激光相变硬化工艺参数自动选择模型及其程序开发
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·激光加工概述 | 第8-10页 |
| ·激光加工的含义 | 第8页 |
| ·激光加工的特点 | 第8页 |
| ·激光加工技术的重点应用领域 | 第8-10页 |
| ·激光加工技术的发展动态 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容、成果及意义 | 第11页 |
| ·课题的来源及本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 激光相变硬化 | 第13-20页 |
| ·激光相变硬化原理 | 第13页 |
| ·激光相变硬化工艺的特点 | 第13-14页 |
| ·激光相变硬化工艺方法 | 第14-15页 |
| ·激光相变硬化工艺方法的内容 | 第14页 |
| ·激光相变硬化工艺中工件的预处理 | 第14-15页 |
| ·激光相变硬化的应用和研究现状 | 第15-18页 |
| ·激光相变硬化技术的发展展望 | 第18-20页 |
| 第三章 激光工艺参数对硬化层性能指标的影响规律 | 第20-34页 |
| ·激光淬火的工艺要点 | 第20-22页 |
| ·激光相变硬化温度场模型的建立 | 第22-25页 |
| ·工艺参数对硬度的影响 | 第25-30页 |
| ·相变硬化试验 | 第26-27页 |
| ·理论分析 | 第27-30页 |
| ·工艺参数对层深的影响 | 第30-34页 |
| ·工艺参数对层深的影响规律 | 第30-32页 |
| ·工艺参数对层深影响敏感性的理论分析 | 第32-34页 |
| 第四章 层深与硬度的预测模型 | 第34-60页 |
| ·层深计算数学模型 | 第34-35页 |
| ·硬度预测模型 | 第35-50页 |
| ·激光相变硬化的试验设备 | 第35页 |
| ·预测模型建立的意义 | 第35-36页 |
| ·基于BP神经网络的硬度预测模型 | 第36-39页 |
| ·神经网络简述 | 第36页 |
| ·bp神经网络的介绍 | 第36-38页 |
| ·面向MATLAB的BP神经网络的设计步骤 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第39页 |
| ·BP神经网络的仿真 | 第39页 |
| ·BP神经网络编程的实现 | 第39-45页 |
| ·训练网络编程 | 第40-44页 |
| ·网络仿真编程 | 第44-45页 |
| ·用户操作界面的编写 | 第45-50页 |
| ·软件的开发环境 | 第45页 |
| ·软件开发的编程语言 | 第45页 |
| ·软件运行环境要求 | 第45页 |
| ·软件的主要特点 | 第45-46页 |
| ·软件界面的设计 | 第46-47页 |
| ·软件的总体设计 | 第47-50页 |
| ·有关BP算法的问题及改进算法 | 第50-51页 |
| ·VISUAL BASIC与BP神经网络的集成 | 第51-60页 |
| ·MATLAB与VB等高级语言的接口 | 第51-55页 |
| ·在VB中调用MATLAB程序 | 第55-57页 |
| ·使用数据的处理 | 第57-58页 |
| ·预测模型运用举例 | 第58-60页 |
| 第五章 基于硬化层分布均匀性的激光工艺参数组合 | 第60-65页 |
| ·改善硬化层分布的途径 | 第60-65页 |
| ·改变能量的输入 | 第60-63页 |
| ·改变激光扫描参数 | 第63-65页 |
| 第六章 激光工艺参数自动选择模型 | 第65-74页 |
| ·层深计算模型算法的实现 | 第65-70页 |
| ·建立层深计算模块的目的和意义 | 第65-66页 |
| ·层深计算模型编程的实现 | 第66-70页 |
| ·参数自动选择模型 | 第70-74页 |
| ·参数自动选择模型的功能 | 第70-71页 |
| ·编程的实现 | 第71-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
