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曲面翻边件的数值模拟及工艺参数优化研究

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

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