| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外车身覆盖件成形仿真技术应用研究状况 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外车身覆盖件成形最优化技术应用研究状况 | 第13-14页 |
| 1.4 目前存在问题与本文研究内容及方法 | 第14-17页 |
| 第二章 板料成形数值仿真关键技术与最优化方法概述 | 第17-26页 |
| 2.1 数值仿真关键技术 | 第17-21页 |
| 2.1.1 单元类型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 本构关系 | 第18-20页 |
| 2.1.3 求解格式 | 第20-21页 |
| 2.2 最优化方法概述 | 第21-23页 |
| 2.2.1 最优化问题的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 多目标优化 | 第22-23页 |
| 2.3 数值模拟软件PAM STAMP简介 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 车身覆盖件成形特性及前翼子板拉延成形仿真 | 第26-40页 |
| 3.1 车身覆盖件组成 | 第26页 |
| 3.2 车身覆盖件质量要求 | 第26-27页 |
| 3.2.1 表面质量要求 | 第26-27页 |
| 3.2.2 刚性要求 | 第27页 |
| 3.2.3 工艺性要求 | 第27页 |
| 3.3 车身覆盖件成形质量缺陷及其控制措施 | 第27-29页 |
| 3.3.1 起皱及其控制措施 | 第27-28页 |
| 3.3.2 拉裂及其控制措施 | 第28页 |
| 3.3.3 变薄及其控制措施 | 第28页 |
| 3.3.4 回弹及其控制措施 | 第28-29页 |
| 3.4 成形极限图 | 第29-30页 |
| 3.5 前翼子板拉延成形数值仿真 | 第30-37页 |
| 3.5.1 建立产品数模 | 第30页 |
| 3.5.2 划分网格与选择冲压方向 | 第30-32页 |
| 3.5.3 创建压料面 | 第32页 |
| 3.5.4 设计工艺补充面 | 第32-33页 |
| 3.5.5 设置拉延筋 | 第33-34页 |
| 3.5.6 设计坯料 | 第34-36页 |
| 3.5.7 建立有限元模型 | 第36页 |
| 3.5.8 拉延成形仿真 | 第36-37页 |
| 3.6 生产试验 | 第37-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 灰色关联分析法在前翼子板成形工艺优化中的应用 | 第40-54页 |
| 4.1 灰色关联分析法 | 第40页 |
| 4.2 优化变量选择 | 第40-42页 |
| 4.3 优化目标选择 | 第42-43页 |
| 4.3.1 最大减薄率 | 第42-43页 |
| 4.3.2 最大增厚率 | 第43页 |
| 4.4 正交试验 | 第43-46页 |
| 4.4.1 选择评价指标和试验对象 | 第43-44页 |
| 4.4.2 选择正交试验表 | 第44-46页 |
| 4.5 计算灰色关联度 | 第46-51页 |
| 4.6 成形质量优化验证 | 第51-53页 |
| 4.6.1 仿真试验验证 | 第51-52页 |
| 4.6.2 生产试验验证 | 第52-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 BP神经网络在前翼子板成形优化中的应用 | 第54-65页 |
| 5.1 BP神经网络概述 | 第54页 |
| 5.2 基于BP神经网络冲压成形质量预测模型的建立 | 第54-63页 |
| 5.2.1 确定网络结构 | 第54-56页 |
| 5.2.2 组织训练样本 | 第56页 |
| 5.2.3 确定隐含层单元数 | 第56-57页 |
| 5.2.4 BP神经网络模型的训练与预测 | 第57-59页 |
| 5.2.5 工艺参数变化对车身覆盖件成形质量的影响 | 第59-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-68页 |
| 6.1 总结 | 第65-67页 |
| 6.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第74页 |
