河南工程学院毕业设计论文撰写规范.docx

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河南工程学院毕业设计论文撰写规范

附件一：

河南工程学院毕业设计（论文）撰写规范

为了提高我院院毕业设计（论文）的质量，实现毕业设计在内容和格式上的规范化与统一化，特制定《河南工程学院毕业设计（论文）撰写规范》。

具体规范要求如下。

一、毕业设计（论文）撰写的主要内容与基本要求

1、题目

设计（论文）课题名称，要求应简短、明确，有概括性。

标题字一般不宜超过20个字，如该标题不足以说明问题时，也可以使用副标题。

2、中外文摘要及关键词

摘要是论文内容的简要陈述，包括论文的主要论点、创新见解概括，同时具有独立性和完整性；中文摘要在300字左右，英文摘要在250个实词左右，英文摘要与中文摘要内容基本对应。

设计摘要主要介绍设计任务、设计标准、设计原则及主要特点，中文字数在600以内，外文400个实词左右。

关键词3-5个。

3、目录

①目录是毕业设计（论文）各组成部分的小标题，文字应简明扼要。

②目录按章节排列编写，标明页数，便于阅读。

③章节、小节分别以一、

（一）、1、

（1）等数字依次标出。

要求标题层次清晰。

④目录中的标题应与正文中的标题一致。

4、前言

应说明本课题的意义、依据及对现有情况的评述；说明本课题所要解决的问题和采用的手段、方法；概述成果及意义。

5、正文

正文是对研究和设计工作的表述，主要内容包括：

问题的提出、研究方案设计（设计内容及过程）、结果分析、理论在实际中的应用、结论等。

6、参考文献

所引用的文献必须是本人真正阅读过，且以近期发表的与设计或论文工作直接相关的文献为主。

设计和论文至少应列出主要文献10篇或以上（本科必须有外文文献）。

7、附录

将各种篇幅较大的图纸、数据表格、计算机程序等作为附录附于说明书之后。

8、致谢

简述自己通过本设计（论文）的体会，并对指导老师和协助完成设计的有关人员表示谢意。

二、毕业设计（论文）几种类型及具体要求

1、论文类：

理论研究类论文选题要密切结合社会实际，防止题目过大。

学生要完成5000字以上的论文。

2、设计类

（1）实验类：

实验研究类学生要独立完成一个完整的实验，取得足够的实验数据，实验要有探索，字数6000字左右。

（2）工程设计、设备改造类：

学生必须独立完成一定量的工程图，其中至少有1张采用计算机绘图；毕业设计图纸应符合制图标准，如图纸规格、线形、字体、符号、图例和其他表达的基本要求。

学生还须完成一份6000字以上的设计说明书。

（3）产品设计、开发类：

学生要独立完成一个完整的产品设计（包括从市场调研、产品创意到最终成品的全过程）。

学生须完成一份6000字以上的设计说明书，并完成设计产品的实物（或小样）制作。

（4）计算机软件类：

学生要独立完成一个软件或较大软件中的一个模块的编制，要有足够的工作量；要写出6000字以上的软件说明书；毕业设计中如涉及到有关电路方面的内容时，必须完成调试工作，要有完整的测试结果和给出各种参数指标；当涉及到有关计算机软件方面内容时，应通过运行给出运行结果。

（5）艺术类：

除完成手工作品外，还需对作品设计的色彩、造型、材质、创意等方面进行论述，并完成3000~5000字的设计论文。

三、毕业论文格式与规范

毕业设计的封面、任务书、教师指导意见、评阅意见书、答辩意见书等由教务处规定统一格式。

1、页面设置

毕业论文采用国际标准A4型（297mm×210mm）打印纸或复印纸纸制。

要求纵向打印，页边距的要求为：

上（T）：

2.5cm，下（B）：

2.5cm，左（L）P：

2cm,右（R）：

2cm

字间距设置为“标准”。

段落设置为“1.5倍行间距，首行缩进2字符”。

2、页眉、页脚设置

毕业论文的页眉使用学校标志：

河南工程学院毕业设计（或论文），字号为小5号，字体为宋体，高度为0.98cm，宽度为3.5cm，居中放置。

毕业论文的页脚：

封面、目录、参考文献、致谢要独立成页。

封面、任务书不标注页码。

毕业设计的目录、主体部分、附录、附件每页在页面底端居中标注页码，页码要与目录保持一致。

3、字号设置

①题目：

黑体三号；副标题用四号黑体字；

②摘要、关键词：

楷体小四号字；

③正文一级标题：

黑体三号，行首不缩进；

④正文二级标题：

黑体小四号；

⑤正文三级标题：

宋体小四号；

⑥正文字体一般为宋体小四号，一般情况下不采用斜体；

⑦正文中英文字符均为TimesNewRoman体；

⑧图表字号采用小5号字体。

4、标点符号

中文标点采用全角状态下输入，如：

，。

！

“？

：

；（）等；

勿采用半角标点，如：

.!

”?

:

;（）等。

英文正文则采用标准英文标点符号。

5、曲线图表

所有曲线、图表、线路图、流程图、示意图等不准徒手绘画，必须按国家规定标准或工程要求绘制

文中的表格应统一编排序号并赋予表名。

表内内容应对齐，表内数字、文字连续重复时不可使用“同上”等字样或符号代替。

表内数字使用同一计量单位时，可将该单位从表中提出并置于圆括号内。

表内有整段文字时，起行处空一格，回行顶格，最后不用标点符号；文中的附图应统一编排序号并赋予图名；文中图表需在表的上方、图的下方排印表号、表名、表注或图号、图名、图注。

6、公式

公式在文中另起一行，一般为段落居中。

公式的编号用圆括号括起来放在公式右边行末，公式和编号之间不加虚线。

公式下有说明时，应顶格书写“注：

”，“注：

”后书写说明。

较长公式的转行处应选在等号或加、减、乘、除符合处，应在行首出现这些符号。

7、科学技术名词术语

科学技术名词术语采用全国自然科学名词审定委员会审定公布的规范词或国家标准中规定的名称，尚未统一规定或叫法有争议的名称术语，可采用惯用的名称。

外国人名一般采用英文原名。

量和单位必须符合我国法定计量单位。

8、参考文献

参考文献的编号及标注：

按毕业设计正文中参考文献出现的先后顺序用阿拉伯数字连续编号，将序号置于方括号内，并作上标处理，如“[1]、[20]”。

参考文献的格式：

①期刊：

著者.题名[J].刊名，出版年，卷号（期号）：

起止页码

②著作：

著者.书名[M].出版地：

出版社，出版年：

起止页码

③报纸：

著者.题名[N].报纸名，出版日期（版次）

④论文集：

著者.题名[C].论文集名.出版地：

出版者，出版年，起止页码

⑤研究报告：

著者.题名[R].出版地：

出版者，出版年份：

起始页码

⑥学位论文：

著者.题名[D].保存地：

保存者.年份：

起止页码

⑦电子文献：

主要责任者.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].出处或可获得地址、发表或更新日期

⑧专利：

专利所有者.题名[P].国别：

专利号，发布日期.

⑨标准：

标准编号，标准名称[S].

⑩条例：

颁布单位.条例名称[Z].发布日期

四、毕业设计的装订要求

1、毕业设计装订的顺序

毕业设计（论文）应按如下次序装订成册：

封面、任务书或开题报告、中英文摘要（含关键词）、目录、前言、正文、结论、参考文献、附录、致谢、封底。

2、装订方法是：

装订线（T）0.5cm，装订线位置（T）：

左

附件二：

毕业设计（论文）样本

河南工程学院毕业设计（论文）

题目

学生姓名__________________________

系（部）__________________________

专业__________________________

指导教师__________________________

年月日

摘要

本文在对摩擦焊接头的形成过程的分析和实验研究的基础上，用BP网络建立了摩擦焊主要工艺参数（摩擦时间、摩擦压力、顶锻压力）和接头性能（接头强度）的预测系统。

在神经网络的训练过程中，在快速BP算法的基础上做了一些有效的改进，如：

引入权值系数β、选取相应的误差函数系数α等。

实验结果表明，该系统对摩擦时间、摩擦压力、顶锻压力和接头强度的预测值和实际值吻合良好，符合工程应用的要求。

采用先进的超声C扫描成像系统对摩擦焊试件1的接头进行超声波无损检测，记录下其相应的超声扫描信号。

在对扫描信号的处理中，使用目前无损检测领域较为前沿的信号处理方法——小波包分析法，并通过分析不同区域的小波包分解系数灰度图把信号分为三类：

无缺陷信号、未焊合缺陷信号、弱结合缺陷信号。

该套分析方法又成功地将另外两个试件的超声波检测信号同样地分为三类。

利用小波包法和幅频特性曲线法分别提取信号特征，并把其作为信号缺陷识别神经网络模型的输入，通过训练，建立了基于BP网络的摩擦焊接头超声波扫描信号的模式识别系统。

该系统能够很好地区别各类信号，实现信号的自动识别分类。

关键词：

摩擦焊接头神经网络BP算法超声波检测信号特征

Abstract

Thefrictionwelding-amodernconnectingmethodisusedinthevariousfieldsmoreandmorewidelyandsothestudyofthisfieldisnowbecomingmoreandmoreimperative.

Inthispaper,onthebaseofanalyzingandexperimentalstudyingontheprocessintheformingprocessofthefrictionweldedjoints,BPnetworkisusedtoconstructtheneuralnetworkpredictionsystemofthemajortechnicalparameters（friction-time,frictionforceandsoon）andthecapabilityofthefrictionweldingjoints.Duringthetrainingoftheneuralnetwork,theinfluence,whichiscausedbythevariousnetworkparameters,ontheerrorfunctionisdiscussedemphaticallyandthetraditionalBPalgorithmisimprovedbyimportingtheweightcoefficientβanderrorfunctioncoefficientα.Theforecastvaluescanmeettheactualvalueswell..

Inaddition,usingultrasonictestingmachinetestthefrictionweldingjointandthemodernanalyzingmethod–waveletpacketanalyzeisusedtoclassthereflectedechoscansignalintothreesorts:

goodwelding,un-weldingandweakdefect.Afterclassing,theselectedcharactersofsignalaccordingtwoanalyzemethods–waveletpacketanalyzeandamplitude-frequencyanalyzeareusedtoconstructtheclassing-predictionneuralnetwork.

Atlast,inordertoconvenientforpracticeapplication,visualC++isappliedtointegratetheseapplicationprogramsintoasmallapplication-software.

Keywords:

FrictionWeldingJointsNeuralNetworkBPAlgorithmUltrasonicTesting

SignalCharacter

前言·····················································································································1

第一章绪论········································································································1

第一节摩擦焊·································································································1

第二节人工神经网络··························································································1

一、人工神经网络··························································································2

二、人工神经网络在焊接领域的应用································································3

第三节超声波无损检测······················································································

第四节课题研究内容及意义················································································

第二章BP网络学习算法改进··············································································

第一节原始BP算法··························································································

第二节算法改进·······························································································

第三节本章小结·······························································································

第三章基于神经网络的摩擦焊工艺参数及接头性能预测系统的建立················

第一节系统建模··································································································

第二节数据采集··································································································

第三节神经网络的构建·······················································································

一、网络结构参数的选取··················································································

二、编程实现··································································································

第四节摩擦焊工艺参数预测··················································································

一、摩擦时间··································································································

二、摩擦压力··································································································

三、顶锻压力··································································································

参考文献·················································································································

附录·························································································································

前言

摩擦焊以其优质、高效、节能、无污染、工艺适应性广的技术特色，深受制造业的重视，在航空、航天、核能、海洋开发等高技术领域及电力、机械制造、石油钻探、汽车制造等产业部门一直有着广泛的应用。

近些年，又有一些摩擦焊的新技术如超塑性摩擦焊、线性摩擦焊、搅拌摩擦焊等更使其在高新技术产业和传统产业部门具有巨大的技术潜力和广阔的市场应用前景。

计算机技术、信息处理、智能检测等高新技术的高速发展为摩擦焊接的研究提供了有效的工具和手段。

神经网络技术具有突出的预测和分类功能；超声波无损检测可以在不破坏试件的前提下检测接头的缺陷；信号的小波分析技术可以弥补以往使用傅利叶变换法处理信号的不足，达到对信号细节的“聚焦”和提取。

这些技术的应用使得摩擦焊接技术以高新技术面貌展现在人们面前。

第一章绪论

第一节摩擦焊

摩擦焊是一种压焊方法，它是在外力作用下，利用焊件接触面之间的相对摩擦运动和塑性流动所产生的热量，使接触面及其近区金属达到粘塑性状态并产生适当的宏观塑性变形，通过两侧材料间的相互扩散和动态再结晶而完成焊接的。

1891年，美国批准将摩擦焊作为焊接方法的第一个专利，当时是利用摩擦热来连接钢缆。

随后德国、英国、前苏联、日本等国家也先后开展了摩擦焊的生产与应用。

我国是世界上研究摩擦焊最早的国家之一，早在1957年就实验成功了铝-铜摩擦焊。

在摩擦焊焊接过程中，被焊的材料通常不熔化，仍处于固相状态。

与熔焊相比，首先摩擦焊不会产生与熔化和凝固冶金有关的一些焊接缺陷和焊接脆化现象；其次，摩擦焊的焊接过程中的轴向压力和扭矩对焊接表面及近区的作用能够产生一些力学冶金效应（如：

晶粒细化、组织致密、夹杂物弥散分布、焊接表面的“自清理”作用等）；再者，摩擦焊的焊接时间短、热影响区窄、热影响区组织无明显粗化，正是这些特点使得摩擦焊能够得到与母材等强度的焊接接头，这也是决定摩擦焊接头具有优异性能的关键因素。

而且，摩擦焊中需要控制的焊接参数较其它焊接方法少，仅有压力、时间、速度、位移，使得该种连接方法具有很高的可靠性。

第二节人工神经网络

一、人工神经网络

“人工神经网络”（ArtificialNeuralNetwork，简称A.N.N.）是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统，由大量高度互联的简单处理单元组成。

这种简单的处理单元称为神经元。

对应于生物神经元结构，可以建立起神经元的模型，如图1-1所示。

其中Xi为神经元的输入，θ是阈值，Ui为神经元内部状态，Si为外部输入信号（在某些情况下，它可以控制神经元Ui，使Ui可以保持在某一状态）。

大脑之所以能够处理极其复杂的分析、推理工作，一方面是因为其神经元个数的庞大，另一方面还在于神经元能够对输入信号进行非线性处理。

因此，对图1-1可进一步建立起更接近于工程的数学模型。

二、人工神经网络在焊接领域的应用

焊接过程是一个存在高度非线性的多变量耦合作用，同时具有大量随机不确定因素的复杂过程，这种复杂性决定了其数学模型建立的困难性，而神经网络则可以在不作任何假设的情况下实现对过程的建模及控制。

另外，神经网络的非线性映射及自学习等特点也使它优于一般的统计方法。

因此，ANN的应用已渗透到焊接领域的各个方面，如焊缝跟踪、缺陷检测、工艺参数选取和性能预测等，成为了该学科的前沿阵地。

1、焊缝跟踪

随着自动焊和机器人焊接的普及，焊缝跟踪技术已经成为当前国内外机器人技术及焊接工作者研究的重点之一。

将专用摄像机摄取的弧焊区图像送入计算机，用神经网络进行处理，获得控制量以控制跟踪执行机构跟踪焊缝。

由于神经网络具有容错性，故能很好的排除干扰，实现对焊缝的精确跟踪。

2、焊接缺陷检测

焊接缺陷检测的方法很多，神经网络和各种方法的联合诊断能够获得更多的信息。

参考文献

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