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面向再制造的激光熔覆的工藝參數多目標優化

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面向再制造的激光熔覆的工藝參數多目標優化
論文目錄
 
摘要第1-5頁
abstract第5-10頁
1 緒論第10-17頁
  1.1 課題來源及背景第10頁
  1.2 課題研究意義第10-11頁
  1.3 國內外研究現狀第11-15頁
    1.3.1 再制造國內外發展現狀第11-12頁
    1.3.2 激光熔覆技術發展應用現狀第12-14頁
    1.3.3 激光熔覆工藝參數優化研究現狀第14-15頁
  1.4 本文主要研究內容第15-16頁
  1.5 本章小結第16-17頁
2 工藝參數多目標優化理論基礎第17-27頁
  2.1 試驗設計和響應面法第17-20頁
    2.1.1 試驗設計方法第17-18頁
    2.1.2 響應面法與Design-Expert軟件第18-19頁
    2.1.3 基于試驗設計與響應面法的工藝參數影響分析流程第19-20頁
  2.2 BP神經網絡和遺傳算法第20-23頁
    2.2.1 BP神經網絡第20-21頁
    2.2.2 遺傳算法第21-22頁
    2.2.3 BP神經網絡和遺傳算法結合優化第22-23頁
  2.3 多目標優化理論第23-25頁
    2.3.1 多目標優化問題第23頁
    2.3.2 多目標優化問題求解方法第23-25頁
    2.3.3 激光熔覆工藝參數多目標優化流程第25頁
  2.4 本章小結第25-27頁
3 激光單道熔覆試驗條件與試驗方法第27-39頁
  3.1 試驗材料與方法第27-31頁
    3.1.1 試驗材料第27頁
    3.1.2 試驗設備第27-29頁
    3.1.3 樣品的制備與檢測第29-31頁
  3.2 工藝參數和試驗目標的確定第31-33頁
    3.2.1 工藝參數選取第31頁
    3.2.2 激光熔覆層宏觀形貌和幾何特征第31-32頁
    3.2.3 試驗目標的設定第32-33頁
  3.3 工藝參數單因素和多因素試驗第33-38頁
    3.3.1 工藝參數單因素試驗與結果分析第33-36頁
    3.3.2 工藝參數多因素試驗設計第36-38頁
  3.4 本章小結第38-39頁
4 激光熔覆工藝參數多因素試驗結果分析第39-53頁
  4.1 回歸模型的構造與檢驗第39-47頁
    4.1.1 回歸模型構造理論第39頁
    4.1.2 回歸模型檢驗理論第39-41頁
    4.1.3 各響應回歸模型構造第41-47頁
  4.2 激光熔覆各個工藝參數對于響應值的影響分析第47-52頁
    4.2.1 工藝參數對于熔覆層寬高比的影響分析第47-49頁
    4.2.2 工藝參數對于熔覆層稀釋率的影響分析第49-50頁
    4.2.3 工藝參數對于激光熔覆過程中粉末收集率的影響分析第50-52頁
  4.3 本章小結第52-53頁
5 激光熔覆工藝參數多目標優化第53-71頁
  5.1 多目標模型建立第53-56頁
    5.1.1 激光熔覆多目標模型設定第53-54頁
    5.1.2 層次分析法求解權重第54-56頁
  5.2 響應面法工藝參數多目標優化第56-61頁
    5.2.1 綜合目標回歸模型構建第57-59頁
    5.2.2 工藝參數對于綜合質量影響分析第59-60頁
    5.2.3 響應面法工藝參數優化與驗證第60-61頁
  5.3 BP神經網絡-遺傳算法工藝參數多目標優化第61-68頁
    5.3.1 全因子試驗設計與結果第61-63頁
    5.3.2 激光熔覆BP神經網絡模型的建立第63頁
    5.3.3 神經網絡訓練第63-65頁
    5.3.4 遺傳算法工藝參數優化與驗證第65-68頁
  5.4 多目標優化方法對比第68-70頁
  5.5 本章小結第70-71頁
6 總結與展望第71-73頁
  6.1 總結第71-72頁
  6.2 展望第72-73頁
參考文獻第73-78頁
攻讀碩士期間發表的論文及所取得的研究成果第78-79頁
致謝第79-80頁

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