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基于BP网络和稳健性分析的机械扩径工艺参数优化

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第1章 绪论第15-33页
   ·机械扩径工艺的应用及特点第15-16页
   ·机械扩径文献综述第16-21页
     ·机械扩径设备研究第17页
     ·机械扩径工艺研究第17-19页
     ·机械扩径对焊管力学性能影响的研究第19-21页
   ·机械扩径研究存在的问题第21-22页
     ·研究现状第21页
     ·机械扩径工艺参数优化亟待解决的问题第21-22页
   ·正交设计及其在塑性成形领域中的应用第22-24页
     ·正交设计及其统计模型第23-24页
     ·正交设计的发展及其在塑性成形领域中的应用第24页
   ·BP 神经网络及其在塑性成形领域中的应用第24-27页
     ·BP 神经网络非线性映射功能第25-27页
     ·BP 神经网络在塑性成形领域中的应用第27页
   ·遗传算法及其在塑性成形领域的应用第27-29页
     ·遗传算法的函数优化功能第27-29页
     ·遗传算法在塑性成形领域的应用第29页
   ·稳健设计及其在塑性成形领域的应用第29-32页
     ·信噪比第29-31页
     ·稳健设计在塑性成形领域的应用第31-32页
   ·本文的研究内容和技术路线第32-33页
第2章 机械扩径工艺参数影响度的定量分析第33-54页
   ·机械扩径制品成形质量参数和工艺参数第33-35页
     ·评价机械扩径制品成形质量的参数第33-34页
     ·影响机械扩径制品成形质量的参数第34-35页
   ·机械扩径数值模拟模型第35-38页
     ·材料模型第35-36页
     ·机械扩径的有限元模型第36-38页
   ·机械扩径工艺参数的影响特征第38-43页
   ·参数影响度的定量分析第43-52页
     ·正交设计第43-47页
     ·机械扩径参数正交设计第47-52页
   ·本章小结第52-54页
第3章 机械扩径制品成形质量参数BP 神经网络 预测模型第54-69页
   ·BP 神经网络结构及学习算法第54-56页
   ·机械扩径BP 神经网络模型第56-65页
     ·样本设计第56-59页
     ·网络结构设计第59-61页
     ·网络训练第61-64页
     ·网络性能测试第64-65页
   ·机械扩径预测模型可视化设计第65-67页
     ·人机交互界面设计第65-67页
     ·机械扩径预测系统界面第67页
   ·本章小结第67-69页
第4章 机械扩径工艺参数优化第69-85页
   ·遗传算法理论第69-71页
     ·遗传算法基本实现技术第69-71页
     ·遗传算法的应用步骤第71页
   ·多目标优化问题第71-75页
     ·多目标优化模型及求解方法第71-74页
     ·多目标优化问题的 Pareto 解第74-75页
     ·并列选择遗传算法第75页
   ·遗传算法优化机械扩径工艺参数第75-84页
     ·机械扩径工艺参数优化模型第75-76页
     ·遗传算法优化第76-82页
     ·遗传算法优化机械扩径系统的可视化设计第82-84页
   ·本章小结第84-85页
第5章 机械扩径多目标优化解的稳健性分析第85-97页
   ·稳健设计方法第85-87页
   ·多目标问题稳健性度量第87-90页
     ·典型的处理方法第87-89页
     ·权系数确定方法第89-90页
   ·塑性成形领域中稳健设计的应用第90-92页
   ·机械扩径 PARETO 解的稳健性分析第92-96页
     ·参数分析第92-94页
     ·数值模拟方案设计第94-95页
     ·数据处理第95-96页
   ·本章小结第96-97页
第6章 实验研究第97-105页
   ·实验目的第97页
   ·实验内容和测试数据第97-102页
     ·实验内容第97-99页
     ·实验装置与扩径模具第99页
     ·实验结果第99-102页
   ·实验结果分析第102-104页
     ·管坯椭圆度第102页
     ·模具分瓣数目第102-103页
     ·稳健性对比分析第103-104页
   ·本章小结第104-105页
结论第105-107页
参考文献第107-116页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第116-117页
致谢第117-118页
作者简介第118页

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