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镁合金塑性成形工艺若干技术研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第1章 引言第8-20页
   ·镁合金发展概述第8-12页
     ·镁合金的特性第8-10页
     ·镁合金分类第10页
     ·镁合金的应用第10-12页
   ·人工神经网络第12-14页
     ·神经网络的发展及特点第12-13页
     ·神经网络的模型第13-14页
   ·板料成形摩擦模型第14-19页
     ·常用的摩擦模型第14-17页
     ·摩擦的分类第17-18页
     ·板料成形摩擦试验测定的发展状况第18-19页
   ·本文选题意义和主要研究内容第19-20页
第2章 镁合金板料力学性能第20-30页
   ·引言第20页
   ·镁合金变形影响因素第20-21页
   ·镁合金拉伸实验第21-29页
     ·试验设备第21-22页
     ·试样准备第22页
     ·实验工艺参数第22-23页
     ·实验过程第23-24页
     ·实验分析第24-29页
   ·小结第29-30页
第3章 镁合金板料拉深成形计算机仿真模拟第30-41页
   ·引言第30页
   ·ABAQUS软件简介第30-31页
   ·拉深模型的创建第31-32页
   ·拉深环境变量的设置第32-36页
     ·材料性能参数的设置第32页
     ·分析步的设置第32-33页
     ·边界摩擦的设置第33-34页
     ·边界条件的设置第34页
     ·载荷的设置第34-35页
     ·模型网格化第35页
     ·创建分析任务第35-36页
   ·不同拉深条件下的仿真模拟第36-40页
     ·不同凸、凹模圆角下的模拟第36-37页
     ·不同压边力下的模拟第37-38页
     ·不同润滑条件下的模拟第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 BP神经网络对镁合金ME20M高温流变应力预测第41-54页
   ·引言第41页
   ·BP网络的概述第41-42页
   ·建立模型第42-43页
     ·输入层与输出层的设计第42页
     ·隐层层数及隐含层节点数的确定第42-43页
   ·BP网络的学习规则第43-44页
   ·网络的训练第44-46页
     ·样本的预处理第44页
     ·学习速率的选取第44-45页
     ·神经网络学习步骤第45-46页
   ·镁合金高温流变应力神经网络预测第46-53页
     ·学习样本的选取及归一化第46-50页
     ·镁合金流变应力预测结果第50-53页
   ·小结第53-54页
第5章 镁合金板摩擦测试实验第54-79页
   ·引言第54页
   ·摩擦测试实验原理及其装置结构第54-55页
   ·镁合金板成形过程摩擦在线测试系统第55-58页
   ·镁合金板料成形过程摩擦测试第58-77页
     ·试样准备第58-59页
     ·镁合金板摩擦测试装置可行性验证第59-62页
     ·摩擦测试实验第62-77页
   ·小结第77-79页
第6章 总结与展望第79-81页
   ·总结第79页
   ·展望第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-85页
攻读学位期间的研究成果第85页

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