| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·选题的依据、目的和意义 | 第9-10页 |
| ·超低碳贝氏体钢的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·超低碳贝氏体钢发展状况 | 第10页 |
| ·超低碳贝氏体钢相变分析技术 | 第10-11页 |
| ·钢铁组织性能预报 | 第11-12页 |
| ·热模拟实验机 | 第12-13页 |
| ·电解抛光 | 第13-15页 |
| ·电解抛光的基本原理 | 第13-14页 |
| ·电解抛光的影响因素 | 第14-15页 |
| ·EBSD 系统简介 | 第15-18页 |
| ·EBSD 系统硬件组成 | 第15-16页 |
| ·EBSD 的基本原理[28-33] | 第16-17页 |
| ·EBSD 的应用 | 第17-18页 |
| ·EBSD 与其他衍射技术的比较 | 第18页 |
| ·课题来源 | 第18-19页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| 第2章 超低碳微合金钢贝氏体相变行为研究 | 第20-36页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·实验材料及方法 | 第20-24页 |
| ·实验材料 | 第20-21页 |
| ·实验方法 | 第21-24页 |
| ·Q550D 超低碳贝氏体组织演变规律分析 | 第24-31页 |
| ·金相试样的制备 | 第24-25页 |
| ·金相组织演变规律分析 | 第25-28页 |
| ·SEM 组织演变规律分析 | 第28-30页 |
| ·应力曲线分析 | 第30-31页 |
| ·Q550D 超低碳贝氏体 EBSD 分析 | 第31-34页 |
| ·电解抛光 | 第32页 |
| ·EBSD 成像分析 | 第32-33页 |
| ·EBSD 晶粒度分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 BP 神经网络理论及 Matlab 神经网络工具箱 | 第36-52页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·BP 神经网络 | 第36-44页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第36-38页 |
| ·BP 算法的推导 | 第38-42页 |
| ·BP 神经网络的实现步骤 | 第42页 |
| ·BP 神经网络的局限性及主要改进措施 | 第42-44页 |
| ·遗传算法 | 第44-48页 |
| ·什么是遗传算法 | 第44-45页 |
| ·遗传算法的特性 | 第45页 |
| ·遗传算法优化权值和阈值的步骤 | 第45-48页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第48-50页 |
| ·MATLAB 软件介绍 | 第48页 |
| ·神经网络工具箱 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 建立 BP 神经网络模型中参数的确定 | 第52-60页 |
| ·BP 神经网络结构设计 | 第52-54页 |
| ·隐层层数的确定 | 第52-53页 |
| ·隐层节点的确定 | 第53页 |
| ·输入层和输出层的确定 | 第53-54页 |
| ·如何选取训练样本 | 第54-55页 |
| ·样本数据的归一化处理 | 第55-56页 |
| ·BP 神经网络模型的参数确定 | 第56-58页 |
| ·初始权值和阈值的设定 | 第56页 |
| ·传递函数的选择 | 第56-57页 |
| ·训练函数的选择 | 第57页 |
| ·其它网络结构参数的设置 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 超低碳贝氏体晶粒尺寸的 BP 神经网络预测模型 | 第60-66页 |
| ·预测模型主要程序的设计 | 第60-63页 |
| ·结果分析和讨论 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |