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变截面薄板车身零部件的优化设计

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

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