含氢BT20合金热变形流变应力和组织演变的ANN模型
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪 论 | 第8-20页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·钛合金热氢处理研究现状和发展趋势 | 第8-10页 |
| ·氢处理对拉伸性能的影响 | 第9页 |
| ·氢处理对热变形行为的影响 | 第9-10页 |
| ·人工神经网络 | 第10-18页 |
| ·BP 网络简介 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第12页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第12-17页 |
| ·人工神经网络的不足 | 第17-18页 |
| ·本文的研究目的和主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 材料及试验方法 | 第20-25页 |
| ·材料及试样制备 | 第20页 |
| ·试验材料 | 第20页 |
| ·试样的制备 | 第20页 |
| ·氢处理试验 | 第20-21页 |
| ·热压缩试验 | 第21页 |
| ·显微组织观察 | 第21页 |
| ·人工神经网络建模 | 第21-25页 |
| ·BP 算法 | 第21-23页 |
| ·Bayesian 正则化算法 | 第23-25页 |
| 第3章 钛(氢)合金热变形流变应力的ANN 模型 | 第25-43页 |
| ·钛(氢)合金热变形行为 | 第25-31页 |
| ·变形温度对流变应力的影响 | 第26-27页 |
| ·应变速率对流变应力的影响 | 第27页 |
| ·氢含量对流变应力的影响 | 第27-31页 |
| ·预测流变应力的ANN 模型 | 第31-36页 |
| ·样本数据选取和预处理 | 第31-33页 |
| ·网络结构的建立 | 第33-36页 |
| ·计算结果和讨论 | 第36-42页 |
| ·BP 网络训练结果 | 第36-39页 |
| ·BP 网络测试结果 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 钛(氢)合金热变形组织演变的ANN 模型 | 第43-62页 |
| ·热变形过程中的组织演变 | 第43-53页 |
| ·变形温度的影响 | 第45-48页 |
| ·初始变形速率的影响 | 第48-50页 |
| ·氢含量的影响 | 第50-53页 |
| ·BT20 钛合金热变形组织演变ANN 模型 | 第53-59页 |
| ·样本选取与预处理 | 第54页 |
| ·模型的建立 | 第54-59页 |
| ·计算结果及讨论 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第71页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第71页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
