钢材焊接接头力学性能预测平台
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络简介 | 第14-17页 |
| ·人工神经网络概念 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络原理 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络在焊接领域的研究现状和发展趋势 | 第17-20页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 神经网络算法研究 | 第22-29页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第22-23页 |
| ·BP 算法的实现 | 第23-28页 |
| ·输入输出参数的确定 | 第23-24页 |
| ·神经网络框架的搭建 | 第24-25页 |
| ·误差计算 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 力学性能预测平台设计 | 第29-42页 |
| ·总体设计 | 第29-31页 |
| ·总体结构 | 第29-30页 |
| ·设计规范 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络模型训练系统设计 | 第31-36页 |
| ·系统结构 | 第31页 |
| ·样本文件的处理 | 第31-33页 |
| ·网络参数的设置 | 第33-34页 |
| ·模型的训练和组合 | 第34-36页 |
| ·人工神经网络模型预测系统设计 | 第36-41页 |
| ·系统结构 | 第36-37页 |
| ·模型的管理维护 | 第37-38页 |
| ·力学性能预测 | 第38-40页 |
| ·数据的保存和查看 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 力学性能实验和样本收集整理 | 第42-51页 |
| ·样本数据的收集 | 第42-43页 |
| ·Q345 焊接接头力学性能试验 | 第43-46页 |
| ·试验材料 | 第43-44页 |
| ·力学性能试验 | 第44-45页 |
| ·验证性试验 | 第45-46页 |
| ·样本数据的整理 | 第46-50页 |
| ·数据分析 | 第46-49页 |
| ·数据处理 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 神经网络模型的建立和分析 | 第51-67页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第51-59页 |
| ·埋弧焊某高强钢模型 | 第51-54页 |
| ·CO_2 气体保护焊低合金高强钢模型 | 第54-57页 |
| ·手工电弧焊Q345 模型 | 第57-59页 |
| ·模型精确度分析 | 第59-66页 |
| ·埋弧焊某高强钢模型分析 | 第59-62页 |
| ·CO_ 2气体保护焊模型分析 | 第62-64页 |
| ·手工电弧焊Q345 模型分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |
