| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 引言 | 第9-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 冲压成形数值模拟技术与工艺优化的研究进展及应用现状 | 第12-18页 |
| 1.3.1 冲压数值模拟技术研究进展及应用现状 | 第12-15页 |
| 1.3.2 工艺参数优化的研究进展及应用现状 | 第15-18页 |
| 1.4 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 技术路线 | 第19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-21页 |
| 第2章 异形弯曲件冲压成形CAE分析关键技术 | 第21-39页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 有限元求解算法及CAE分析软件的选择 | 第21-22页 |
| 2.2.1 有限元求解算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 CAE软件的选择 | 第22页 |
| 2.3 各向异性屈服准则的运用 | 第22-25页 |
| 2.3.1 Hill屈服准则 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Barlat屈服准则 | 第24-25页 |
| 2.4 单元类型的选择与划分 | 第25-29页 |
| 2.4.1 板料单元类型 | 第25-26页 |
| 2.4.2 板料单元厚度方向积分点个数的选择 | 第26-27页 |
| 2.4.3 工具单元类型的选择 | 第27-28页 |
| 2.4.4 有限元网格划分技术 | 第28-29页 |
| 2.5 车窗升降板冲压成形有限元分析模型 | 第29-35页 |
| 2.5.1 确定初始成形工艺参数 | 第29-30页 |
| 2.5.2 建立有限元模型 | 第30-35页 |
| 2.6 ETA/POST后处理及回弹分析 | 第35-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 基于支持向量机构建车窗升降板回弹预测近似模型 | 第39-59页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 支持向量机的非线性回归算法 | 第40-42页 |
| 3.3 核函数的选择与核参数的确定 | 第42-44页 |
| 3.3.1 核函数的选择 | 第42-43页 |
| 3.3.2 相关参数的确定 | 第43-44页 |
| 3.4 K折交叉验证法确定支持向量机近似模型的评价标准 | 第44-45页 |
| 3.5 试验设计方法与样本获取 | 第45-55页 |
| 3.5.1 试验设计方法的选择 | 第45-46页 |
| 3.5.2 建立回弹预测数字模型 | 第46-47页 |
| 3.5.3 拉丁超立方抽样及回弹预测 | 第47-52页 |
| 3.5.4 样本数据预处理 | 第52-55页 |
| 3.6 K折交叉验证法优化支持向量机非线性回归近似模型参数 | 第55-57页 |
| 3.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 粒子群算法优化支持向量机非线性回归近似模型参数 | 第59-67页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第59-60页 |
| 4.3 确定惯性权重ω | 第60-61页 |
| 4.4 引入收敛因子λ | 第61-62页 |
| 4.5 限制最大速度v_(max)和最大位置x_(max) | 第62-63页 |
| 4.6 确定种群大小 | 第63页 |
| 4.7 PSO算法优化SVM模型参数 | 第63-66页 |
| 4.8 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 基于CV-SVM和PSO-SVM近似模型优化车窗升降板回弹成形工艺参数优化 | 第67-75页 |
| 5.1 引言 | 第67页 |
| 5.2 基于CV-SVM近似模型优化零件回弹的成形工艺参数 | 第67-69页 |
| 5.2.1 粒子群算法在CV-SVM近似模型中迭代寻优 | 第68页 |
| 5.2.2 优化的成形工艺参数数值模拟验证 | 第68-69页 |
| 5.3 PSO优化SVM核参数确定最优成形工艺参数 | 第69-71页 |
| 5.3.1 粒子群算法在PSO-SVM近似模型中迭代寻优 | 第69-70页 |
| 5.3.2 优化的成形工艺参数数值模拟验证 | 第70-71页 |
| 5.4 企业试生产验证 | 第71-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 结论 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 附录A 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第83页 |
