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电磁铸造铝板坯的凝固过程和变形控制研究

第一章 绪论第1-43页
 §1.1 铝及其合金第13-14页
 §1.2 铝锭的电磁连续铸造第14-20页
 §1.3 电磁铸造铝板坯目前存在的问题第20-25页
 §1.4 本研究领域的文献回顾第25-36页
  1.4.1 铝板坯的凝固过程的研究第25-34页
  1.4.2 铝板坯的变形的研究第34-36页
 §1.5 人工神经网络及其在铸造中的应用第36-41页
  1.5.1 人工神经网络的起源和研究意义第36-37页
  1.5.2 人工神经网络的原理和特点第37-39页
  1.5.3 人工神经网络在铸造中的应用第39-41页
 §1.6 本论文的主要研究内容第41-43页
第二章 基于模糊神经网络的电磁铸造液柱成型性控制第43-58页
 §2.1 引言第43-44页
 §2.2 电磁铸造液柱的成型特性和控制第44-47页
  2.2.1 电磁铸造液柱的成型特性第44-45页
  2.2.2 电磁铸造液柱高度的控制第45-47页
 §2.3 基于模糊神经网络的电磁铸造液柱成型性控制第47-57页
  2.3.1 模糊神经网络的构造第47-50页
  2.3.2 网络的学习算法第50-53页
  2.3.3 基于模糊神经网络的控制系统第53-55页
  2.3.4 控制结果第55-57页
 §2.4 小结第57-58页
第三章 电磁铸造铝板坯变形的实验研究第58-83页
 §3.1 引言第58-59页
 §3.2 电磁铸造实验过程与实验方法第59-62页
 §3.3 板坯变形的实验研究第62-73页
  3.3.1 减小板坯起始段翘曲变形的工艺措施第62-65页
  3.3.2 工艺参数对稳态段宽面变形的影响第65-73页
 §3.4 冷却水分布对变形影响的研究第73-78页
  3.4.1 实验装置和工艺条件第73-75页
  3.4.2 冷却水分布对温度场和变形的影响第75-77页
  3.4.3 板坯凹陷形成过程的实验研究第77-78页
 §3.5 讨论第78-82页
 §3.6 小结第82-83页
第四章 电磁铸造铝板坯温度场的数值模拟第83-113页
 §4.1 引言第83-84页
 §4.2 电磁铸造板坯温度场计算的数学模型第84-86页
 §4.3 控制方程的差分化第86-92页
  4.3.1 变化计算空间的处理第86-88页
  4.3.2 差分格式的建立第88-92页
 §4.4 求解条件处理第92-100页
  4.4.1 网格剖分第92-93页
  4.4.2 初始条件第93页
  4.4.3 边界条件第93-95页
  4.4.4 热物性参数第95-97页
  4.4.5 潜热处理第97页
  4.4.6 感应热的处理第97-100页
 §4.5 温度场模拟的两个实例第100-103页
 §4.6 工艺参数对温度场的影响第103-111页
 §4.7 小结第111-113页
第五章 电磁铸造铝板坯变形的计算和控制第113-144页
 §5.1 引言第113页
 §5.2 板坯底部翘曲变形的近似计算第113-122页
  5.2.1 数学模型第114-117页
  5.2.2 计算实例第117-122页
 §5.3 板坯宽面凹陷变形的近似计算第122-130页
 §5.4 利用人工神经网络计算板坯宽面的凹陷第130-142页
  5.4.1 人工神经网络的学习算法第131-135页
  5.4.2 神经网络的拓扑结构的确定第135-136页
  5.4.3 训练样本和初始权、学习率、允许误差的选择第136-139页
  5.4.4 计算步骤第139页
  5.4.5 人工神经网络对变形的预测第139-141页
  5.4.6 人工神经网络对变形的控制第141-142页
 §5.5 小结第142-144页
第六章 结论与展望第144-146页
参考文献第146-152页
致谢第152-153页
附录: 作者在攻读博士学位期间发表及完成的论文第153-155页
创新点摘要及参与科研项目等第155页

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