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基于免疫遗传算法的汽轮机转子钢低周疲劳裂纹扩展速率研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-19页
   ·研究背景及意义第12-13页
   ·疲劳裂纹扩展的研究进展第13-16页
   ·本文的研究内容及方法第16-19页
     ·本文研究的主要内容第16页
     ·本文研究的方法第16-19页
第二章 转子钢30CR1Mo1V 低周疲劳裂纹扩展特征第19-34页
   ·低周疲劳裂纹扩展的基本规律第19-23页
     ·疲劳裂纹扩展的宏观规律第19-20页
     ·疲劳裂纹扩展的微观规律第20-21页
     ·基于断裂力学的疲劳裂纹扩展的研究第21-22页
     ·断裂力学中的三个裂纹扩展公式第22-23页
   ·低周疲劳裂纹扩展的影响因素第23-31页
     ·温度对低周疲劳裂纹扩展的影响第23-26页
     ·载荷比对高温低周疲劳裂纹扩展的影响第26-27页
     ·蠕变对高温低周疲劳裂纹扩展的影响第27-28页
     ·老化对低周疲劳裂纹扩展的影响第28-31页
   ·低周疲劳裂纹扩展速率模型的建立第31-33页
     ·常温低周疲劳裂纹扩展速率模型的建立第31-32页
     ·高温低周疲劳裂纹扩展速率模型的建立第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 30Cr1Mo1V 钢的力学性能研究第34-38页
   ·常温拉伸性能第34页
   ·断裂韧性与常规力学性能的关系第34-35页
     ·断裂韧性与强度、塑性之间的关系第34-35页
     ·断裂韧性与冲击韧度之间的关系第35页
   ·高温力学性能第35-37页
     ·高温循环应力特性第35-36页
     ·高温短时拉伸特性第36-37页
     ·高温低周疲劳特性第37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 基于免疫机制的遗传算法的改进算法研究第38-52页
   ·相关算法介绍第38-42页
     ·最小二乘法拟合方法第38页
     ·人工神经网络算法第38-39页
     ·遗传算法介绍第39-40页
     ·免疫系统简介第40-42页
   ·免疫遗传算法的提出第42-43页
   ·免疫算法与遗传算法的关系第43页
   ·免疫遗传算法(IGA)第43-51页
     ·免疫遗传算法的概述第43-44页
     ·免疫遗传算法的特点第44页
     ·免疫遗传算法的主要内容第44-47页
     ·免疫遗传算法具体实现的步骤第47-49页
     ·免疫遗传算法算例考核第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 30CR1Mo1V 钢低周疲劳裂纹扩展速率的免疫遗传算法求解第52-63页
   ·30CR1Mo1V 钢裂纹扩展速率的免疫遗传算法计算步骤第52-54页
   ·优化计算结果及分析第54-62页
     ·常温低周疲劳裂纹扩展模型优化第55-56页
     ·高温低周疲劳裂纹扩展模型优化第56-59页
     ·考虑老化的低周疲劳裂纹扩展模型优化第59-62页
   ·本章小节第62-63页
总结与展望第63-65页
 1 本文工作的总结第63页
 2 本文工作的创新点第63-64页
 3 今后工作的展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
附录 A (攻读硕士学位期间发表的论文及专利)第70-71页
附录 B (资助本论文工作的科研课题)第71-72页
附录 C (免疫遗传算法MATLAB部分源代码)第72-74页

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