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硬脆材料磨料水射流切割深度的预测及试验研究

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

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