摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
第1章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 引言 | 第9-10页 |
1.2 冲压成形数值模拟技术的发展与应用现状 | 第10-13页 |
1.2.1 国外冲压成形的数值模拟发展与应用现状 | 第10-12页 |
1.2.2 国内冲压成形的数值模拟发展与应用现状 | 第12-13页 |
1.3 曲面翻边成形工艺的国内外研究现状 | 第13-14页 |
1.4 本文的研究意义和主要内容 | 第14-17页 |
1.4.1 课题的来源和研究意义 | 第14-15页 |
1.4.2 本文研究内容 | 第15-17页 |
第2章 曲面翻边冲压成形理论基础 | 第17-30页 |
2.1 引言 | 第17页 |
2.2 翻边成形简述 | 第17-20页 |
2.2.1 伸长类翻边应力应变分析 | 第17-19页 |
2.2.2 压缩类翻边应力应变分析 | 第19-20页 |
2.3 弹塑性本构关系 | 第20-24页 |
2.3.1 弹性变形时应力和应变的关系 | 第21-23页 |
2.3.2 塑性变形时应力和应变的关系 | 第23-24页 |
2.4 屈服准则 | 第24-27页 |
2.4.1 Hill屈服准则 | 第25-26页 |
2.4.2 屈雷斯加屈服准则 | 第26页 |
2.4.3 米塞斯屈服准则 | 第26-27页 |
2.5 翻边成形工序中的常见缺陷 | 第27-29页 |
2.5.1 伸长类曲面翻边成形及常见缺陷 | 第28页 |
2.5.2 压缩类曲面翻边成形及常见缺陷 | 第28-29页 |
2.6 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 曲面翻边件不同成形方式及仿真 | 第30-43页 |
3.1 零件的有限元模型的建立 | 第30-33页 |
3.1.1 零件3D模型的建立 | 第30-31页 |
3.1.2 有限元模拟仿真软件及有限元模型的建立 | 第31-32页 |
3.1.3 坯料的估算 | 第32-33页 |
3.2 曲面翻边件原成形方式简介 | 第33-35页 |
3.3 曲面翻边件不同成形方式 | 第35-37页 |
3.3.1 先翻边后弯曲 | 第35-36页 |
3.3.2 先弯曲后翻边 | 第36页 |
3.3.3 一步成形 | 第36页 |
3.3.4 先预成形再成形 | 第36-37页 |
3.4 不同成形方式的模拟及结果分析 | 第37-42页 |
3.4.1 危险区域特征点在不同成形方式下的应力变化 | 第39-40页 |
3.4.2 安全区域特征点在不同成形方式下的应力变化 | 第40-41页 |
3.4.3 特征点在不同成形方式下的等效应变 | 第41-42页 |
3.5 本章小结 | 第42-43页 |
第4章 基于BP神经网络的曲面翻边件成形性能预测模型 | 第43-54页 |
4.1 引言 | 第43页 |
4.2 神经网络技术 | 第43-46页 |
4.3 曲面翻边件的BP神经网络预测模型建立 | 第46-50页 |
4.3.1 MATLAB神经网络工具箱 | 第46-47页 |
4.3.2 神经网络学习样本的获取及处理 | 第47页 |
4.3.3 正交试验指标、因子及水平的确定 | 第47-49页 |
4.3.4 正交试验表的选取及试验结果 | 第49-50页 |
4.4 BP神经网络的设计 | 第50-52页 |
4.5 BP神经网络预测能力的检验 | 第52-53页 |
4.6 本章小结 | 第53-54页 |
第5章 遗传算法耦合神经网络的曲面翻边件冲压成形工艺参数优化 | 第54-64页 |
5.1 引言 | 第54页 |
5.2 遗传算法简介 | 第54-55页 |
5.3 遗传算法主要算法的选择 | 第55-58页 |
5.3.1 编码 | 第56页 |
5.3.2 产生初始种群 | 第56页 |
5.3.3 适应度计算评估 | 第56-57页 |
5.3.4 选择 | 第57页 |
5.3.5 交叉 | 第57-58页 |
5.3.6 变异 | 第58页 |
5.4 曲面翻边件的遗传算法耦合神经网络优化 | 第58-63页 |
5.4.1 优化模型的确定及结果 | 第59-61页 |
5.4.2 验证优化结果 | 第61-63页 |
5.5 本章小结 | 第63-64页 |
第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
6.1 总结 | 第64-65页 |
6.2 展望 | 第65-66页 |
致谢 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-71页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第71页 |