| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 利用焊接进行增材制造的科研现状 | 第12-13页 |
| 1.3 电弧焊增材制造成型尺寸预测建模研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 焊接技术回归模型 | 第14-16页 |
| 1.5 人工神经网络建模研究现状 | 第16-17页 |
| 1.6 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 电弧焊单层试验设计及试验数据收集 | 第18-27页 |
| 2.1 试验设备和材料 | 第18页 |
| 2.2 焊接输入参数与焊道成型输出尺寸参数确定 | 第18-20页 |
| 2.3 试验设计 | 第20-23页 |
| 2.4 试验实施及样本数据采集 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 建立传统回归模型作为人工神经网络的参照模型 | 第27-30页 |
| 3.1 二次回归方程建立 | 第27-28页 |
| 3.2 二次回归方程检验与优化 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 焊接工艺参数与成型尺寸人工神经网络正向模型建立 | 第30-47页 |
| 4.1 人工神经网络模型含义 | 第30-34页 |
| 4.1.1 神经元 | 第30-31页 |
| 4.1.2 BP神经网络 | 第31-34页 |
| 4.2 系统模型的建立 | 第34-40页 |
| 4.2.1 学习样本与验证样本获取 | 第34页 |
| 4.2.2 数据处理 | 第34-36页 |
| 4.2.3 神经网络结构的设计 | 第36-39页 |
| 4.2.4 神经网络训练与验证 | 第39-40页 |
| 4.3 人工神经网络正向模型精度分析 | 第40-43页 |
| 4.4 熔敷过程行为的仿真研究 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 进一步优化人工神经网络模型 | 第47-54页 |
| 5.1 建立焊道成型反向预测模型 | 第47-50页 |
| 5.1.1 样本的获取 | 第47-48页 |
| 5.1.2 神经网络结构的设计 | 第48-50页 |
| 5.2 正反双向联合预测 | 第50-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 单道多层堆敷增材制造验证系统可靠性 | 第54-59页 |
| 6.1 验证试验设计 | 第54-56页 |
| 6.2 单道多层试验试验结果分析 | 第56-58页 |
| 6.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 在学期间研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |