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第一章绪论
§1.1引言
§1.2摩擦焊
§1.3人工神经网络
1.3.1人工神经网络
1.3.2人工神经网络在焊接领域的应用
§1.4超声波无损检测
§1.5小波分析
§1.6课题研究内容及意义
1.6.1课题研究内容
1.6.2选题意义
第二章BP网络学习算法改进
§2.1BP原始算法
§2.2算法的改进
2.2.1基础算法的选取
2.2.2快速BP算法改进
§2.3本章小结
第三章基于神经网络的摩擦焊工艺参数及接头性能预测系统的建立
§3.1系统建模
§3.2数据采集
3.2.1试件材料、设备、工艺参数
3.2.2原始数据
§3.3神经网络的构建
3.3.1网络结构参数的选取
3.3.2编程实现
§3.4摩擦焊工艺参数预测
3.4.1摩擦时间
3.4.2摩擦压力
3.4.3顶锻压力
§3.5摩擦焊接头性能预测
§3.6本章小结
第四章摩擦焊接头的超声无损检测及数据处理
§4.1超声波检测实验设备
4.1.1系统组成
4.1.2各组件功能及参数
4.1.3系统软件运行环境
§4.2超声波扫描结果
§4.3试件1的超声波扫描数据处理
4.3.1原始扫描数据
4.3.2超声信号的小波包分析
§4.4试件2和试件3的超声扫描数据处理
4.4.1试件2的扫描数据处理
4.4.2试件3的扫描数据处理
§4.5本章小结
第五章摩擦焊接头超声波检测缺陷信号的模式识别
§5.1信号特征提取
5.1.1小波包法提取信号特征
5.1.2幅频特性曲线法提取信号特征
§5.2缺陷信号的模式识别
5.2.1用小波包法提取的信号特征训练网络
5.2.2用幅频特性曲线法提取的信号特征训练网络
§5.3本章小结
第六章程序的可视化
§6.1接口程序的实现
6.1.1 MATLAB与VC的接口实现
6.1.2数据库与VC的接口实现
§6.2人机交互界面的实现
6.2.1主界面程序的实现
6.2.2程序的功能实现
§6.3本章小结
第七章结论与展望
参考文献
致谢
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