金属板料成形中物性参数辨识与应变路径控制
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7-9页 |
| ·材料的变形模型 | 第9-13页 |
| ·材料模型中硬化指数、系数及厚向异性指数的确定 | 第10-13页 |
| ·屈服条件 | 第13页 |
| ·本文的内容及课题来源 | 第13-14页 |
| ·本文章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 材料物性参数的识别模型 | 第15-28页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络简介 | 第16-17页 |
| ·BP神经网络 | 第17-23页 |
| ·BP网络映射性能分析 | 第18-19页 |
| ·BP网络的网络结构 | 第19-21页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第21-23页 |
| ·训练及检验样本的获取 | 第23-27页 |
| ·数值模拟模型建立 | 第23-25页 |
| ·训练及检验样本的选取 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 应力增量的神经网络识别模型 | 第28-36页 |
| ·识别模型的建立 | 第28-29页 |
| ·BP网络模型设计 | 第29-32页 |
| ·网络训练及检验样本的获取 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于MATLAB的BP网络程序实现 | 第36-45页 |
| ·MATLAB语言简介 | 第36-38页 |
| ·MATLAB语言的形成和发展 | 第36-37页 |
| ·MATLAB语言的特色 | 第37页 |
| ·MATLAB语言的工具箱 | 第37-38页 |
| ·BP网络程序实现 | 第38-44页 |
| ·MATLAB工具箱中BP网络工具应用 | 第38-42页 |
| ·BP网络程序的总体结构 | 第42-44页 |
| ·神经网络的前处理和后处理 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 应变路径控制方法 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·两种加载模式下的目标应变获取方法 | 第47-50页 |
| ·中性变载与加载相结合的加载方式 | 第47-49页 |
| ·直接加载的方式 | 第49-50页 |
| ·应变路径控制方法程序实现 | 第50-57页 |
| ·控制程序界面设计 | 第50-55页 |
| ·动态数据交换实现 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 实验研究 | 第58-75页 |
| ·拉扭实验设计 | 第58-61页 |
| ·实验设备及条件 | 第58-61页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第61-74页 |
| ·识别材料物性参数m值的实验过程及结果 | 第61-64页 |
| ·应变路径控制实验研究 | 第64-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 结束语 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表情况 | 第80页 |
