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基于最大熵原理的疲劳损伤表征研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题背景与意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 疲劳损伤理论的研究现状第12-14页
        1.2.1 疲劳理论的发展第12页
        1.2.2 传统的疲劳损伤表征方法第12-14页
        1.2.3 最大熵原理在疲劳寿命预测中的发展现状第14页
    1.3 疲劳失效模型在微电子封装领域的应用现状第14-17页
        1.3.1 焊点材料的本构模型第15-16页
        1.3.2 焊点合金的疲劳失效模型第16-17页
        1.3.3 最大熵断裂模型在焊点疲劳损伤中应用现状第17页
    1.4 数字图像相关方法在力学测量中的应用现状第17-18页
    1.5 本文主要内容与研究方案第18-21页
        1.5.1 研究内容第18-19页
        1.5.2 研究方案第19-21页
第2章 最大熵断裂模型第21-31页
    2.1 引言第21页
    2.2 最大熵原理介绍第21-23页
        2.2.1 信息理论与统计力学第21-22页
        2.2.2 最大熵原理与微观结构的概率第22-23页
    2.3 最大熵断裂模型第23-30页
        2.3.1 基于随动硬化特性的渐进损伤模型第23-25页
        2.3.2 非局部方法第25-27页
        2.3.3 基于卡尔曼滤波算法的反演分析第27-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 最大熵断裂模型在微观互连焊点疲劳损伤中的应用第31-43页
    3.1 引言第31页
    3.2 剪切疲劳实验第31-35页
        3.2.1 实验方案与结果第31-34页
        3.2.2 损伤累积参数第34-35页
    3.3 焊点模型的有限元模拟第35-38页
    3.4 非局部方法的验证分析第38-39页
    3.5 反演辨识的结果与分析第39-41页
        3.5.1 响应函数的构造第39-40页
        3.5.2 反演结果分析与验证第40-41页
    3.6 本章小结第41-43页
第4章 三维数字图像相关测量系统第43-55页
    4.1 引言第43页
    4.2 相机标定与图像矫正第43-44页
        4.2.1 相机标定第43页
        4.2.2 外极线矫正第43-44页
    4.3 基于贝叶斯模型与数字图像相关的立体匹配算法第44-47页
        4.3.1 贝叶斯概率模型第44-45页
        4.3.2 视差优化算法第45-46页
        4.3.3 三维坐标计算第46-47页
    4.4 时序匹配算法第47-50页
        4.4.1 相关函数第47-48页
        4.4.2 非线性优化算法第48-50页
        4.4.3 应变计算第50页
    4.5 实验分析与验证第50-53页
        4.5.1 标准圆柱表面重建实验第51-52页
        4.5.2 钢板拉伸应变测量实验第52-53页
    4.6 本章小结第53-55页
第5章 结合DIC与最大熵模型的宏观疲劳损伤研究第55-73页
    5.1 引言第55页
    5.2 疲劳实验第55-57页
    5.3 基于N-M算法的材料参数辨识方法第57-64页
        5.3.1 Nelder-Mead算法第58-59页
        5.3.2 有限元模型的建立第59-60页
        5.3.3 边界条件的施加第60-62页
        5.3.4 反演结果与分析第62-64页
    5.4 单边缺口试样的疲劳损伤表征方法第64-72页
        5.4.1 计算区域的确定第64-66页
        5.4.2 DIC计算区域与有限元模型之间的匹配第66-68页
        5.4.3 边界条件的施加第68-69页
        5.4.4 结果对比与分析第69-72页
    5.5 本章小结第72-73页
第6章 结论与展望第73-75页
    6.1 结论第73-74页
    6.2 创新点第74页
    6.3 展望第74-75页
参考文献第75-81页
致谢第81-83页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第83页

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