| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 预拉伸有限元仿真技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 航空整体结构件加工变形研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 存在的问题及课题的提出 | 第14页 |
| 1.3 研究内容及研究方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 预拉伸机理分析的有限元理论与关键技术 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 残余应力 | 第18-21页 |
| 2.2.1 残余应力的定义和分类 | 第19页 |
| 2.2.2 残余应力的产生机理 | 第19页 |
| 2.2.3 残余应力的影响 | 第19页 |
| 2.2.4 残余应力的消除 | 第19-21页 |
| 2.3 预拉伸机理分析 | 第21-22页 |
| 2.3.1 预拉伸过程分析 | 第21页 |
| 2.3.2 夹钳制约作用下铝合金板材拉伸后变形区域 | 第21-22页 |
| 2.4 有限元模拟的关键技术 | 第22-27页 |
| 2.4.1 材料模型的设置 | 第22-23页 |
| 2.4.2 预拉伸本构模型 | 第23-24页 |
| 2.4.3 边界条件 | 第24-25页 |
| 2.4.4 工件与夹钳的接触设置 | 第25-26页 |
| 2.4.5 失效准则 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 铝厚板预拉伸工艺过程仿真方法 | 第28-41页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 有限元模型描述 | 第28-30页 |
| 3.3 铝厚板预拉伸夹持仿真建模 | 第30-35页 |
| 3.3.1 夹钳与工件模型 | 第30-31页 |
| 3.3.2 材料模型设置 | 第31-32页 |
| 3.3.3 装配与网格划分 | 第32-33页 |
| 3.3.4 分析步的设置 | 第33-34页 |
| 3.3.5 接触与载荷设置 | 第34-35页 |
| 3.4 铝厚板预拉伸夹持区仿真 | 第35-39页 |
| 3.4.1 有限元仿真方法分析 | 第35-37页 |
| 3.4.2 有限元仿真结果分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 反向步长递减算法 | 第41-46页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 算法的构造 | 第41-44页 |
| 4.2.1 算法的基本构想和核心 | 第41-42页 |
| 4.2.2 算法的具体计算方案 | 第42-44页 |
| 4.3 初始夹持长度的确定 | 第44页 |
| 4.4 应用与分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 7075铝厚板预拉伸夹持区预测 | 第46-60页 |
| 5.1 神经网络基本理论 | 第46-51页 |
| 5.1.1 人工神经网络 | 第46-48页 |
| 5.1.2 神经网络的结构分类 | 第48-51页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第51-55页 |
| 5.2.1 BP神经网络 | 第51-52页 |
| 5.2.2 BP神经网络学习过程 | 第52-55页 |
| 5.2.3 BP神经网络的局限性 | 第55页 |
| 5.3 基于BP神经网络的加工变形预测 | 第55-60页 |
| 5.3.1 神经网络结构 | 第55-56页 |
| 5.3.2 训练样本 | 第56-58页 |
| 5.3.3 网络训练 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |