低合金高强钢接头力学性能预测及焊接工艺管理
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·人工神经网络概述 | 第10-13页 |
| ·人工神经网络原理 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络在焊接接头力学性能预测中的应用 | 第11-13页 |
| ·遗传算法及其应用 | 第13-15页 |
| ·焊接工艺管理系统 | 第15-16页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·神经元网络模型的建立 | 第16-17页 |
| ·GA+BP算法的结合，提高预测的精度 | 第17页 |
| ·焊接工艺管理的改进 | 第17-18页 |
| 第2章 总体设计和研究方案 | 第18-23页 |
| ·焊接工艺评定系统的改进 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络力学性能预测模型 | 第19-22页 |
| ·遗传算法优化BP网络预测模型 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于人工神经网络的力学性能预测 | 第23-36页 |
| ·焊接接头力学性能预测模型在MATLAB中的实现 | 第23-25页 |
| ·BP神经网络力学性能预测模型的算法推导 | 第25-30页 |
| ·基于BP神经网络的焊接接头力学性能预测模型 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 遗传算法和神经网络结合优化预测模型 | 第36-46页 |
| ·两种算法结合 | 第36-38页 |
| ·BP算法存在的不足 | 第36-37页 |
| ·遗传算法在神经网络中的应用 | 第37-38页 |
| ·利用算法结合，建立GA+BP预测模型 | 第38-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 焊接工艺管理系统的改进 | 第46-52页 |
| ·基于C/S的焊接工艺评定管理系统 | 第46-47页 |
| ·C/S系统的结构 | 第46-47页 |
| ·系统开发工具 | 第47页 |
| ·数据库的建立 | 第47-50页 |
| ·数据库的建立 | 第47-48页 |
| ·数据库用户的权限设置 | 第48-50页 |
| ·工艺制定推理过程 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第57页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第57页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
