给大家分享7篇关于焊接缺陷的计算机专业论文

今天分享的是关于焊接缺陷的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到焊接缺陷等主题,本文能够帮助到你 基于损伤容限的疲劳寿命分析网络平台的研发 这是一篇关于损伤容限

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基于损伤容限的疲劳寿命分析网络平台的研发

这是一篇关于损伤容限,疲劳扩展寿命,Java,焊接缺陷,浏览器/服务器的论文, 主要内容为疲劳断裂是机械零件最主要的失效形式之一,研究疲劳裂纹扩展机理,预测疲劳寿命对于零件的设计和安全性评定具有重要的意义。为了解决零件疲劳寿命计算模型复杂、计算量大和效率低的问题,本文结合疲劳裂纹扩展分析理论和计算机网络技术,建立了疲劳寿命分析平台。疲劳分析平台通过数据库存储材料参数,通过计算机完成复杂的计算和分析,使得科研人员可以避免重复的劳动,提高了科学研究的效率。首先,本文基于损伤容限分析理论,研究了等幅载荷下零件的疲劳裂纹扩展寿命预测方法,并建立了常规裂纹的应力强度因子计算库。针对变幅条件下裂纹扩展模型,结合计数法、载荷谱理论、累积损伤理论以及超载迟滞效应计算裂纹的扩展寿命。研究了常见焊接接头的疲劳裂纹扩展机制,以及焊趾处的裂纹、焊缝根部的裂纹、局部贯穿型裂纹和贯穿型裂纹的应力强度因子计算方法,结合焊接疲劳裂纹扩展速率模型估算焊接裂纹的扩展寿命。其次,基于现代机械设计面向网络化的理念,选择浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)结构为平台的设计模式,确定了Spring、SpringMVC、MyBatis(SSM)为平台的基础运行框架,并基于J2EE平台完成了疲劳寿命分析平台的技术架构。从零部件疲劳寿命计算的功能需求出发,完成了疲劳分析平台的整体设计,该平台主要由用于人机交互的操作界面、存储材料参数的数据库和疲劳寿命估算的程序三部分组成。最后,使用面向对象的程序设计语言Java,将疲劳裂纹扩展寿命计算模型程序化,利用PostgreSQL数据库存储材料参数和计算结果,采用BootStrap框架和JavaScript技术设计了分析平台的操作界面。通过多个疲劳寿命分析算例验证了平台计算疲劳裂纹扩展寿命的准确性和高效性,结果表明本平台可以高效的计算等幅载荷和变幅载荷条件下常见裂纹的扩展寿命,极大的节省了计算成本和时间。

基于超声传播特性的钢材焊缝缺陷多源决策融合检测方法研究

这是一篇关于超声检测,焊接缺陷,深度学习,D-S证据理论,决策层数据融合的论文, 主要内容为随着焊接构件在机械制造工业领域中的广泛应用,焊接缺陷对焊接构件性能的影响越来越受到重视。因此,对焊缝的检测要求也不断提高,其中手动超声检测是焊接零部件的主要检测方法。但是传统的超声检测识别焊接缺陷存在人工分类效率低、缺陷类型分类不精确等问题,且不同超声探头的检测手段分类结果具有倾向性和不确定性的特点。本文提出一种基于超声传播特性的钢材焊缝缺陷多源决策融合检测方法,主要研究内容如下:(1)使用COMSOL分析超声波在缺陷介质中的传播,建立了仿真模型,并设置超声波检测系统的参数。通过对仿真结果的分析,发现5类缺陷的缺陷波在波形幅值、反射强度和反射形态方面具有不同的特征,为收集焊缝缺陷波形图提供了理论依据,保证了数据集的客观性,为实现智能识别提供可能性。(2)为了实现焊缝缺陷超声识别和图像分类的自动化,结合多尺度结构和注意力机制,提出一种改进的Res Net18网络模型(Multi-Scale-SE-Res Net18)。在残差网络模型加入Inception模块,用不同尺度的卷积核结构提取缺陷波形图像特征,增加特征的多样性和丰富度;同时加入注意力机制,进行权值优化,该方法充分利用了缺陷波形的特征信息,有效地提高了缺陷的识别率。(3)考虑单一探头获取的缺陷信息具有倾向性和片面性,提出了一种云模型与D-S证据理论相结合的方法,解决了传统的D-S证据理论中基本概率值矩阵主观性强的问题。将多探头提取的不同缺陷特征通过云参数逐一表征,并代入D-S证据理论模型中对缺陷信息进行组合优化并从中得到更多有效信息,最后在多个检测周期下对不同超声探头的决策进行判别融合,克服由随机因素引起的负面影响,并提高对缺陷类型识别的可靠性及准确率。本文实现焊缝缺陷超声图像的自动分类,且为多探头识别缺陷类型的决策方法提供了一种新的研究思路,并取得了很好的分类效果,为无损探伤领域的人工智能发展提供了助力。

基于损伤容限的疲劳寿命分析网络平台的研发

这是一篇关于损伤容限,疲劳扩展寿命,Java,焊接缺陷,浏览器/服务器的论文, 主要内容为疲劳断裂是机械零件最主要的失效形式之一,研究疲劳裂纹扩展机理,预测疲劳寿命对于零件的设计和安全性评定具有重要的意义。为了解决零件疲劳寿命计算模型复杂、计算量大和效率低的问题,本文结合疲劳裂纹扩展分析理论和计算机网络技术,建立了疲劳寿命分析平台。疲劳分析平台通过数据库存储材料参数,通过计算机完成复杂的计算和分析,使得科研人员可以避免重复的劳动,提高了科学研究的效率。首先,本文基于损伤容限分析理论,研究了等幅载荷下零件的疲劳裂纹扩展寿命预测方法,并建立了常规裂纹的应力强度因子计算库。针对变幅条件下裂纹扩展模型,结合计数法、载荷谱理论、累积损伤理论以及超载迟滞效应计算裂纹的扩展寿命。研究了常见焊接接头的疲劳裂纹扩展机制,以及焊趾处的裂纹、焊缝根部的裂纹、局部贯穿型裂纹和贯穿型裂纹的应力强度因子计算方法,结合焊接疲劳裂纹扩展速率模型估算焊接裂纹的扩展寿命。其次,基于现代机械设计面向网络化的理念,选择浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)结构为平台的设计模式,确定了Spring、SpringMVC、MyBatis(SSM)为平台的基础运行框架,并基于J2EE平台完成了疲劳寿命分析平台的技术架构。从零部件疲劳寿命计算的功能需求出发,完成了疲劳分析平台的整体设计,该平台主要由用于人机交互的操作界面、存储材料参数的数据库和疲劳寿命估算的程序三部分组成。最后,使用面向对象的程序设计语言Java,将疲劳裂纹扩展寿命计算模型程序化,利用PostgreSQL数据库存储材料参数和计算结果,采用BootStrap框架和JavaScript技术设计了分析平台的操作界面。通过多个疲劳寿命分析算例验证了平台计算疲劳裂纹扩展寿命的准确性和高效性,结果表明本平台可以高效的计算等幅载荷和变幅载荷条件下常见裂纹的扩展寿命,极大的节省了计算成本和时间。

基于损伤容限的疲劳寿命分析网络平台的研发

这是一篇关于损伤容限,疲劳扩展寿命,Java,焊接缺陷,浏览器/服务器的论文, 主要内容为疲劳断裂是机械零件最主要的失效形式之一,研究疲劳裂纹扩展机理,预测疲劳寿命对于零件的设计和安全性评定具有重要的意义。为了解决零件疲劳寿命计算模型复杂、计算量大和效率低的问题,本文结合疲劳裂纹扩展分析理论和计算机网络技术,建立了疲劳寿命分析平台。疲劳分析平台通过数据库存储材料参数,通过计算机完成复杂的计算和分析,使得科研人员可以避免重复的劳动,提高了科学研究的效率。首先,本文基于损伤容限分析理论,研究了等幅载荷下零件的疲劳裂纹扩展寿命预测方法,并建立了常规裂纹的应力强度因子计算库。针对变幅条件下裂纹扩展模型,结合计数法、载荷谱理论、累积损伤理论以及超载迟滞效应计算裂纹的扩展寿命。研究了常见焊接接头的疲劳裂纹扩展机制,以及焊趾处的裂纹、焊缝根部的裂纹、局部贯穿型裂纹和贯穿型裂纹的应力强度因子计算方法,结合焊接疲劳裂纹扩展速率模型估算焊接裂纹的扩展寿命。其次,基于现代机械设计面向网络化的理念,选择浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)结构为平台的设计模式,确定了Spring、SpringMVC、MyBatis(SSM)为平台的基础运行框架,并基于J2EE平台完成了疲劳寿命分析平台的技术架构。从零部件疲劳寿命计算的功能需求出发,完成了疲劳分析平台的整体设计,该平台主要由用于人机交互的操作界面、存储材料参数的数据库和疲劳寿命估算的程序三部分组成。最后,使用面向对象的程序设计语言Java,将疲劳裂纹扩展寿命计算模型程序化,利用PostgreSQL数据库存储材料参数和计算结果,采用BootStrap框架和JavaScript技术设计了分析平台的操作界面。通过多个疲劳寿命分析算例验证了平台计算疲劳裂纹扩展寿命的准确性和高效性,结果表明本平台可以高效的计算等幅载荷和变幅载荷条件下常见裂纹的扩展寿命,极大的节省了计算成本和时间。

基于损伤容限的疲劳寿命分析网络平台的研发

这是一篇关于损伤容限,疲劳扩展寿命,Java,焊接缺陷,浏览器/服务器的论文, 主要内容为疲劳断裂是机械零件最主要的失效形式之一,研究疲劳裂纹扩展机理,预测疲劳寿命对于零件的设计和安全性评定具有重要的意义。为了解决零件疲劳寿命计算模型复杂、计算量大和效率低的问题,本文结合疲劳裂纹扩展分析理论和计算机网络技术,建立了疲劳寿命分析平台。疲劳分析平台通过数据库存储材料参数,通过计算机完成复杂的计算和分析,使得科研人员可以避免重复的劳动,提高了科学研究的效率。首先,本文基于损伤容限分析理论,研究了等幅载荷下零件的疲劳裂纹扩展寿命预测方法,并建立了常规裂纹的应力强度因子计算库。针对变幅条件下裂纹扩展模型,结合计数法、载荷谱理论、累积损伤理论以及超载迟滞效应计算裂纹的扩展寿命。研究了常见焊接接头的疲劳裂纹扩展机制,以及焊趾处的裂纹、焊缝根部的裂纹、局部贯穿型裂纹和贯穿型裂纹的应力强度因子计算方法,结合焊接疲劳裂纹扩展速率模型估算焊接裂纹的扩展寿命。其次,基于现代机械设计面向网络化的理念,选择浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)结构为平台的设计模式,确定了Spring、SpringMVC、MyBatis(SSM)为平台的基础运行框架,并基于J2EE平台完成了疲劳寿命分析平台的技术架构。从零部件疲劳寿命计算的功能需求出发,完成了疲劳分析平台的整体设计,该平台主要由用于人机交互的操作界面、存储材料参数的数据库和疲劳寿命估算的程序三部分组成。最后,使用面向对象的程序设计语言Java,将疲劳裂纹扩展寿命计算模型程序化,利用PostgreSQL数据库存储材料参数和计算结果,采用BootStrap框架和JavaScript技术设计了分析平台的操作界面。通过多个疲劳寿命分析算例验证了平台计算疲劳裂纹扩展寿命的准确性和高效性,结果表明本平台可以高效的计算等幅载荷和变幅载荷条件下常见裂纹的扩展寿命,极大的节省了计算成本和时间。

基于损伤容限的疲劳寿命分析网络平台的研发

这是一篇关于损伤容限,疲劳扩展寿命,Java,焊接缺陷,浏览器/服务器的论文, 主要内容为疲劳断裂是机械零件最主要的失效形式之一,研究疲劳裂纹扩展机理,预测疲劳寿命对于零件的设计和安全性评定具有重要的意义。为了解决零件疲劳寿命计算模型复杂、计算量大和效率低的问题,本文结合疲劳裂纹扩展分析理论和计算机网络技术,建立了疲劳寿命分析平台。疲劳分析平台通过数据库存储材料参数,通过计算机完成复杂的计算和分析,使得科研人员可以避免重复的劳动,提高了科学研究的效率。首先,本文基于损伤容限分析理论,研究了等幅载荷下零件的疲劳裂纹扩展寿命预测方法,并建立了常规裂纹的应力强度因子计算库。针对变幅条件下裂纹扩展模型,结合计数法、载荷谱理论、累积损伤理论以及超载迟滞效应计算裂纹的扩展寿命。研究了常见焊接接头的疲劳裂纹扩展机制,以及焊趾处的裂纹、焊缝根部的裂纹、局部贯穿型裂纹和贯穿型裂纹的应力强度因子计算方法,结合焊接疲劳裂纹扩展速率模型估算焊接裂纹的扩展寿命。其次,基于现代机械设计面向网络化的理念,选择浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)结构为平台的设计模式,确定了Spring、SpringMVC、MyBatis(SSM)为平台的基础运行框架,并基于J2EE平台完成了疲劳寿命分析平台的技术架构。从零部件疲劳寿命计算的功能需求出发,完成了疲劳分析平台的整体设计,该平台主要由用于人机交互的操作界面、存储材料参数的数据库和疲劳寿命估算的程序三部分组成。最后,使用面向对象的程序设计语言Java,将疲劳裂纹扩展寿命计算模型程序化,利用PostgreSQL数据库存储材料参数和计算结果,采用BootStrap框架和JavaScript技术设计了分析平台的操作界面。通过多个疲劳寿命分析算例验证了平台计算疲劳裂纹扩展寿命的准确性和高效性,结果表明本平台可以高效的计算等幅载荷和变幅载荷条件下常见裂纹的扩展寿命,极大的节省了计算成本和时间。

基于超声传播特性的钢材焊缝缺陷多源决策融合检测方法研究

这是一篇关于超声检测,焊接缺陷,深度学习,D-S证据理论,决策层数据融合的论文, 主要内容为随着焊接构件在机械制造工业领域中的广泛应用,焊接缺陷对焊接构件性能的影响越来越受到重视。因此,对焊缝的检测要求也不断提高,其中手动超声检测是焊接零部件的主要检测方法。但是传统的超声检测识别焊接缺陷存在人工分类效率低、缺陷类型分类不精确等问题,且不同超声探头的检测手段分类结果具有倾向性和不确定性的特点。本文提出一种基于超声传播特性的钢材焊缝缺陷多源决策融合检测方法,主要研究内容如下:(1)使用COMSOL分析超声波在缺陷介质中的传播,建立了仿真模型,并设置超声波检测系统的参数。通过对仿真结果的分析,发现5类缺陷的缺陷波在波形幅值、反射强度和反射形态方面具有不同的特征,为收集焊缝缺陷波形图提供了理论依据,保证了数据集的客观性,为实现智能识别提供可能性。(2)为了实现焊缝缺陷超声识别和图像分类的自动化,结合多尺度结构和注意力机制,提出一种改进的Res Net18网络模型(Multi-Scale-SE-Res Net18)。在残差网络模型加入Inception模块,用不同尺度的卷积核结构提取缺陷波形图像特征,增加特征的多样性和丰富度;同时加入注意力机制,进行权值优化,该方法充分利用了缺陷波形的特征信息,有效地提高了缺陷的识别率。(3)考虑单一探头获取的缺陷信息具有倾向性和片面性,提出了一种云模型与D-S证据理论相结合的方法,解决了传统的D-S证据理论中基本概率值矩阵主观性强的问题。将多探头提取的不同缺陷特征通过云参数逐一表征,并代入D-S证据理论模型中对缺陷信息进行组合优化并从中得到更多有效信息,最后在多个检测周期下对不同超声探头的决策进行判别融合,克服由随机因素引起的负面影响,并提高对缺陷类型识别的可靠性及准确率。本文实现焊缝缺陷超声图像的自动分类,且为多探头识别缺陷类型的决策方法提供了一种新的研究思路,并取得了很好的分类效果,为无损探伤领域的人工智能发展提供了助力。

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:代码工厂 ,原文地址:https://m.bishedaima.com/lunwen/50552.html

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