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铝合金薄板轮廓激光切割工艺研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究的背景和意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究的意义第11页
    1.2 课题研究的内容第11-13页
    1.3 激光切割技术的应用和发展现状第13-15页
        1.3.1 激光切割在工业上的应用第13页
        1.3.2 国内外发展现状第13-15页
    1.4 激光发展趋势第15-18页
第2章 激光切割原理及分类第18-33页
    2.1 激光的产生和特性第18-22页
        2.1.1 激光产生的条件第18-20页
        2.1.2 激光辐射特性第20-22页
    2.2 激光切割能量分析和方式第22-25页
        2.2.1 激光切割能量分析第22-23页
        2.2.2 激光切割方式第23-25页
    2.3 CO_2激光器的结构和分类第25-27页
        2.3.1 激光器工艺装置的结构原理第25-26页
        2.3.2 CO_2气体激光器分类第26-27页
    2.4 激光材料的吸收率和反射特性第27-28页
    2.5 切割质量的影响因素和评价标准第28-33页
        2.5.1 影响切割质量的因素第28-30页
        2.5.2 激光切割质量的评定第30-33页
第3章 激光切割圆弧单因素试验研究第33-43页
    3.1 试验方案和材料第33-34页
    3.2 试验仪器第34-36页
        3.2.1 激光切割设备第34-35页
        3.2.2 测量仪器第35-36页
    3.3 单因素试验分析第36-41页
        3.3.1 圆弧半径对粗糙度和挂渣的影响第36-37页
        3.3.2 激光功率对圆弧粗糙度和挂渣的影响第37-38页
        3.3.3 切割速率对圆弧粗糙度和挂渣的影响第38-39页
        3.3.4 氮气压力对圆弧粗糙度和挂渣的影响第39-41页
    3.4 本章小结第41-43页
第4章 影响因素对切割质量的综合试验分析第43-61页
    4.1 试验方法和结果第43-44页
    4.2 极差分析第44-46页
    4.3 方差分析第46-48页
        4.3.1 方差分析原理第46-47页
        4.3.2 四因素对切割质量的方差分析第47-48页
    4.4 建立BP神经网络模型第48-55页
        4.4.1 BP神经网络概述第48-49页
        4.4.2 BP网络计算公式第49-51页
        4.4.3 BP网络参数确定第51-52页
        4.4.4 GUI界面BP网络训练第52-53页
        4.4.5 影响因素和测量结果之间的非线性方程第53-55页
    4.5 工艺参数预测第55-60页
        4.5.1 遗传算法概述第55-56页
        4.5.2 遗传算法基本步骤第56-57页
        4.5.3 遗传算法的实现第57-59页
        4.5.4 遗传算法寻求最佳工艺参数第59-60页
    4.6 本章小结第60-61页
第5章 激光切割缝阵分析及参数验证第61-73页
    5.1 试验方法第61-62页
    5.2 单因素试验第62-65页
    5.3 正交试验第65-70页
        5.3.1 正交试验方法第65-66页
        5.3.2 缝阵正交试验极差分析第66页
        5.3.3 缝阵正交试验方差分析第66-67页
        5.3.4 利用遗传算法对缝阵参数优化第67-70页
    5.4 激光切割铝合金轮廓参数优化的验证第70-72页
        5.4.1 圆弧工艺参数验证第70-71页
        5.4.2 缝阵参数验证第71-72页
    5.5 本章小结第72-73页
结论及展望第73-75页
参考文献第75-81页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第81-82页
致谢第82页

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