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水火弯板鞍形板实验分析及数学模型的研究

作　者: 张金宝
导　师: 刘玉君
学　校: 大连理工大学
专　业: 船舶与海洋结构物设计制造
关键词: 水火弯板鞍形板回归分析数学模型神经网络
分类号: U671
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
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内容摘要

水火弯板加工工艺已成为造船生产流程的瓶颈，从而引起了整个行业的关注，近年来国内外对船体复杂曲面钢板自动水火加工成形课题都进行了大量的研究，目的就是为了实现该加工过程的自动化。本文的工作就是基于这样的背景开展起来的，同时本论文的研究内容属国家863项目“大型复杂曲面钢板水火成形产品机器人研究”的一部分。本文在前人工作的基础上在以下几方面进行了进一步的研究： 1．介绍了鞍形外板试验的研究方法、实验原理和实验方法。 2．在实验的基础上运用回归方法对鞍形板局部收缩量建立了回归模型并分析了模型的适用性。以12～24mm系列板厚的实验板测试数据为依据，在板厚、曲率半径、焰道长度相同的情况下分别建立局部收缩量与加热速度工艺参数之间的多种数学模型，选择最优回归模型。 3．对神经网络以及B-P神经网络进行了简单的介绍和多方面的讨论，并应用B-P神经网络，把加热速度参数及局部收缩量作为输入输出的教师样本，建立了神经网络模型。介绍了网络的结构设计和网络的训练过程。 4．将经典回归模型和神经网络模型在水火弯板中的应用作了相应的比较。

全文目录

第一章绪论  6-12
  1.1 水火弯板数学模型的研究的意义  6
  1.2 水火弯板的工艺方法和研究方法  6-8
  1.3 水火弯板研究的现状  8-10
  1.4 论文的主要内容  10-12
第二章鞍形板局部线变形分析的实验原理和实验方法  12-21
  2.1 水火弯板的研究方法  12-13
  2.2 水火弯板的实验原理  13-17
  2.3 水火弯板的实验方法  17-21
第三章水火弯板鞍形板回归模型的建立及回归分析  21-40
  3.1 各种主要参数对变形影响的定性分析  21-25
  3.2 回归模型的建立  25-36
  3.3 回归模型的检验  36-40
第四章 B-P神经网络的水火弯板鞍形板收缩量模型的研究  40-57
  4.1 人工神经网络简述  40-43
  4.2 B-P神经网络  43-52
  4.3 基于B-P神经网络的水火弯板的建模  52-55
  4.4 神经网络模型与经典回归模型的比较  55-57
小结  57-58
参考文献  58-61
致谢  61-63

水火弯板鞍形板实验分析及数学模型的研究

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