| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·液压机的应用领域 | 第11-12页 |
| ·液压机结构类型简介 | 第12-14页 |
| ·四柱式结构 | 第12-13页 |
| ·框架式结构 | 第13-14页 |
| ·钢丝缠绕式结构 | 第14页 |
| ·液压机的发展方向和趋势 | 第14-16页 |
| ·自动上下料液压机 | 第14-15页 |
| ·快速高速液压机 | 第15页 |
| ·远程控制液压机 | 第15页 |
| ·环保节能液压机 | 第15-16页 |
| 第二章 船首船尾典型板材成型件工艺分析 | 第16-35页 |
| ·国内外船舶制造技术现状 | 第16页 |
| ·国内外船体板材成型液压机技术现状 | 第16-18页 |
| ·国内船体板材成型液压机技术现状 | 第16-17页 |
| ·国外船体板材成型液压机技术现状 | 第17-18页 |
| ·船首船尾零件成型采用的模具 | 第18-19页 |
| ·目前船体板材成型工艺存在的问题 | 第19-20页 |
| ·工艺的制约 | 第19-20页 |
| ·单臂液压机的制约 | 第20页 |
| ·船首船尾零件加工改进工艺原理 | 第20-22页 |
| ·单角或单段弧成型原理 | 第20-21页 |
| ·复杂曲面成型原理 | 第21-22页 |
| ·大型六轴数控回转压头可移动式液压机 | 第22-23页 |
| ·船首船尾典型板材成型件加工工艺 | 第23-35页 |
| ·船首船尾简单曲面零件加工工艺 | 第23-26页 |
| ·船首船尾复杂曲面零件加工工艺 | 第26-35页 |
| 第三章 液压机主机有限元分析及实验验证 | 第35-57页 |
| ·THP34Y-1000G 液压机简介 | 第35-38页 |
| ·移动油泵站 | 第36页 |
| ·主油缸装置 | 第36页 |
| ·移动工作台 | 第36-37页 |
| ·主机机架 | 第37页 |
| ·液压系统 | 第37页 |
| ·电气系统 | 第37-38页 |
| ·升降棍道 | 第38页 |
| ·THP34Y-1000G 有限元分析 | 第38-45页 |
| ·液压机主机有限元模型及建模流程 | 第39-43页 |
| ·液压机主机有限元分析结果 | 第43-45页 |
| ·THP34Y-1000G 液压机刚度检测 | 第45-54页 |
| ·实验仪器介绍 | 第45-47页 |
| ·检测方法 | 第47-48页 |
| ·检测步骤 | 第48-50页 |
| ·上横梁及下横梁实验检测原始数据 | 第50-52页 |
| ·上横梁及下横梁数据处理 | 第52-54页 |
| ·THP34Y-1000G 液压机主机有限元分析与实验结果对比分析 | 第54-57页 |
| 第四章 液压机上横梁与下横梁变形规律及应用 | 第57-64页 |
| ·THP34Y-1000G 液压机上横梁及下横梁变形非线性曲线方程回归 | 第57-60页 |
| ·压头位于中间位置时的上下横梁变形非线性曲线方程回归 | 第58页 |
| ·压头位于左半程位置时的上下横梁变形非线性曲线方程回归 | 第58-59页 |
| ·压头位于左极限位置时的上下横梁变形非线性曲线方程回归 | 第59-60页 |
| ·THP34Y-1000G 液压机上横梁及下横梁变形多元非线性曲线方程回归 | 第60-61页 |
| ·S-THP34Y-1500 刚度检测及验证 | 第61-63页 |
| ·实验仪器 | 第61页 |
| ·检测方法及结果 | 第61-62页 |
| ·对 S-THP34Y-1500 上下横梁变形进行多元非线性曲线方程回归 | 第62-63页 |
| ·非线性曲线方程回归公式的应用 | 第63-64页 |
| ·计算整机最大变形及刚度 | 第63页 |
| ·计算有效变形及刚度 | 第63-64页 |
| 第五章 液压机主机结构灵敏度分析 | 第64-75页 |
| ·灵敏度分析及优化设计参数提取方法 | 第65页 |
| ·THP34Y-1000G 上横梁灵敏度分析及优化设计参数选取 | 第65-70页 |
| ·THP34Y-1000G 下横梁灵敏度分析及优化设计参数选取 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 液压机主机结构优化设计 | 第75-86页 |
| ·生物神经网络 | 第75页 |
| ·生物神经元结构 | 第75页 |
| ·生物神经元的工作机理 | 第75页 |
| ·人工神经网络 | 第75-77页 |
| ·感知机的结构 | 第76页 |
| ·BP 神经网络 | 第76-77页 |
| ·BP 网络中的神经元学习方法 | 第77页 |
| ·程序参数的确定 | 第77-81页 |
| ·BP 网络各个参数的确定 | 第77-81页 |
| ·遗传算法参数的确定 | 第81页 |
| ·THP34Y-1000G 液压机优化设计结果 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第七章 结论与展望 | 第86-88页 |
| ·全文总结 | 第86页 |
| ·论文主要成果 | 第86-87页 |
| ·工作展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
