 第67-68页 |
| 4.2 遗传算法与BP神经网络融合 | 第68-70页 |
| 4.3 DH36船板钢的GA-BP神经网络预测模型 | 第70-76页 |
| 4.4 GA-BP神经网络同多元线性回归对比 | 第76-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 5 DH36中不同S含量下硫化物析出规律研究 | 第79-101页 |
| 5.1 不同S含量下MnS夹杂物的统计分析 | 第80-82页 |
| 5.1.1 S含量对MnS尺寸和数量的影响 | 第80-81页 |
| 5.1.2 S含量对硫化锰形貌的影响 | 第81-82页 |
| 5.2 硫化锰的热力学分析 | 第82-91页 |
| 5.3 硫化锰析出的动力学分析 | 第91-94页 |
| 5.4 利用MnS细化晶粒的机理研究 | 第94-100页 |
| 5.4.1 MnS对轧前原始奥氏体的钉扎作用 | 第94-97页 |
| 5.4.2 MnS的钉扎作用 | 第97-99页 |
| 5.4.3 MnS促进DH36晶内铁素体形核的研究 | 第99-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 6 DH36船板钢综合强化的研究 | 第101-120页 |
| 6.1 DH36中纳米析出物析出热力学研究 | 第101-106页 |
| 6.1.1 液相中碳氮化物析出的热力学计算 | 第102-104页 |
| 6.1.2 固液前沿析出物的热力学计算 | 第104-105页 |
| 6.1.3 固相中析出物析出的热力学计算 | 第105-106页 |
| 6.2 DH36中析出物及析出强化的研究 | 第106-114页 |
| 6.2.1 试样制备 | 第107页 |
| 6.2.2 力学性能检测 | 第107-108页 |
| 6.2.3 碳萃取复型制样 | 第108-109页 |
| 6.2.4 轧制态DH36钢的显微组织观察 | 第109页 |
| 6.2.5 轧制态DH36中典型的纳米析出物形貌及种类 | 第109-111页 |
| 6.2.6 轧制态DH36钢中纳米析出物统计及析出强化计算 | 第111-114页 |
| 6.3 DH36中固溶强化的研究 | 第114-115页 |
| 6.4 DH36中细晶强化的研究 | 第115-117页 |
| 6.5 DH36船板钢位错强化的研究 | 第117-118页 |
| 6.6 DH36船板钢综合强化总结分析 | 第118-119页 |
| 6.7 本章小结 | 第119-120页 |
| 7 工业试验及DH36性能的验证研究 | 第120-127页 |
| 7.1 DH36船板钢的生产 | 第120-121页 |
| 7.2 DH36的QC质量控制图分析 | 第121-124页 |
| 7.3 直方图分析 | 第124-125页 |
| 7.4 本章小结 | 第125-127页 |
| 8 结论和创新点 | 第127-129页 |
| 8.1 结论 | 第127-128页 |
| 8.2 创新点 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-140页 |
| 附录A 工厂实际生产数据 | 第140-148页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第148-152页 |
| 学位论文数据集 | 第152页 |
