声明
第1章 绪 论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 清洗机理研究现状
1.2.2 声场分布研究现状
1.3 主要研究内容
第2章 换能器声场分析基础
2.1 表征声场基本声学物理量
2.1.1 声压
2.1.2 声强
2.1.3 声阻抗率
2.2 声场描述
2.2.1 理想声场环境条件假设
2.2.2 波动方程
2.3 有限元理论
2.3.1 压电-结构耦合有限元分析
2.3.2 声-结构耦合有限元分析
2.4 本章小结
第3章 声场叠加规律仿真分析
3.1 单换能器声场分布
3.1.1 换能器尺寸参数及有限元模型
3.1.2 换能器辐射声场分布
3.2 双换能器声场叠加分析
3.2.1 双换能器声场叠加规律初步分析
3.2.2 声源布置角度对叠加规律的影响
3.2.3 声源偏距对叠加规律的影响
3.3 多换能器声场叠加分析
3.3.1 相向布置
3.3.2 垂直布置
3.4 声压幅值叠加
3.5 本章小结
第4章 声场叠加实验研究
4.1 实验平台搭建
4.1.1 超声清洗平台
4.1.2 数控运动平台
4.1.3 测量模块
4.2 换能器辐射声场
4.2.1 坐标系建立
4.2.2 .测量点选择
4.2.3 实验结果及分析
4.3 声场叠加分析
4.3.1 换能器相向布置
4.3.2 换能器垂直布置
4.4 本章小结
第5章 盘形工件对声场分布的影响实验研究
5.1 引言
5.2 声场分布初步仿真分析
5.2.1 工件正向放置
5.2.2 工件侧向放置
5.3 实验准备
5.4 工件正向放置声场分布
5.4.1 不同半径R 工件表面的声压分布
5.4.2 声源距离S 的影响
5.4.3 工件间距L的影响
5.5 工件侧向放置声场分布
5.5.1 不同半径R 工件表面的声压分布
5.5.2 声源距离S 的影响
5.5.3 工件间距L的影响
5.6 本章小结
第6章 声场声压变化规律预测模型的建立及分析
6.1 引言
6.2 BP神经网络
6.2.1 BP 神经网络模型结构
6.2.2 BP 神经网络训练
6.3 声压变化BP神经网络预测模型
6.3.1 样本预处理
6.3.2 BP 神经网络参数
6.3.3 模型建立及结果分析
6.4 遗传算法优化的BP神经网络模型
6.4.1 BP 神经网络的局限性
6.4.2 遗传算法简介
6.4.3 模型建立及结果分析
6.5 预测模型实验验证
6.6 本章小结
结 论
参考文献
致谢
附录1 随机权值阈值BP 网络模型
附录2 遗传算法最优初始权值阈值
附录3 遗传算法优化BP 网络模型
燕山大学;
