摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 课题来源及研究的目的和意义 | 第11-12页 |
1.2 水射流技术发展概况 | 第12-13页 |
1.3 磨料水射流技术国内外的研究现状 | 第13-15页 |
1.3.1 国外磨料水射流技术研究现状 | 第13-14页 |
1.3.2 国内磨料水射流技术研究现状 | 第14-15页 |
1.4 课题的主要研究内容 | 第15-17页 |
第2章 磨料水射流系统及机理分析 | 第17-28页 |
2.1 磨料水射流系统构成 | 第17-18页 |
2.2 磨料水射流的分类及混合机理 | 第18-19页 |
2.3 磨料水射流射流参数研究 | 第19-23页 |
2.3.1 射流结构的研究和应用 | 第19-20页 |
2.3.2 射流参数推导及分析 | 第20-22页 |
2.3.3 射流速度衰减的理论分析 | 第22-23页 |
2.4 硬脆材料磨料水射流加工机理 | 第23-27页 |
2.4.1 磨料粒子对材料的破坏机理 | 第23-25页 |
2.4.2 高压水对材料破坏的机理 | 第25-26页 |
2.4.3 磨料水射流切割断面的特征及形成机理 | 第26-27页 |
2.5 本章小结 | 第27-28页 |
第3章 磨料水射流加工参数对切割深度的影响 | 第28-39页 |
3.1 试验准备 | 第28-30页 |
3.1.1 试验设备 | 第28-29页 |
3.1.2 试验材料 | 第29-30页 |
3.2 加工参数对切割深度的单因素影响分析 | 第30-35页 |
3.2.1 射流压力对切割深度的影响 | 第30-31页 |
3.2.2 切割速度对切割深度的影响 | 第31-33页 |
3.2.3 磨料流量对切割深度的影响 | 第33-34页 |
3.2.4 靶距对切割深度的影响 | 第34-35页 |
3.3 磨料水射流切割硬质合金正交试验方案 | 第35-38页 |
3.3.1 正交试验工艺因数及水平 | 第35-36页 |
3.3.2 正交试验表的建立 | 第36页 |
3.3.3 磨料水射流切割硬脆材料的加工参数优化结果及分析 | 第36页 |
3.3.4 极差分析 | 第36-37页 |
3.3.5 方差分析 | 第37-38页 |
3.4 本章小结 | 第38-39页 |
第4章 基于BP神经网络对切割深度的预测 | 第39-48页 |
4.1 神经网络的概述 | 第39页 |
4.1.1 神经网络的定义 | 第39页 |
4.1.2 神经网络的技术特点 | 第39页 |
4.2 基于BP神经网络磨料水射流切割深度模型的建立 | 第39-43页 |
4.2.1 问题的提出 | 第39-40页 |
4.2.2 模型输入输出参数的确定 | 第40-43页 |
4.3 模型训练 | 第43-47页 |
4.3.1 BP神经网络训练流程 | 第43-44页 |
4.3.2 训练样本的获取 | 第44页 |
4.3.3 初始权值的选择 | 第44页 |
4.3.4 网络模型程序设计 | 第44-45页 |
4.3.5 网络训练结果 | 第45页 |
4.3.6 切割模型性能的检测和预测结果 | 第45-47页 |
4.4 本章小结 | 第47-48页 |
第5章 磨料水射流切割深度的仿真 | 第48-60页 |
5.1 仿真软件和计算方法的选择 | 第48-52页 |
5.1.1 仿真软件的选择 | 第48-49页 |
5.1.2 计算方法的选择 | 第49-50页 |
5.1.3 SPH方法简介 | 第50-52页 |
5.2 基于SPH方法的AUTO_DYN仿真过程 | 第52-54页 |
5.3 仿真结果及分析 | 第54-56页 |
5.3.1 水射流切割深度仿真 | 第54-55页 |
5.3.2 磨料水射流仿真结果验证 | 第55-56页 |
5.4 基于SPH算法与欧拉算法切割过程的仿真 | 第56-59页 |
5.4.1 不同射流压力下欧拉算法仿真结果对比 | 第56-57页 |
5.4.2 结果分析 | 第57页 |
5.4.3 不同射流压力SPH算法仿真结果对比 | 第57-59页 |
5.4.4 结果分析 | 第59页 |
5.5 本章小结 | 第59-60页 |
结论 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-65页 |
攻读硕士学位期间发表的学术成果 | 第65-66页 |
致谢 | 第66页 |