| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·引言 | 第12-14页 |
| ·板材成形智能化研究现状及国内外发展趋势 | 第14-24页 |
| ·拉深成形智能化的研究 | 第14-15页 |
| ·筒形件拉深过程自适应控制 | 第15-16页 |
| ·轴对称件拉深过程的智能化 | 第16-18页 |
| ·自适应模糊控制系统的发展 | 第18-20页 |
| ·神经网络控制系统的研究 | 第20-22页 |
| ·板材成形智能传感与控制系统的研究 | 第22-24页 |
| ·选题意义及主要研究内容 | 第24-26页 |
| 第2章 以压边力形式描述的锥形件拉深理论三极限 | 第26-47页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·拉深力与压边力及拉深行程三者的关系 | 第26-31页 |
| ·力学模型 | 第26-28页 |
| ·接触摩擦的简化处理 | 第28页 |
| ·拉深力－行程曲线的能量法解析 | 第28-31页 |
| ·侧壁破裂临界压边力 | 第31-32页 |
| ·法兰起皱临界压边力 | 第32-33页 |
| ·侧壁起皱临界压边力 | 第33-44页 |
| ·侧壁起皱数学模型 | 第35-36页 |
| ·悬空侧壁应力分布 | 第36-38页 |
| ·应力分界圆位置近似解 | 第38页 |
| ·侧壁起皱失稳判据 | 第38-42页 |
| ·侧壁起皱失稳判据的实验验证 | 第42-44页 |
| ·压边力理论三极限曲线 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 锥形件拉深变压边力控制规律 | 第47-69页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·变压边力加载的三种模式 | 第47-49页 |
| ·三种加载模式的数值模拟 | 第49-57页 |
| ·成形质量评价函数的确定 | 第49-50页 |
| ·有限元模拟相关模型及参数的设定 | 第50-54页 |
| ·三种加载模式的变压边力拉深模拟 | 第54-57页 |
| ·三种加载模式的实验研究 | 第57-61页 |
| ·直母线条件下的变压边力控制规律可行性分析 | 第61-65页 |
| ·压边力控制规律的实时预测 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 基于Rough 集理论的神经网络参数识别系统 | 第69-85页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·Rough 集理论基本概念 | 第69-71页 |
| ·数据约简 | 第71-73页 |
| ·Rough 集理论与神经网络的结合 | 第73-76页 |
| ·神经网络简介 | 第73页 |
| ·粗糙神经网络的结构 | 第73-76页 |
| ·Rough 集约简功能在轴对称件性能参数识别中的运用 | 第76-84页 |
| ·Rosetta 软件介绍 | 第76-77页 |
| ·轴对称件的神经网络识别模型 | 第77-80页 |
| ·运用Rosetta 软件对样本数据约简 | 第80-81页 |
| ·优化后的锥形件材料性能参数识别神经网络 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 PID 神经网络仿真控制 | 第85-111页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·传统控制理论与智能控制技术 | 第86-91页 |
| ·传统PID 控制特点 | 第87-88页 |
| ·神经网络控制特点 | 第88-90页 |
| ·神经网络控制与PID 控制相结合的研究现状 | 第90-91页 |
| ·PID 神经网络控制系统 | 第91-100页 |
| ·PID 神经网络的结构 | 第93-97页 |
| ·PID 神经网络的反向传播算法 | 第97-98页 |
| ·PID 神经网络的权值的初始值选取和等价系统 | 第98-100页 |
| ·基于智能化拉深控制系统的PID 神经网络仿真 | 第100-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第6章 锥形件智能化拉深实验系统 | 第111-123页 |
| ·模具设备 | 第111-112页 |
| ·液压部份 | 第112-113页 |
| ·智能控制系统 | 第113-115页 |
| ·基于 LabVIEW 的数据采集系统 | 第115-117页 |
| ·锥形件智能化拉深过程仿真系统 | 第117-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 结论 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-132页 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 作者简介 | 第134页 |