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泡沫金属夹层自冲铆接机械性能及接头强度神经网络预测研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 自冲铆接技术工艺第13-17页
        1.2.1 自冲铆接原理及工艺过程第13-15页
        1.2.2 自冲铆接技术特点第15-16页
        1.2.3 自冲铆接质量评价体系第16-17页
    1.3 自冲铆接研究现状第17-21页
    1.4 研究目的及主要内容第21-22页
第二章 泡沫金属夹层板自冲铆接工艺第22-28页
    2.1 板材性能第22-24页
    2.2 自冲铆接试件制备第24-27页
        2.2.1 试铆试验及接头成形质量评价第24-26页
        2.2.2 试件制备第26-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第三章 泡沫金属夹层板自冲铆接头静力学性能研究第28-40页
    3.1 静力学试验第28-29页
    3.2 试验结果与讨论第29-39页
        3.2.1 数据检验第29-31页
        3.2.2 静强度分析第31-32页
        3.2.3 失效形式分析第32-35页
        3.2.4 能量吸收分析第35-36页
        3.2.5 断口分析第36-39页
    3.3 本章小结第39-40页
第四章 泡沫金属夹层板自冲铆接头疲劳性能研究第40-56页
    4.1 自冲铆接头疲劳寿命影响因素第40-42页
        4.1.1 铆接工艺的影响第40页
        4.1.2 尺寸效应的影响第40-41页
        4.1.3 铆钉分布形式的影响第41页
        4.1.4 接头搭接形式的影响第41页
        4.1.5 疲劳加载参数的影响第41-42页
        4.1.6 基板预应变的影响第42页
    4.2 疲劳试验第42-43页
    4.3 接头疲劳寿命分析第43-47页
        4.3.1 试验结果统计第43-44页
        4.3.2 疲劳寿命分析第44-47页
    4.4 疲劳失效分析第47-55页
        4.4.1 疲劳破坏过程第47-49页
        4.4.2 疲劳失效模式第49-50页
        4.4.3 疲劳失效断口分析第50-54页
        4.4.4 夹层接头疲劳性能分析第54-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 基于神经网络的自冲铆接头力学性能预测第56-68页
    5.1 BP神经网络概述第56-58页
    5.2 试验设计及灰色关联分析第58-62页
        5.2.1 正交试验设计第58-61页
        5.2.2 灰色关联分析第61-62页
    5.3 BP神经网络预测模型第62-65页
        5.3.1 网络模型的建立第62-64页
        5.3.2 神经网络训练及误差分析第64-65页
    5.4 预测结果分析第65-66页
    5.5 本章小结第66-68页
第六章 基板强度对自冲铆接头失效形式及静力学性能影响第68-74页
    6.1 试件制备第68-69页
    6.2 静力学试验第69页
    6.3 结果与分析第69-73页
        6.3.1 失效形式分析第69-70页
        6.3.2 断口分析第70-72页
        6.3.3 静失效载荷及能量吸收第72-73页
    6.4 本章小结第73-74页
第七章 结论与展望第74-78页
    7.1 结论第74-75页
    7.2 展望第75-78页
致谢第78-80页
参考文献第80-88页
附录 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第88-89页

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