摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
1.2 汽车零部件安全性能及轻量化设计的研究现状 | 第12-16页 |
1.2.1 汽车零部件安全性能的研究现状 | 第12-14页 |
1.2.2 轻量化设计的研究现状 | 第14-16页 |
1.3 国内外有关拼焊板和连续变截面薄板技术的研究现状 | 第16-17页 |
1.3.1 拼焊板的研究现状 | 第16页 |
1.3.2 连续变截面薄板的研究现状 | 第16-17页 |
1.4 本文研究目的和主要内容 | 第17-18页 |
第2章 汽车碰撞仿真分析和优化方法 | 第18-27页 |
2.1 引言 | 第18页 |
2.2 汽车碰撞有限元方法 | 第18-20页 |
2.3 试验设计 | 第20-21页 |
2.3.1 正交试验设计 | 第20页 |
2.3.2 拉丁超立方试验设计 | 第20-21页 |
2.4 代理模型 | 第21-22页 |
2.4.1 响应面模型 | 第21页 |
2.4.2 Kriging代理模型 | 第21-22页 |
2.4.3 人工神经网络模型 | 第22页 |
2.5 优化方法 | 第22-26页 |
2.5.1 遗传算法 | 第22-23页 |
2.5.2 多目标离散优化方法 | 第23-26页 |
2.6 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 拼焊板保险杠横梁的离散优化设计 | 第27-38页 |
3.1 引言 | 第27页 |
3.2 保险杠横梁模型 | 第27-29页 |
3.2.1 初始模型和试验验证 | 第27-29页 |
3.2.2 激光拼焊保险杠模型 | 第29页 |
3.3 保险杠横梁的优化设计 | 第29-36页 |
3.3.1 优化过程 | 第30-35页 |
3.3.2 优化结果分析 | 第35-36页 |
3.4 生产工艺 | 第36-37页 |
3.5 本章小结 | 第37-38页 |
第4章 连续变截面保险杠横梁的优化设计 | 第38-49页 |
4.1 引言 | 第38页 |
4.2 连续变截面保险杠横梁模型 | 第38-40页 |
4.2.1 Bezier曲线 | 第38-40页 |
4.2.2 连续变截面薄板保险杠横梁模型的建立 | 第40页 |
4.3 优化过程 | 第40-43页 |
4.3.1 优化目标和变量 | 第40-41页 |
4.3.2 优拉丁超立方试验 | 第41-42页 |
4.3.3 径向基函数神经网络模型建立 | 第42-43页 |
4.3.4 多目标遗传优化方法 | 第43页 |
4.4 优化结果 | 第43-44页 |
4.5 优化结果分析 | 第44-46页 |
4.5.1 连续变截面薄板保险杆横梁的优化结果 | 第44页 |
4.5.2 拼焊板和连续变截面薄板横梁的对比 | 第44-46页 |
4.6 生产工艺 | 第46-48页 |
4.7 本章小结 | 第48-49页 |
第5章B柱的侧面碰撞子模型 | 第49-57页 |
5.1 引言 | 第49页 |
5.2 实车侧面碰撞实验 | 第49-50页 |
5.3 B柱侧面碰撞子模型的建立 | 第50-54页 |
5.3.1 侧面碰撞有限元模型 | 第50-53页 |
5.3.2 B柱侧面碰撞子模型的建立 | 第53-54页 |
5.4 B柱侧面碰撞子模型的验证 | 第54-56页 |
5.5 本章小结 | 第56-57页 |
第6章 连续变截面B柱的轻量化设计 | 第57-66页 |
6.1 引言 | 第57-58页 |
6.2 厚度曲线 | 第58页 |
6.3 径向基神经网络 | 第58-59页 |
6.3.1 神经网络 | 第58-59页 |
6.3.2 径向基神经网络 | 第59页 |
6.4 优化过程 | 第59-60页 |
6.4.1 优化目标和变量 | 第59-60页 |
6.4.2 优拉丁超立方试验 | 第60页 |
6.4.3 径向基函数神经网络模型建立 | 第60页 |
6.5 优化结果 | 第60-61页 |
6.6 优化结果验证 | 第61-64页 |
6.7 生产工艺 | 第64页 |
6.8 本章小结 | 第64-66页 |
总结和展望 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第73-74页 |
附录B 计算机程序 | 第74-78页 |
B.1 读取文件程序 | 第74-76页 |
B.2 输出文件程序 | 第76-78页 |