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无石棉混杂纤维摩阻材料的智能摩擦学设计

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-6页
第一章 绪论第6-18页
 1.1 引言第6页
 1.2 无石棉摩阻材料的研究状况第6-10页
  1.2.1 无石棉摩阻材料概况第6-7页
  1.2.2 无石棉摩阻材料研究的最新进展第7-8页
  1.2.3 我国摩阻材料与国外的差距第8-10页
   1.2.3.1 制造技术方面第9页
   1.2.3.2 产品性能方面第9-10页
 1.3 无石棉摩阻材料的选用第10-12页
  1.3.1 无石棉增强纤维的选用第10-11页
  1.3.2 树脂的选用第11页
  1.3.3 填料的选用第11-12页
 1.4 摩阻材料的摩擦学设计第12-14页
  1.4.1 摩擦学设计第12-13页
  1.4.2 摩擦制动器的摩擦学设计第13-14页
 1.5 人工智能技术在材料设计中的应用第14-16页
  1.5.1 专家系统第14-15页
  1.5.2 人工神经网络第15-16页
  1.5.3 遗传算法第16页
 1.6 论文研究的方向和主要工作内容第16-18页
第二章 人工智能技术在摩阻材料优化设计中的研究第18-31页
 2.1 现代化的配方优化设计第18-19页
 2.2 神经网络技术的应用~([64-69])第19-22页
  2.2.1 人工神经网络的优点第19-20页
  2.2.2 人工神经网络的发展简史及其分类第20-21页
  2.2.3 人工神经网络的应用第21-22页
 2.3 BP神经网络第22-27页
  2.3.1 BP网络简介第22-23页
  2.3.2 BP学习规则第23-26页
  2.3.3 BP网络的设计第26-27页
   一 输入层设计第26页
   二 隐含层设计第26-27页
   三 输出层设计第27页
 2.4 遗传算法第27-29页
 2.5 遗传算法与神经网络(GA—ANN)协同优化第29-31页
第三章 摩阻材料配方试验第31-44页
 3.1 材料配方的设计第31-36页
  3.1.1 原材料选择第31-32页
  3.1.2 均匀试验设计第32-34页
   一 均匀试验设计概述第32页
   二 均匀设计表与使用表第32-34页
  3.1.3 试验方案设计第34-36页
   一 因素与水平的选取第34页
   二 选择均匀设计表及表头设计第34-36页
 3.2 摩阻材料的生产工艺第36-39页
 3.3 模具设计第39-40页
 3.4 主要试验设备第40-44页
  3.4.1 热压机第40-41页
  3.4.2 JF801S型1升实验室用混料机第41-42页
  3.4.3 JF150D—Ⅱ型定速式摩擦试验机第42-44页
第四章 人工神经网络建模及实现第44-57页
 4.1 试验结果及分析第44-47页
  4.1.1 均匀设计试验结果第44-45页
  4.1.2 结果分析第45-47页
 4.2 基于Matlab的人工神经网络实现第47-57页
  4.2.1 Matlab和神经网络工具箱第47-48页
  4.2.2 神经网络工具箱的使用第48-51页
  4.2.3 摩阻材料配方的人工神经网络编程实现第51-56页
  4.3 本章小结 第56-57页
第五章 遗传算法与神经网络的协同优化第57-65页
 5.1 GA—ANN的算法实现第57-60页
  5.1.1 GA软件包主要函数第57-58页
   1 初始化函数initializega第57页
   2 遗传函数ga第57-58页
  5.1.2 适应度函数NeuralEvl第58-59页
  5.1.3 GA-ANN优化主程序第59-60页
 5.2 协同优化结果第60-65页
  5.2.1 验证结果第61-63页
  5.2.2 结果对比分析第63-65页
第六章 主要结论第65-66页
 本文所得主要结论:第65页
 今后的研究方向和工作:第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70页

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