| 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 研究现状 | 第14-42页 |
| 2.1 铝合金的半连续铸造和凝固行为 | 第14-16页 |
| 2.2 合金元素对铝合金热裂影响的研究现状 | 第16-20页 |
| 2.2.1 主合金元素的影响 | 第16-18页 |
| 2.2.2 晶粒细化元素的影响 | 第18-19页 |
| 2.2.3 杂质元素的影响 | 第19-20页 |
| 2.3 半连铸热裂行为表征手段 | 第20-25页 |
| 2.4 热裂判据 | 第25-29页 |
| 2.4.1 应力基判据 | 第25-27页 |
| 2.4.2 应变基判据 | 第27-28页 |
| 2.4.3 应变速率基判据 | 第28-29页 |
| 2.4.4 其他判据 | 第29页 |
| 2.5 铸态晶粒尺寸预测模型的研究现状 | 第29-35页 |
| 2.5.1 晶粒细化机制 | 第30-31页 |
| 2.5.2 自由生长理论 | 第31-33页 |
| 2.5.3 铸态Kampmann-Wagner numerical(KWN)模型 | 第33-35页 |
| 2.6 机器学习算法简介 | 第35-38页 |
| 2.6.1 DBSCAN算法 | 第36-38页 |
| 2.6.2 BP神经网络算法 | 第38页 |
| 2.7 课题研究目的、意义和主要内容 | 第38-42页 |
| 2.7.1 课题研究目的与意义 | 第38-39页 |
| 2.7.2 课题主要研究内容及研究路线 | 第39-42页 |
| 3 晶粒细化剂添加对AA7050铝合金微观组织和热裂行为的影响研究 | 第42-62页 |
| 3.1 实验方法 | 第42-47页 |
| 3.1.1 合金制备 | 第42-43页 |
| 3.1.2 热裂敏感性评估 | 第43-44页 |
| 3.1.3 热收缩与载荷行为测量 | 第44-46页 |
| 3.1.4 微观组织表征 | 第46-47页 |
| 3.2 实验结果 | 第47-56页 |
| 3.2.1 微观组织 | 第47-51页 |
| 3.2.2 热裂敏感性 | 第51-52页 |
| 3.2.3 热收缩与载荷行为 | 第52-56页 |
| 3.2.4 断口形貌 | 第56页 |
| 3.3 分析讨论 | 第56-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 主合金元素(Zn、Mg及Cu)对半连铸7xxx铝合金微观组织和热裂行为的影响研究 | 第62-88页 |
| 4.1 实验方法 | 第63-66页 |
| 4.1.1 合金制备 | 第63-64页 |
| 4.1.2 热裂评估装置 | 第64-66页 |
| 4.2 实验结果 | 第66-78页 |
| 4.2.1 凝固路径计算 | 第66-69页 |
| 4.2.2 裂纹宽度测量 | 第69-71页 |
| 4.2.3 载荷发展 | 第71-75页 |
| 4.2.4 铸态微观组织 | 第75-78页 |
| 4.3 SKK判据热裂预测 | 第78-83页 |
| 4.4 分析讨论 | 第83-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-88页 |
| 5 微量杂质元素(Fe和Si)对半连铸7xxx铝合金微观组织和热裂行为的影响研究 | 第88-104页 |
| 5.1 实验方法 | 第88-89页 |
| 5.2 实验结果 | 第89-97页 |
| 5.2.1 凝固路径计算 | 第89-91页 |
| 5.2.2 热裂敏感性 | 第91-93页 |
| 5.2.3 凝固期间载荷进展 | 第93-94页 |
| 5.2.4 铸态微观组织 | 第94-97页 |
| 5.3 SKK判据热裂预测 | 第97-99页 |
| 5.4 分析讨论 | 第99-102页 |
| 5.5 本章小结 | 第102-104页 |
| 6 基于机器学习的7xxx合金铸态晶粒尺寸预测研究 | 第104-118页 |
| 6.1 机器学习算法 | 第104-112页 |
| 6.1.1 基于非监督学习的智能数据诊断方法 | 第105-106页 |
| 6.1.2 基于人工神经网络的相图数据压缩方法 | 第106-112页 |
| 6.2 7xxx合金铸态晶粒尺寸预测 | 第112-116页 |
| 6.3 分析讨论 | 第116-117页 |
| 6.4 本章小结 | 第117-118页 |
| 7 结论、创新点及展望 | 第118-122页 |
| 7.1 结论 | 第118-119页 |
| 7.2 创新点 | 第119-120页 |
| 7.3 展望 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-134页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第134-140页 |
| 学位论文数据集 | 第140页 |
