| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第13页 |
| 1.2 镁合金材料表面处理技术研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 化学及电化学表面处理 | 第14-16页 |
| 1.2.2 高能束表面处理 | 第16-17页 |
| 1.3 镁合金微弧氧化复合表面处理技术研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.1 微弧氧化与化学转化膜复合改性 | 第17页 |
| 1.3.2 微弧氧化与电化学沉积复合改性 | 第17-18页 |
| 1.3.3 微弧氧化与离子束复合改性 | 第18页 |
| 1.4 微弧氧化与激光重熔复合工艺 | 第18-19页 |
| 1.5 本文研究主要内容及技术路线 | 第19-23页 |
| 第2章 实验材料与方法 | 第23-29页 |
| 2.1 实验材料及所用试剂 | 第23页 |
| 2.2 激光重熔与微弧氧化设备 | 第23-26页 |
| 2.2.1 激光重熔设备与工艺 | 第23-25页 |
| 2.2.2 微弧氧化设备与工艺 | 第25-26页 |
| 2.3 组织与性能测试 | 第26-27页 |
| 2.3.1 微观组织 | 第26页 |
| 2.3.2 电化学腐蚀 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 激光重熔层温度场的数值模拟及耐蚀性能 | 第29-40页 |
| 3.1 基于ANSYS软件的重熔层温度场的数值模拟 | 第29-31页 |
| 3.1.1 ANSYS软件的分析流程 | 第29-30页 |
| 3.1.2 WE43镁合金热物性参数的确定 | 第30页 |
| 3.1.3 建立几何模型和网格划分 | 第30-31页 |
| 3.1.4 边界条件的处理与移动热源加载 | 第31页 |
| 3.2 温度场的数值模拟结果分析 | 第31-34页 |
| 3.2.1 不同时刻瞬态温度场的分布图 | 第31-32页 |
| 3.2.2 特定位置点的温度随时间变化图 | 第32-33页 |
| 3.2.3 激光功率及扫描速度对熔池深度的影响 | 第33-34页 |
| 3.3 实验验证 | 第34-36页 |
| 3.4 激光重熔层的耐蚀性能 | 第36-38页 |
| 3.4.1 激光重熔层的微观组织 | 第36-37页 |
| 3.4.2 动电位极化曲线及电化学阻抗谱 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 激光重熔-微弧氧化复合工艺对膜层耐蚀性能的研究 | 第40-52页 |
| 4.1 微弧氧化成膜的机理分析 | 第40-41页 |
| 4.2 激光重熔-微弧氧化复合工艺参数的选取 | 第41-43页 |
| 4.3 微弧氧化和激光重熔-微弧氧化复合工艺对膜层微观组织的对比研究 | 第43-46页 |
| 4.3.1 膜层截面微观形貌的对比 | 第43-44页 |
| 4.3.2 膜层表面微观形貌的对比 | 第44-45页 |
| 4.3.3 物相分析 | 第45-46页 |
| 4.4 微弧氧化和激光重熔-微弧氧化复合工艺对膜层耐蚀性能的对比研究 | 第46-50页 |
| 4.4.1 动电位极化曲线及电化学阻抗谱 | 第46-48页 |
| 4.4.2 浸泡实验 | 第48-49页 |
| 4.4.3 腐蚀机制分析 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于GA-BP神经网络的微弧氧化膜层厚度预测 | 第52-62页 |
| 5.1 样本数据采集 | 第52-53页 |
| 5.2 BP神经网络模型的建立 | 第53-55页 |
| 5.2.1 样本数据处理 | 第54页 |
| 5.2.2 BP神经网络结构的确定 | 第54-55页 |
| 5.3 遗传算法优化BP神经网络模型 | 第55-58页 |
| 5.3.1 遗传算法优化过程 | 第56-57页 |
| 5.3.2 BP神经网络的初始权值和阈值的优化 | 第57-58页 |
| 5.4 膜厚预测及结果分析 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士论文期间发表论文与研究成果目录 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
