| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 焊接变形产生及其控制技术的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 焊接变形产生及其影响因素的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 人工智能在焊接变形控制中的应用研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 课题研究内容及方案 | 第10-12页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第12-14页 |
| 2 手工电弧焊焊接工艺优化策略选择 | 第14-22页 |
| 2.1 现有焊接工艺分析 | 第14-17页 |
| 2.1.1 Q345B 钢的手工电弧焊特性 | 第14页 |
| 2.1.2 手工电弧焊及其特点 | 第14-15页 |
| 2.1.3 现有焊接工艺分析及其缺陷 | 第15-17页 |
| 2.2 焊接变形的形成机理及其影响因素 | 第17-19页 |
| 2.2.1 焊接变形的形成机理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 SMAW 工艺参数对焊接变形的影响 | 第18-19页 |
| 2.3 基于 GA-BP 算法的焊接工艺参数预测优化策略 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 3 传统 GA-BP 算法基本理论概述 | 第22-30页 |
| 3.1 遗传算法与 BP 神经网络的基本理论 | 第22-25页 |
| 3.1.1 BP 神经网络基本理论 | 第22-23页 |
| 3.1.2 遗传算法基本理论 | 第23-25页 |
| 3.2 传统 GA-BP 算法及其缺陷 | 第25-27页 |
| 3.3 针对传统 GA-BP 算法的改进 | 第27-29页 |
| 3.3.1 针对传统 GA-BP 算法的改进策略 | 第27页 |
| 3.3.2 改进 GA-BP 算法的运行流程 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于改进 GA-BP 算法的 SMAW 工艺参数预测优化模型 | 第30-41页 |
| 4.1 焊接变形预测模型建立 | 第30-32页 |
| 4.1.1 模型网络结构及性能评价指标 | 第30-31页 |
| 4.1.2 遗传算法主要参数设置 | 第31-32页 |
| 4.1.3 本焊接变形预测模型的特点 | 第32页 |
| 4.2 多目标工艺参数优化模型建立 | 第32-34页 |
| 4.2.1 优化变量及其约束条件 | 第32-33页 |
| 4.2.2 优化目标函数构建 | 第33-34页 |
| 4.3 变形预测模型与参数优化模型的实现 | 第34-37页 |
| 4.3.1 Matlab 软件及其特点 | 第34-35页 |
| 4.3.2 模型 Matlab 实现的关键技术 | 第35-37页 |
| 4.4 基于正交法则的工艺参数组合备选集 | 第37-40页 |
| 4.4.1 正交设计原理及其特点 | 第38-39页 |
| 4.4.2 基于正交设计的工艺参数组合备选集生成 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 焊接变形测量及焊接变形预测模型仿真分析 | 第41-48页 |
| 5.1 样本数据采集 | 第41-42页 |
| 5.1.1 试验材料设备和方法 | 第41页 |
| 5.1.2 焊接变形的测量 | 第41-42页 |
| 5.2 焊接变形预测模型仿真分析 | 第42-46页 |
| 5.2.1 变形预测模型仿真分析评价指标的确立 | 第42-43页 |
| 5.2.2 变形预测模型仿真分析试验参数设定 | 第43-44页 |
| 5.2.3 变形预测模型全局寻优能力分析 | 第44-45页 |
| 5.2.4 变形预测效率分析 | 第45-46页 |
| 5.3 工艺参数优化结果有效性验证 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 基于改进 GA-BP 算法的焊接工艺参数预测优化系统 | 第48-56页 |
| 6.1 系统总体结构及基本功能设计 | 第48-49页 |
| 6.1.1 系统总体结构及基本功能 | 第48页 |
| 6.1.2 系统操作流程 | 第48-49页 |
| 6.2 基于 Matlab GUI 的系统界面设计 | 第49-51页 |
| 6.3 优化系统在 SMAW 焊接工艺参数优化实例中的应用 | 第51-55页 |
| 6.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
