合金成分变化对搅拌摩擦焊力学性能影响分析

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1 绪论

1.1 搅拌摩擦焊

1.2 人工神经网络

1.3 本文研究意义及内容

2 基于试验和数值模拟的神经网络训练数据获取

2.1 试验设计

2.2 数值模拟模型

2.3 本章小结

3 神经网络模型预测峰值温度

3.1 神经网络模型选择

3.2 BP神经网络基本原理

3.3 BP神经网络训练流程

3.4 BP神经网络算法优化

3.5 BP神经网络参数选择

3.6 BP神经网络预测峰值温度

3.7 工艺参数对峰值温度影响分析

3.8 本章小结

4 神经网络模型预测合金成分变化对力学性能影响

4.1 神经网络模型选择

4.2 RBF神经网络的特点

4.3 RBF神经网络基本原理

4.4 RBF神经网络预测合金成分与力学性能间的关系

4.5 合金成分变化对力学性能影响分析

4.6 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢