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压力容器缺陷评定软件开发

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 压力容器缺陷评定的背景与意义第7页
    1.2 压力容器缺陷安全评定发展状况第7-8页
    1.3 开发压力容器缺陷评定软件的意义第8-9页
    1.4 本文的研究内容和特点第9页
    1.5 本文的结构安排第9-11页
第二章 安全评定理论体系及评定过程第11-23页
    2.1 断裂力学评定理论第11-15页
        2.1.1 线弹性断裂理论第11-13页
        2.1.2 弹塑性断裂理论第13-15页
    2.2 疲劳评定理论第15页
    2.3 缺陷安全评定过程第15-23页
        2.3.1 基础数据的获取第16页
        2.3.2 评定数据的处理第16-18页
        2.3.3 评定方法的选择第18-23页
第三章 软件可行性与需求分析第23-28页
    3.1 软件可行性分析第23-24页
        3.1.1 技术可行性分析第23页
        3.1.2 经济可行性分析第23-24页
        3.1.3 操作可行性分析第24页
    3.2 软件需求分析第24-28页
        3.2.1 软件开发的总体目标第24页
        3.2.2 软件功能实现分析第24-25页
        3.2.3 数据流分析第25-28页
第四章 开发评定软件设计第28-37页
    4.1 总体结构设计第28-30页
        4.1.1 软件框架图及总体描述第28-29页
        4.1.2 模块设计第29页
        4.1.3 编程软件的选择第29-30页
    4.4 用户界面设计第30-37页
        4.4.1 主界面第30-31页
        4.4.2 前处理模块界面第31-34页
        4.4.3 评定界面第34-37页
第五章 评定软件测试与案例试算第37-52页
    5.1 评定案例试算第37-50页
        5.1.1 评定实例第37-38页
        5.1.2 人工传统评定方法试算第38-41页
        5.1.3 软件评定试算第41-48页
        5.1.4 结果汇总比较第48-50页
    5.2 软件测试与优缺点分析第50-52页
        5.2.1 软件测试第50页
        5.2.2 评定软件总体评价分析第50-52页
第六章 新方法在容器缺陷评定的应用第52-59页
    6.1 压力容器缺陷评定新方法与新趋势第52-53页
    6.2 人工神经网络在容器缺陷评定中的应用第53-59页
        6.2.1 人工神经网络第53-54页
        6.2.2 人工神经网络应用于容器缺陷评定的可行性第54-55页
        6.2.3 人工神经网络应用于容器缺陷评定实例第55-59页
第七章 总结与展望第59-60页
    7.1 总结第59页
    7.2 展望第59-60页
附录第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65页

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