| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第11页 |
| ·弯曲回弹预测现状 | 第11-13页 |
| ·目前研究中存在的问题 | 第13-14页 |
| ·论文主要工作和技术路线 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 弯曲成形回弹及数值模拟技术 | 第16-21页 |
| ·弯曲成形回弹概述 | 第16页 |
| ·弯曲成形回弹分析 | 第16-19页 |
| ·弯曲回弹产生的原因 | 第16-18页 |
| ·弯曲回弹的影响因素 | 第18-19页 |
| ·弯曲回弹的数值模拟技术 | 第19-20页 |
| ·有限元数值模拟技术 | 第19-20页 |
| ·基于DYNAFORM的弯曲回弹数值模拟 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 灰色理论和BP神经网络 | 第21-28页 |
| ·灰色理论 | 第21-24页 |
| ·灰色关联分析 | 第21-22页 |
| ·灰色模型 | 第22-24页 |
| ·灰色模型预测步骤 | 第24页 |
| ·BP神经网络 | 第24-27页 |
| ·BP神经网络 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络算法及其预测步骤 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 灰色神经网络模型及其改进 | 第28-41页 |
| ·组合预测简介 | 第28-29页 |
| ·组合预测概述 | 第28页 |
| ·组合预测的优势 | 第28-29页 |
| ·灰色模型与BP神经网络的融合 | 第29-32页 |
| ·灰色模型与BP神经网络模型各自的特点和不足 | 第29-30页 |
| ·灰色神经网络组合预测模型 | 第30页 |
| ·灰色模型和BP神经网络模型的融合方式 | 第30-32页 |
| ·灰色神经网络模型的改进 | 第32-36页 |
| ·灰色神经网络模型的改进方法 | 第32-33页 |
| ·针对弯曲回弹问题改进的灰色神经网络模型 | 第33-35页 |
| ·改进灰色神经网络模型的预测步骤 | 第35-36页 |
| ·改进灰色神经网络模型在无约束弯曲回弹上的应用示例 | 第36-39页 |
| ·基于DYNAFORM的圆形件有限元模型的建立和验证 | 第36-37页 |
| ·正交试验设计 | 第37-38页 |
| ·基于改进灰色神经网络模型的回弹预测 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 基于灰色关联和灰色神经网络的弯曲回弹预测 | 第41-53页 |
| ·基于DYNAFORM的U形件弯曲回弹数值模拟 | 第41-45页 |
| ·U形件回弹主要影响因子水平确定及灰色关联分析 | 第45-50页 |
| ·影响因子及水平确定 | 第45-48页 |
| ·灰色关联分析 | 第48-50页 |
| ·基于改进灰色神经网络模型的U形件弯曲回弹预测 | 第50-51页 |
| ·预测结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |