航空发动机叶片蠕变寿命可靠性分析及软件系统开发
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外蠕变寿命可靠性研究概况 | 第12-17页 |
| 1.2.1 宏观性能蠕变寿命分析研究 | 第12-15页 |
| 1.2.2 微观组织蠕变寿命分析研究 | 第15-16页 |
| 1.2.3 蠕变寿命可靠性分析研究 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 TTP法模型参数概率分布分析 | 第19-36页 |
| 2.1 TTP法模型参数值获取 | 第19-22页 |
| 2.2 模型参数概率分布参数估计 | 第22-30页 |
| 2.2.1 矩估计法概率分布参数估计 | 第23-24页 |
| 2.2.2 极大似然估计法概率分布参数估计 | 第24-25页 |
| 2.2.3 灰色模型法概率分布参数估计 | 第25-27页 |
| 2.2.4 概率权重矩法概率分布参数估计 | 第27-28页 |
| 2.2.5 相关系数优化法概率分布参数估计 | 第28-30页 |
| 2.3 TTP法模型最优参数值确定 | 第30-33页 |
| 2.4 TTP法蠕变寿命分析 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 BP网络蠕变寿命分析模型优化 | 第36-49页 |
| 3.1 微观组织参量归一化处理 | 第36-38页 |
| 3.2 BP网络模型参量优化 | 第38-43页 |
| 3.2.1 网络层数的确定 | 第38-39页 |
| 3.2.2 节点数的确定 | 第39-40页 |
| 3.2.3 期望误差的确定 | 第40-41页 |
| 3.2.4 学习效率的确定 | 第41-42页 |
| 3.2.5 传递函数的选取 | 第42页 |
| 3.2.6 训练函数的确定 | 第42-43页 |
| 3.3 优化BP网络模型训练 | 第43-45页 |
| 3.4 网络泛化能力检验 | 第45-46页 |
| 3.5 微观组织蠕变寿命分析模型 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 蠕变寿命可靠性分析模型建立 | 第49-57页 |
| 4.1 应力-温度-蠕变寿命分析模型 | 第49-50页 |
| 4.2 P-P(σ)-t三维曲面模型 | 第50-53页 |
| 4.3 蠕变寿命可靠性分析模型建立 | 第53-56页 |
| 4.3.1 单工况蠕变寿命可靠性分析模型 | 第53-55页 |
| 4.3.2 多载荷蠕变寿命可靠性分析模型 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 蠕变寿命可靠性分析软件系统开发 | 第57-75页 |
| 5.1 软件总体设计 | 第57-59页 |
| 5.2 软件开发环境与技术 | 第59-65页 |
| 5.2.1 系统开发环境 | 第59-60页 |
| 5.2.2 软件开发关键技术 | 第60-65页 |
| 5.2.3 软件特点 | 第65页 |
| 5.3 软件模块功能设计与工程应用 | 第65-74页 |
| 5.3.1 基于宏观性能蠕变寿命分析模块 | 第65-66页 |
| 5.3.2 基于宏观性能蠕变寿命可靠性分析模块 | 第66-71页 |
| 5.3.3 基于微观组织的蠕变寿命分析模块 | 第71-73页 |
| 5.3.4 基于微观组织蠕变寿命可靠性分析模块 | 第73-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 结论 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附录 | 第83-85页 |
| 附表1 K4002高温合金40组蠕变试验数据 | 第83-84页 |
| 附表2 K4002高温合金80组蠕变试验数据 | 第84-85页 |
| 附表3 P-P(σ)-t三维曲面模型数据 | 第85页 |
