| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第13-15页 |
| ·碳纤维复合材料制孔加工的研究现状 | 第15-18页 |
| ·国内研究概况 | 第15-16页 |
| ·国外研究概况 | 第16-18页 |
| ·课题主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 碳纤维复合材料的性能及制孔缺陷产生的原因 | 第19-27页 |
| ·碳纤维复合材料的性能 | 第19-21页 |
| ·HT3/5224材料简介 | 第19页 |
| ·HT3/5224材料的力学性能 | 第19-21页 |
| ·碳纤维复合材料的制孔缺陷分析 | 第21-25页 |
| ·钻孔缺陷特征的理论分析 | 第22-23页 |
| ·钻孔缺陷特性的实验分析 | 第23-25页 |
| ·钻削热对钻孔缺陷的影响 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 CFRP制孔过程中轴向力的数值模拟分析 | 第27-38页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·ABAQUS软件简介 | 第27-28页 |
| ·通过数值模拟分析钻孔参数对轴向力的影响 | 第28-33页 |
| ·麻花钻模型的建立 | 第28-29页 |
| ·复合材料模型的建立 | 第29-30页 |
| ·复合材料模型失效准则的选择 | 第30-32页 |
| ·网格划分,边界条件及接触设置 | 第32-33页 |
| ·验证数值模拟的准确性 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 CFRP制孔过程的自适应控制器设计 | 第38-54页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络简介 | 第39-42页 |
| ·控制方案的确定 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络基本原理 | 第43-46页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第43页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第43-46页 |
| ·神经网络自适应控制器的设计 | 第46-51页 |
| ·神经网络自适应控制系统模型 | 第46页 |
| ·神经网络自适应控制器的结构方案 | 第46-48页 |
| ·神经网络自适应控制器的计算过程 | 第48-51页 |
| ·CFRP制孔过程中的期望轴向力 | 第51-53页 |
| ·本章小节 | 第53-54页 |
| 第5章 应用MATLAB对神经网络自适应控制器进行训练和测试 | 第54-59页 |
| ·神经网络辨识与控制工具箱简介 | 第54-55页 |
| ·神经网络辨识器的训练与测试 | 第55-57页 |
| ·神经网络控制器的训练与测试 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第65页 |