| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 1 文献综述 | 第9-23页 |
| 1.1 不锈钢概述 | 第9-14页 |
| 1.1.1 不锈钢的发展概述 | 第9-10页 |
| 1.1.2 不锈钢的特点 | 第10-12页 |
| 1.1.3 不锈钢的应用 | 第12-14页 |
| 1.2 冷轧不锈钢带材生产 | 第14-17页 |
| 1.2.1 冷轧不锈钢带生产工艺 | 第14-15页 |
| 1.2.2 冷轧不锈钢带的轧制机组 | 第15-16页 |
| 1.2.3 冷轧不锈钢带的低温退火 | 第16-17页 |
| 1.2.4 冷轧不锈钢带的精整 | 第17页 |
| 1.3 冷轧不锈钢板形控制 | 第17-20页 |
| 1.3.1 不锈钢板形的影响因素 | 第17-18页 |
| 1.3.2 冷轧不锈钢带材的缺陷 | 第18-19页 |
| 1.3.3 冷轧不锈钢板形改善方法 | 第19-20页 |
| 1.4 BP 神经网络及应用 | 第20-21页 |
| 1.4.1 BP 神经网络 | 第20页 |
| 1.4.2 BP 神经网络数学模型 | 第20-21页 |
| 1.4.3 BP 神经网络在不锈钢冷轧的应用 | 第21页 |
| 1.5 冷轧不锈钢残余应力分析 | 第21-22页 |
| 1.5.1 盲孔法发展现状 | 第21页 |
| 1.5.2 残余应力改善方法 | 第21页 |
| 1.5.3 盲孔法测残余应力原理 | 第21-22页 |
| 1.6 研究内容及意义 | 第22-23页 |
| 2 退火温度对 304 不锈钢带组织和力学性能的影响 | 第23-28页 |
| 2.1 实验材料及方法 | 第23-24页 |
| 2.1.1 实验材料 | 第23页 |
| 2.1.2 实验方法 | 第23-24页 |
| 2.2 实验结果与分析 | 第24-27页 |
| 2.2.1 力学性能 | 第24-26页 |
| 2.2.2 显微组织分析 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 退火温度对 304 不锈钢带残余应力的影响 | 第28-35页 |
| 3.1 实验材料及方法 | 第28-29页 |
| 3.1.1 实验材料 | 第28页 |
| 3.1.2 实验方法 | 第28-29页 |
| 3.2 退火温度对强度的影响 | 第29-30页 |
| 3.3 退火温度对残余应力影响分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 残余应力产生 | 第30页 |
| 3.3.2 盲孔法测残余应力的原理 | 第30-31页 |
| 3.3.3 退火温度对残余应力的影响 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 神经网络在 301B 不锈钢带屈服强度预测中的应用 | 第35-42页 |
| 4.1 实验材料和设备 | 第35-36页 |
| 4.2 BP 神经网络 | 第36-37页 |
| 4.3 建立 BP 神经网络模型 | 第37-38页 |
| 4.4 BP 神经网络模型预测分析 | 第38-39页 |
| 4.5 神经网络模型预测图谱 | 第39-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 结论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 在学研究成果 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |