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卡车后围板的冲压成形与回弹研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·引言第9-10页
   ·覆盖件仿真研究的国内外研究进展第10-12页
     ·覆盖件成形仿真的研究进展第10-11页
     ·覆盖件回弹仿真的研究进展第11-12页
   ·本文研究的主要内容第12-14页
第二章 覆盖件冲压成形仿真的相关理论与关键技术第14-27页
   ·引言第14页
   ·弹塑性本构关系第14-16页
     ·弹性变形时的应力应变关系第14-16页
     ·塑性变形时的应力应变关系第16页
   ·积分算法第16-18页
     ·静力隐式算法第16-17页
     ·动力显示算法第17-18页
   ·屈服准则第18-22页
     ·屈雷斯加(H.Tresca)屈服准则第19页
     ·米塞斯(Von.Mises)屈服准则第19页
     ·材料的各向异性屈服准则第19-22页
   ·冲压成形仿真的关键技术第22-26页
     ·网格尺寸的划分第22-23页
     ·沙漏控制第23-24页
     ·接触处理第24-25页
     ·摩擦模型第25-26页
     ·拉延筋模型的处理第26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 后围板的冲压成形仿真与几何参数优化第27-45页
   ·后围板有限元模型的建立第27-33页
     ·后围板3D模型的建立第27页
     ·工艺补充面第27-28页
     ·冲压方向调整第28-30页
     ·后围板有限元模型的建立第30页
     ·毛坯形状与尺寸的确定第30-31页
     ·重力的加载分析第31-32页
     ·拉延筋的设置第32页
     ·材料和工艺参数的设定第32-33页
   ·后围板的冲压成形仿真与几何参数优化第33-35页
     ·后围板的冲压仿真第33-35页
     ·模型的几何参数优化第35页
   ·基于正交试验的冲压成形仿真第35-44页
     ·仿真试验方案的确定第35-37页
     ·正交试验结果分析第37-44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 基于神经网络和遗传算法的工艺参数优化第45-59页
   ·概述第45页
   ·神经网络的建立第45-51页
     ·样本获取与归一化处理第45-46页
     ·神经网络输入输出参数的确定第46页
     ·神经网络参数和训练方法的确定第46-50页
     ·BP网络的训练过程第50-51页
     ·神经网络预测能力的检验第51页
   ·基于遗传算法的后围板冲压成形参数的优化第51-55页
     ·遗传算法简介第51-52页
     ·遗传算法的基本运算流程第52-53页
     ·遗传算法的关键参数选择第53页
     ·优化模型的确定第53-55页
     ·后围板成形工艺参数的优化第55页
   ·优化工艺参数条件下的后围板成形仿真第55-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 后围板的回弹仿真第59-68页
   ·概述第59页
   ·回弹仿真的计算方法第59-61页
   ·后围板的回弹仿真第61-67页
     ·后围板的回弹仿真过程第61-63页
     ·优化成形工艺参数条件下的回弹仿真计算第63-64页
     ·基于正交试验的回弹仿真计算第64-65页
     ·回弹影响因素分析第65-67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 后围板的回弹补偿第68-77页
   ·回弹控制方法第68-71页
     ·传统的回弹控制方法第68页
     ·回弹补偿模具设计方法第68-71页
   ·后围板的回弹补偿第71-75页
   ·模具补偿型面的重构第75-76页
   ·本章小结第76-77页
第七章 后围板冲压实验与仿真对比第77-82页
   ·优化前的后围板成形仿真的实验验证第77-79页
   ·优化后的后围板成形仿真与实验对比第79-80页
   ·后围板的回弹仿真与实验对比第80-82页
第八章 结论与展望第82-84页
   ·结论第82-83页
   ·进一步工作的方向第83-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-88页
攻读学位期间的研究成果第88页

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