镁合金专家系统的开发研究

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镁及镁合金由于具有密度低、比强度高、电磁屏蔽性好、弹性模量高等一系列优点,因此受到极大关注,被誉为“21世纪的绿色工程金属结构材料”。但目前镁合金的研究和生产中一直存在不少困难。而由于材料研究及其制备加工过程的影响因素非常复杂且具有很大的不确定性,材料研发采用的是依赖大量实验,大面积筛选的方法,消耗巨大。为提高传统的实验研究效率,开拓新的研究方法,加快镁合金研究进展,利用多学科交叉融合、计算机辅助设计、引入人工智能技术等方法已成为镁合金研究的新趋势。作为人工智能应用研究最活跃和最广泛的专家系统,其善于处理强非线性关系,非常适用于研究及制备加工过程复杂且需要丰富经验的材料领域。本文基于对目前镁合金研究和生产的需求分析,设计并开发了一个镁合金专家系统,其主要包括核心知识库、数据库、人机交互界面及数据交互机制。鉴于镁合金发展至今已有较为丰富的数据资源,本课题采用基于数据的方法,应用人工神经网络技术,并采用新的优选人工神经网络建模参数的方法——参数全排列组合训练,建立了精度较高的变形镁合金抗拉强度、屈服强度和延伸率预测的网络模型、铸造镁合金抗拉强度、屈服强度和延伸率预测的网络模型,以及铸造镁合金晶粒尺寸预测的网络模型。这些人工神经网络模型组成了镁合金专家系统的核心知识库。基于这些网络模型,可以充分挖掘现有镁合金数据潜力,实现对镁合金性能预测以及对铸造镁合金晶粒尺寸预测功能。根据对镁合金数据需求的分析及系统设计,采用数据库管理技术,在完成数据库概念结构、逻辑结构基础上,建立了包括镁合金选材数据、知识库信息数据、用户信息数据在内的系统数据库,实现了对系统数据的管理和对镁合金的初步选材功能。在完成系统知识库和数据库构架的基础上,根据系统整体设计目标和模块化的功能设计,采用面向对象的程序设计语言Visual C++开发了镁合金专家系统的人机交互界面。通过采用Matlab计算引擎,以Visual C++和Matlab的混合编程,实现了镁合金专家系统的人机交互界面和知识库模型的耦合;采用Visual C++提供的数据库访问方式ADO作为系统数据库与人机交互界面的连接方式。由这两种方式实现了镁合金专家系统的数据交互。已实现的镁合金专家系统运行稳定,人机交互友好,使用灵活方便,已达到设计预期。系统应用实例表明其对性能和晶粒尺寸的预测值与实验值符合较好,误差在可接受范围内,可以初步为镁合金相关研究和生产提供参考和支持。
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第10-24页
    1.1 引言第10页
    1.2 镁合金的研究现状第10-16页
        1.2.1 镁合金的概况第10-14页
        1.2.2 镁合金研究中的问题及热点第14-16页
    1.3 材料专家系统的概况第16-21页
        1.3.1 材料专家系统的发展历程第16页
        1.3.2 材料专家系统的研究现状第16-19页
        1.3.3 人工神经网络材料专家系统的研究现状第19-20页
        1.3.4 材料专家系统的发展趋势第20-21页
    1.4 本课题的研究目的和意义第21-22页
    1.5 本课题的主要研究内容和创新点第22-23页
        1.5.1 主要研究内容第22页
        1.5.2 创新点第22-23页
    1.6 本章小结第23-24页
2 镁合金专家系统的分析和设计第24-42页
    2.1 引言第24页
    2.2 系统需求分析和设计要求第24-25页
    2.3 系统总体结构的分析和设计第25-27页
        2.3.1 系统总体结构的分析第25-26页
        2.3.2 系统总体结构的设计第26-27页
    2.4 系统知识库的分析和设计第27-33页
        2.4.1 知识库的研究方法第27-28页
        2.4.2 知识库建模的理论分析第28-33页
        2.4.3 知识库模型的构建方案第33页
    2.5 系统数据库的分析和设计第33-37页
        2.5.1 系统数据库的需求分析第34-35页
        2.5.2 数据库概念结构设计第35-36页
        2.5.3 数据库逻辑结构设计第36-37页
    2.6 系统具体功能模块的分析和设计第37-39页
    2.7 系统开发工具和技术第39-40页
    2.8 系统开发设计的技术路线第40-41页
    2.9 本章小结第41-42页
3 镁合金专家系统力学性能预测模型的建立第42-72页
    3.1 引言第42页
    3.2 变形镁合金力学性能预测模型的建立第42-53页
        3.2.1 数据的收集、整理和分析第42-45页
        3.2.2 数据的完善和预处理第45-46页
        3.2.3 力学性能预测模型的构建第46-50页
        3.2.4 模型训练结果第50-53页
    3.3 变形镁合金力学性能预测模型的优化第53-65页
        3.3.1 数据样本的优化处理对模型的优化第53-55页
        3.3.2 参数全排列组合训练对模型的优化第55-58页
        3.3.3 模型优化效果评估第58-59页
        3.3.4 参数全排列组合训练方法的应用及评估第59-65页
    3.4 铸造镁合金力学性能预测模型的建立第65-70页
        3.4.1 数据的整理和分析第65-67页
        3.4.2 力学性能预测模型的构建第67-69页
        3.4.3 模型训练结果第69-70页
    3.5 本章小结第70-72页
4 镁合金专家系统晶粒尺寸预测模型的建立第72-80页
    4.1 引言第72页
    4.2 铸造镁合金晶粒尺寸预测模型的建立第72-78页
        4.2.1 数据的整理和分析第72-74页
        4.2.2 晶粒尺寸预测模型的构建第74-75页
        4.2.3 模型训练结果第75-76页
        4.2.4 数据样本优化及训练结果第76-78页
    4.3 本章小结第78-80页
5 镁合金专家系统的实现第80-92页
    5.1 引言第80页
    5.2 系统数据库的实现第80-81页
    5.3 数据交互的实现第81-83页
        5.3.1 系统知识库与人机交互界面的耦合第81-82页
        5.3.2 系统数据库与人机交互界面的连接第82-83页
    5.4 人机交互界面的实现第83-90页
    5.5 本章小结第90-92页
6 镁合金专家系统的应用第92-110页
    6.1 引言第92页
    6.2 Mg-5Zn-Mn 合金经挤压工艺后的力学性能预测第92-94页
        6.2.1 合金成分及挤压工艺设计第92页
        6.2.2 预测结果及实验验证第92-94页
    6.3 不同Y/Zn 原子比对Mg-Zn-Zr-Y 合金力学性能的影响第94-95页
        6.3.1 Y/Zn 原子比及挤压工艺设计第94页
        6.3.2 预测结果及实验验证第94-95页
    6.4 设计开发新型高强度ZK60 合金第95-98页
        6.4.1 合金成分及工艺设计第95-96页
        6.4.2 预测结果及分析第96-98页
    6.5 不同元素含量对Mg-Al-Zn 系合金力学性能的影响第98-104页
        6.5.1 成分及工艺参数设计第98-99页
        6.5.2 预测结果及分析第99-104页
    6.6 Mg-Al-Zn 系合金铸态屈服强度的预测第104-105页
        6.6.1 合金成分及铸造工艺设计第104页
        6.6.2 预测结果及实验验证第104-105页
    6.7 Mg-3Al 及Mg-3Al-0.1C 合金铸态晶粒尺寸预测第105-108页
        6.7.1 合金成分及铸造工艺设计第106页
        6.7.2 预测结果及实验验证第106-108页
    6.8 本章小结第108-110页
7 总结与展望第110-112页
    7.1 主要成果第110-111页
    7.2 后续研究工作的展望第111-112页
致谢第112-114页
参考文献第114-124页
附录第124-125页
    A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第124-125页
    B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第125页
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