| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 板料成形研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 优化设计研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 压边力研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 目前研究中存在的问题 | 第16页 |
| 1.4 论文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 板料冲压成形 | 第18-27页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 塑性变形基础 | 第18-22页 |
| 2.2.1 塑性变形的基本规律 | 第19-20页 |
| 2.2.2 屈服准则 | 第20-21页 |
| 2.2.3 塑性变形的应力应变关系 | 第21-22页 |
| 2.3 板料成形缺陷 | 第22-24页 |
| 2.3.1 拉裂 | 第23页 |
| 2.3.2 起皱 | 第23-24页 |
| 2.3.3 回弹 | 第24页 |
| 2.4 板料成形数值模拟 | 第24-26页 |
| 2.4.1 有限元算法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 单元公式 | 第25页 |
| 2.4.3 基于Dynaform的板料成形数值模拟 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于压边力控制的板料成形 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 板料成形过程中压边力的影响 | 第27页 |
| 3.3 压边力的加载模式 | 第27-30页 |
| 3.3.1 恒定压边力加载模式 | 第27-28页 |
| 3.3.2 变压边力加载模式 | 第28-29页 |
| 3.3.3 压边力成形窗口 | 第29-30页 |
| 3.4 板料成形因子分析 | 第30-38页 |
| 3.4.1 灰色关联分析理论 | 第30-32页 |
| 3.4.2 灰色关联理论在S梁因子分析中的应用 | 第32-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 RBF神经网络 | 第39-48页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 RBF神经网络近似模型 | 第39-41页 |
| 4.2.1 近似模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 RBF神经网络近似模型 | 第40-41页 |
| 4.3 人工免疫算法与RBF神经网络 | 第41-47页 |
| 4.3.1 基于欧氏距离的人工免疫算法及其改进 | 第41-42页 |
| 4.3.2 改进的人工免疫算法在非线性函数优化中应用 | 第42-44页 |
| 4.3.3 基于人工免疫算法的RBF神经网络 | 第44-45页 |
| 4.3.4 实例仿真 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于RBF神经网络的板料成形变压边力优化 | 第48-64页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 基于人工免疫算法RBF神经网络的板料成形随行程变压边力优化 | 第48-55页 |
| 5.2.1 盒形件模型的建立 | 第48-51页 |
| 5.2.2 成形变量和成形质量指标的确定 | 第51-52页 |
| 5.2.3 基于Dynaform的数值模拟和近似模型建立 | 第52-54页 |
| 5.2.4 压边力的优化与比较 | 第54-55页 |
| 5.3 基于人工免疫算法RBF神经网络的板料成形随时间变压边力优化 | 第55-59页 |
| 5.3.1 成形变量和成形质量指标的确定 | 第55-56页 |
| 5.3.2 基于Dynaform的数值模拟和近似模型建立 | 第56-58页 |
| 5.3.3 压边力的优化与比较 | 第58-59页 |
| 5.4 基于人工免疫算法RBF神经网络的板料成形分块压边力优化 | 第59-63页 |
| 5.4.1 S梁分块压边有限元模型 | 第59-60页 |
| 5.4.2 成形变量和成形质量指标的确定 | 第60页 |
| 5.4.3 基于Dynaform的数值模拟和近似模型建立 | 第60-62页 |
| 5.4.4 压边力的优化与比较 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 基于RBF神经网络的板料成形分块变压边力优化 | 第64-74页 |
| 6.1 引言 | 第64页 |
| 6.2 基于人工免疫算法RBF神经网络的板料成形分块随行程变压边力优化 | 第64-68页 |
| 6.2.1 成形变量和成形质量指标的确定 | 第64-65页 |
| 6.2.2 基于Dynaform的数值模拟和近似模型建立 | 第65-67页 |
| 6.2.3 压边力的优化与比较 | 第67-68页 |
| 6.3 基于人工免疫算法RBF神经网络的板料成形分块随时间变压边力优化 | 第68-73页 |
| 6.3.1 成形变量和成形质量指标的确定 | 第68-70页 |
| 6.3.2 基于Dynaform的数值模拟和近似模型建立 | 第70-71页 |
| 6.3.3 压边力的优化与比较 | 第71-73页 |
| 6.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第7章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 结论 | 第74-75页 |
| 7.2 展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第82页 |
