| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·管材弯曲成形智能化研究现状及国内外发展趋势 | 第12-13页 |
| ·管材弯曲成形技术研究 | 第12-13页 |
| ·弯管过程智能化研究 | 第13页 |
| ·本文主要研究内容以及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 弯管工作过程及成形质量影响因素分析 | 第15-26页 |
| ·弯管机工作过程概述 | 第15-16页 |
| ·管材弯曲变形特点 | 第16-17页 |
| ·弯曲成形中的各种失效形式 | 第17-19页 |
| ·管材横截面的缺陷形式 | 第17-18页 |
| ·管材管壁的缺陷形式 | 第18-19页 |
| ·各参数对管材弯曲成形质量的影响分析 | 第19-21页 |
| ·材料尺寸参数对管材弯曲成形质量的影响 | 第19-20页 |
| ·相对弯曲半径对管材成形质量的影响 | 第20页 |
| ·材料性能对弯管成形质量的影响 | 第20页 |
| ·工艺参数对弯管成形质量的影响 | 第20-21页 |
| ·管材材料的性能识别 | 第21-25页 |
| ·弹性模量的性能识别 | 第21-23页 |
| ·屈服强度的性能识别 | 第23页 |
| ·硬化指数的性能识别 | 第23-24页 |
| ·强度系数的性能识别 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 弯管机智能控制系统模型的建立 | 第26-42页 |
| ·弯管机智能控制系统 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络概述 | 第27-28页 |
| ·BP 神经网络算法及其改进 | 第28-29页 |
| ·利用BP 神经网络建立管材弯曲成形质量智能预测模型 | 第29-37页 |
| ·样本数据的采集及处理 | 第29-31页 |
| ·网络结构的设计 | 第31-32页 |
| ·网络的训练及检验过程 | 第32-33页 |
| ·网络的检验方法及结果分析 | 第33-37页 |
| ·工艺参数的修正原则 | 第37-38页 |
| ·工艺参数数据库设计 | 第38-40页 |
| ·数据库在管材弯曲成形中的应用 | 第38页 |
| ·弯曲成形过程各参数建立的数据库模型 | 第38-40页 |
| ·智能预测控制流程图 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 智能控制系统设计 | 第42-47页 |
| ·WA27YPC-63 数控弯管机的工作参数 | 第42-43页 |
| ·下位机系统设计 | 第43-45页 |
| ·PLC 的通讯连接 | 第43-44页 |
| ·快校验码程序BCC | 第44页 |
| ·设置串行通讯方式 | 第44页 |
| ·开发串行通信程序 | 第44-45页 |
| ·控制算法 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 试验验证 | 第47-50页 |
| ·管材的性能试验 | 第47-48页 |
| ·智能控制系统的试验 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |