改进神经网络在疲劳短裂纹演化行为中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·疲劳短裂纹研究意义 | 第9-10页 |
| ·疲劳短裂纹的定义 | 第10-11页 |
| ·疲劳短裂纹的演化行为 | 第11-13页 |
| ·疲劳短裂纹的表征方法 | 第13-17页 |
| ·疲劳短裂纹密度的演化 | 第13页 |
| ·疲劳短裂纹扩展的力学描述 | 第13-15页 |
| ·疲劳短裂纹演化的数值模拟 | 第15-16页 |
| ·疲劳短裂纹演化的其他表征方法 | 第16-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17-18页 |
| 2 高温低周疲劳短裂纹试验研究 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·材料与试验 | 第18-23页 |
| ·试验材料与设备 | 第18-21页 |
| ·试验条件与方法 | 第21-23页 |
| ·试验结果与分析 | 第23-30页 |
| ·疲劳短裂纹的萌生 | 第23-25页 |
| ·疲劳短裂纹的扩展 | 第25-26页 |
| ·疲劳短裂纹平均角度分析 | 第26-27页 |
| ·疲劳短裂纹密度分析 | 第27页 |
| ·疲劳短裂纹扩展速率分析 | 第27-30页 |
| 3 神经网络融合遗传算法 | 第30-41页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·神经网络(NN) | 第30-33页 |
| ·神经网络的分类及特点 | 第31-32页 |
| ·神经网络的基本功能 | 第32-33页 |
| ·反向传播网络(BPNN) | 第33-35页 |
| ·遗传算法(GA) | 第35-39页 |
| ·遗传算法在神经网络中的融合 | 第39-41页 |
| 4 改进神经网络在疲劳短裂纹演化行为中的应用 | 第41-52页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·疲劳短裂纹演化行为的表征 | 第41-42页 |
| ·神经网络的设计 | 第42-44页 |
| ·遗传算法的设计 | 第44-46页 |
| ·改进神经网络的疲劳短裂纹密度应用 | 第46-48页 |
| ·改进神经网络的疲劳短裂纹扩展速率应用 | 第48-52页 |
| 5 基于改进神经网络的疲劳寿命预测 | 第52-58页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·疲劳损伤的描述 | 第52-55页 |
| ·基于神经网络的疲劳寿命预测 | 第55-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
