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基于神经网络的薄板冲压成形中的反演问题研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-15页
第1章 绪论第15-20页
   ·概述第15-17页
   ·课题研究的主要内容第17-20页
第2章 薄板冲压成形反演问题研究的基本原理和方法第20-46页
   ·引言第20-22页
   ·薄板冲压成形中的有限元仿真原理及关键技术第22-38页
     ·冲压过程仿真的基本步骤第22-23页
     ·板料变形的描述第23-29页
     ·材料弹塑性行为的描述第29-30页
     ·常用的屈服准则第30-32页
     ·材料的塑性流动规律第32-33页
     ·加载-卸载准则第33页
     ·Belytschko-Tsay壳单元理论第33-36页
     ·接触与摩擦算法第36-37页
     ·有限元方程及求解方法第37-38页
   ·反演问题及其方法概述第38-45页
     ·反演问题的一般描述第38-39页
     ·反演问题的类型第39-40页
     ·反演问题的求解难点第40-41页
     ·试验数据的模拟第41-42页
     ·反演问题求解方法概述第42-45页
   ·小结第45-46页
第3章 基于神经网络的拉延筋几何参数反演研究第46-85页
   ·引言第46-48页
   ·基于IP-μGA的多层前向网络结构优化设计方法(SOMFNGA)第48-61页
     ·IP-μGA算法简介第48-50页
     ·神经网络泛化能力的改进方法第50-53页
     ·基于IP-μGA的多层前向网络结构优化设计第53-58页
     ·SOMFNGA在正弦函数逼近网络设计中的应用第58-61页
   ·等效拉延筋阻力的模拟计算方法第61-74页
     ·拉延筋的作用机理第61页
     ·板料经过拉延筋时基本假设及受力分析第61-63页
     ·屈服函数的选择第63-64页
     ·板料经过拉延筋时的切向应力应变关系第64-65页
     ·弯曲力和反弯曲力的计算第65-67页
     ·拉延筋阻力计算第67页
     ·试验验证第67-69页
     ·等效拉延筋阻力影响因素分析第69-74页
   ·拉延筋几何参数反演研究第74-83页
     ·求解策略第74-75页
     ·正问题求解第75-76页
     ·反演问题求解第76-83页
   ·小结第83-85页
第4章 基于神经网络的薄板成形件毛坯反演研究第85-109页
   ·引言第85-86页
   ·基于泛化的多层前向网络动态结构设计方法(DYNSDMFN)第86-92页
     ·基本思想第86页
     ·关键技术第86-87页
     ·程序实现第87-89页
     ·DYNSDMFN方法在正弦函数逼近网络设计中的应用第89-92页
   ·板料毛坯反演神经网络设计中的关键技术第92-93页
   ·基于神经网络的低方形盒毛坯反演研究第93-105页
     ·低方形盒毛坯形状影响因素第94-95页
     ·毛坯形状的描述第95-97页
     ·运用DYNSDMFN方法设计神经网络模型第97-102页
     ·运用SOMFNGA方法设计低方形盒毛坯反演神经网络结构第102-105页
   ·基于神经网络的B柱零件毛坯反演方法第105-108页
   ·小结第108-109页
第5章 基于神经网络的回弹预测及变压边力反演研究第109-132页
   ·引言第109-110页
   ·基于泛化的径向基函数神经网络动态结构设计(DYNSDRBF)第110-118页
     ·径向基函数神经网络简介第110-111页
     ·基于泛化的径向基函数神经网络的动态结构设计方法第111-115页
     ·DYNSDRBF在正弦函数逼近网络设计中的应用第115-118页
   ·基于神经网络的凸(凹)圆弧翻边回弹预测研究第118-124页
     ·凸(凹)弧翻边试验简介第119-120页
     ·翻边回弹预测神经网络模型设计第120-124页
   ·基于神经网络的变压边力反演研究第124-130页
     ·问题的提出第124-125页
     ·求解策略第125页
     ·正问题求解第125页
     ·反演问题求解第125-130页
   ·小结第130-132页
结论第132-135页
参考文献第135-145页
致谢第145-146页
附录 A 攻读学位期间所发表和已投稿的学术论文目录第146页

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