| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 激光深熔焊接和熔透状态分类 | 第16-19页 |
| 1.2.1 激光深熔焊接 | 第16-18页 |
| 1.2.2 熔透状态分类 | 第18-19页 |
| 1.3 熔透检测方法现状及分析 | 第19-26页 |
| 1.3.1 声信号检测方法 | 第20-21页 |
| 1.3.2 超声波信号检测方法 | 第21-22页 |
| 1.3.3 紫外辐射和可见光检测方法 | 第22-23页 |
| 1.3.4 温度场检测方法 | 第23页 |
| 1.3.5 机器视觉检测方法 | 第23-25页 |
| 1.3.6 多传感器融合检测方法 | 第25-26页 |
| 1.4 现有检测方法存在的问题 | 第26-27页 |
| 1.5 论文研究内容 | 第27-29页 |
| 第二章 激光焊接试验系统与焊接试验 | 第29-59页 |
| 2.1 引言 | 第29-30页 |
| 2.2 低碳钢激光焊接试验 | 第30-39页 |
| 2.2.1 获取焊件正面和背面特征信息 | 第30-34页 |
| 2.2.2 获取焊件正面和侧面特征信息 | 第34-39页 |
| 2.3 不锈钢焊接试验 | 第39-48页 |
| 2.3.1 不锈钢激光—电弧复合焊接 | 第39-46页 |
| 2.3.2 不锈钢和低碳钢焊接试验 | 第46-48页 |
| 2.4 铝合金焊接试验 | 第48-56页 |
| 2.4.1 铝合金5052焊接试验 | 第50-52页 |
| 2.4.2 铝合金6061焊接试验 | 第52-54页 |
| 2.4.3 铝合金6061和铝合金5052焊接试验 | 第54-56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-59页 |
| 第三章 激光焊接过程中熔透的状态检测 | 第59-83页 |
| 3.1 引言 | 第59页 |
| 3.2 激光焊接视觉检测试验平台 | 第59-60页 |
| 3.3 焊接特征提取 | 第60-70页 |
| 3.3.1 焊接图像获取 | 第60-64页 |
| 3.3.2 彩色图像转换 | 第64-66页 |
| 3.3.3 基于K均值聚类算法图像特征提取 | 第66-68页 |
| 3.3.4 小波图像处理 | 第68-70页 |
| 3.4 熔透的状态与焊接特征变化规律的分析 | 第70-80页 |
| 3.4.1 熔透的状态与焊接特征的变化规律 | 第70-78页 |
| 3.4.2 各个特征变化规律分析 | 第78-80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-83页 |
| 第四章 激光焊接过程中焊件背面焊缝宽度的预测 | 第83-123页 |
| 4.1 引言 | 第83页 |
| 4.2 激光焊接试验平台 | 第83-84页 |
| 4.3 获取焊接试验特征信息 | 第84-101页 |
| 4.3.1 获取焊接试验图像 | 第84-89页 |
| 4.3.2 彩色图像色彩空间转换 | 第89-91页 |
| 4.3.3 焊接图像特征提取 | 第91-101页 |
| 4.4 建立焊件背面焊缝预测模型 | 第101-120页 |
| 4.4.1 典型BP神经网络 | 第101-104页 |
| 4.4.2 确定BP神经网络参数 | 第104-109页 |
| 4.4.3 LMBP神经网络对焊件背面焊缝宽度的预测 | 第109-114页 |
| 4.4.4 贝叶斯神经网络对焊件背面焊缝宽度的预测 | 第114-120页 |
| 4.5 本章小结 | 第120-123页 |
| 第五章 大功率盘形激光焊接焊件质量成形分析 | 第123-137页 |
| 5.1 引言 | 第123页 |
| 5.2 焊缝成形分析 | 第123-135页 |
| 5.2.1 焊缝成形宏观结构分析 | 第123-133页 |
| 5.2.2 焊缝成形微观结构分析 | 第133页 |
| 5.2.3 焊缝硬度测试 | 第133-135页 |
| 5.3 本章小结 | 第135-137页 |
| 总结与展望 | 第137-141页 |
| 1 研究内容总结 | 第137-139页 |
| 2 主要创新点 | 第139页 |
| 3 后续研究展望 | 第139-141页 |
| 参考文献 | 第141-151页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第151-153页 |
| 致谢 | 第153页 |
