| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·板料成形回弹理论研究现状 | 第9-10页 |
| ·回弹预测方法研究现状 | 第10-11页 |
| ·模板技术应用现状 | 第11页 |
| ·课题的研究内容和研究意义 | 第11-12页 |
| ·论文的结构 | 第12-13页 |
| 第二章 基于模板的冲压回弹的预测与优化技术 | 第13-26页 |
| ·冲压回弹预测模板技术 | 第13-16页 |
| ·模板技术概述 | 第13-15页 |
| ·冲压回弹预测模板的概念及特点 | 第15-16页 |
| ·基于模板的冲压回弹预测及优化的技术框架 | 第16-20页 |
| ·冲压工艺参数设计的一般过程 | 第16页 |
| ·基于模板的冲压回弹预测及优化的相关技术概述 | 第16-18页 |
| ·基于模板的冲压回弹预测及工艺参数优化的技术流程 | 第18-20页 |
| ·冲压回弹预测模板的系统框架及信息模型 | 第20-24页 |
| ·冲压回弹预测模板的系统框架 | 第20-21页 |
| ·冲压回弹预测模板的系统模型 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 U形件回弹预测及优化技术的研究 | 第26-41页 |
| ·弯曲回弹理论的基础 | 第26-29页 |
| ·回弹产生的原因 | 第26-28页 |
| ·影响回弹的因素 | 第28-29页 |
| ·U 形件的正交数值模拟试验技术 | 第29-35页 |
| ·U 形件的正交数值试验的安排 | 第29-31页 |
| ·基于Dynaform 的U 形件正交数值模拟试验过程 | 第31-35页 |
| ·人工神经网络及蚁群优化算法的应用技术 | 第35-40页 |
| ·BP 神经网络技术的实现过程 | 第35-38页 |
| ·蚁群优化算法的实现过程 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 冲压回弹预测及优化模板的开发技术 | 第41-59页 |
| ·模板开发的软件工具概述 | 第41-46页 |
| ·MATLAB 软件概述 | 第41-44页 |
| ·VC++6.0 程序开发概述 | 第44-45页 |
| ·VC++与Matlab 混合编程的方法 | 第45-46页 |
| ·基于 MATLAB 的神经网络与蚁群算法开发技术 | 第46-49页 |
| ·基于MATLAB 的BP 神经网络实现技术 | 第46-47页 |
| ·基于 MATLAB 的蚁群优化算法实现技术 | 第47-49页 |
| ·基于VC++的系统界面开发技术 | 第49-58页 |
| ·系统实现混合编程技术 | 第49-51页 |
| ·模板界面的开发与实现 | 第51-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 冲压回弹预测模板系统的运行实例及分析 | 第59-67页 |
| ·系统的功能及界面 | 第59-63页 |
| ·系统运行入口界面 | 第59页 |
| ·参数输入界面 | 第59-61页 |
| ·回弹预测功能的实现 | 第61页 |
| ·回弹工艺参数优化的实现 | 第61-63页 |
| ·模板系统的应用分析 | 第63-66页 |
| ·基于模板系统的U 型件回弹预测及分析 | 第63-64页 |
| ·基于模板系统的工艺参数对回弹影响的分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结与结论 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |