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2205双相不锈钢焊接残余应力与收缩变形研究

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2205双相不锈钢焊接残余应力与收缩变形研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
第一章 绪论第8-13 页
  · 课题研究的意义第8-9 页
  · 本课题研究的国内外动态第9-11 页
    · 焊接应力和变形的研究动态第9-10 页
    · 双相不锈钢焊接的研究动态第10-11 页
  · 本文研究的主要内容第11-13 页
第二章 焊接过程有限元理论分析第13-23 页
  · 焊接有限元模型的简化第13-14 页
  · 焊接温度场理论分析第14-17 页
    · 焊接温度场的特点第14 页
    · 焊接热源模型的选取第14-17 页
  · 焊接应力和变形的理论分析第17-19 页
    · 热弹塑性分析的特点和假定第18 页
    · 塑性理论第18-19 页
  · 焊接热弹塑性有限元理论第19-23 页
    · 应力应变关系第19-21 页
    · 平衡方程第21-22 页
    · 求解过程第22-23 页
第三章 基于 ANSYS 的焊接数值模拟第23-39 页
  · 模型假设第23 页
  · 主要求解步骤第23-25 页
  · 温度场的计算第25-34 页
    · 2205 双相不锈钢热物理参数及焊接工艺参数的确定第25-28 页
    · 建立有限元模型第28-30 页
    · 温度场的加载与求解第30-31 页
    · 温度场计算结果与分析第31-34 页
  · 残余应力的计算第34-39 页
    · 建立有限元模型第34-36 页
    · 残余应力的加载与求解第36 页
    · 残余应力计算结果及分析第36-39 页
第四章 双相不锈钢平板焊接试验研究第39-52 页
  · 焊接试验条件第39-40 页
    · 试验材料第39 页
    · 焊接方法和设备第39-40 页
  · 焊接收缩变形的测试及分析第40-43 页
    · 收缩变形试验结果第40-41 页
    · 工艺参数对焊接横向收缩变形的影响第41-43 页
    · 板厚对焊接横向收缩变形的影响第43 页
  · 焊接残余应力的测试及分析第43-50 页
    · 小孔释放方法测试残余应力的基本原理第43-44 页
    · 试验仪器与设备第44 页
    · 残余应力测试步骤第44-46 页
    · 残余应力的测试结果与分析第46-50 页
  · 用极差分析法优化焊接工艺参数第50-52 页
    · 极差分析算法第50 页
    · 优化结果及分析第50-52 页
第五章 双相不锈钢焊接残余应力与收缩变形的预测模型第52-70 页
  · 回归分析预测法第52-54 页
    · 回归分析预测原理第52-53 页
    · 多元线性回归预测模型的建立第53-54 页
  · 基于BP 神经网络的焊接应力与收缩变形预测第54-62 页
    · 人工神经网络的特点第55 页
    · 人工神经网络的基本组成第55-56 页
    · BP 神经网络的工作原理第56-58 页
    · 预测结果及分析第58-62 页
  · 基于SVM 回归的焊接收缩变形与应力预测第62-67 页
    · 支持向量机原理及其算法第62 页
    · 回归算法及其实现第62-64 页
    · 影响因子的确定与数据构造第64 页
    · 预测模型的建立第64-67 页
  · 预测模型的比较分析第67-68 页
  · 焊接残余应力和收缩变形预测系统的建立第68-70 页
第六章 全文总结与展望第70-72 页
  · 全文总结第70 页
  · 研究展望第70-72 页
致谢第72-73 页
参考文献第73-77 页
在学期间发表的论著及取得的科研成果第77-78 页
附录第78-84 页
  附录A BP 神经网络算法的实现程序第78-82 页
  附录B SVM 回归预测算法的实现程序第82-84 页

本篇论文共84页,点击这进入下载页面
 
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