| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| ·前言 | 第9-12页 |
| ·板材拉深成形智能化研究现状及国内外发展趋势 | 第12-21页 |
| ·拉深智能化的研究 | 第12-13页 |
| ·筒形件拉深过程自适应控制 | 第13-14页 |
| ·轴对称件拉深过程的智能化 | 第14-17页 |
| ·神经网络控制系统的研究 | 第17-19页 |
| ·人工神经网络在塑性加工领域的应用 | 第19-20页 |
| ·板材成形智能传感与控制系统的研究 | 第20-21页 |
| ·选题意义及主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 材料性能参数的在线识别 | 第23-42页 |
| ·前言 | 第23页 |
| ·人工神经网络的概述及特点 | 第23-25页 |
| ·材料性能参数实时识别网络模型的建立 | 第25-37页 |
| ·输入层和输出层的确定 | 第25-28页 |
| ·神经网络模型的确定 | 第28-29页 |
| ·神经网络算法的选取 | 第29-32页 |
| ·获取样本数据 | 第32-34页 |
| ·样本数据的预处理 | 第34-35页 |
| ·隐层数和隐层节点数的选取 | 第35-37页 |
| ·编程语言的选取 | 第37-38页 |
| ·训练及检验结果 | 第38-39页 |
| ·材料性能参数的在线实时识别 | 第39-41页 |
| ·系统的构成 | 第39-40页 |
| ·在线实时识别的结果及实验验证 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 锥形件拉深成形变压边力控制规律的预测 | 第42-58页 |
| ·前言 | 第42页 |
| ·以压边力形式描述的锥形件拉深理论三极限 | 第42-46页 |
| ·变压边力加载的三种模式 | 第46-48页 |
| ·三种变压边力加载模式的数值模拟 | 第48-54页 |
| ·成形质量评价函数的确定 | 第49页 |
| ·有限元数值模拟软件介绍 | 第49-50页 |
| ·模拟计算中的关键性技术因素 | 第50-52页 |
| ·三种加载模式的变压边力拉深模拟 | 第52-54页 |
| ·压边力控制规律的实时预测 | 第54-56页 |
| ·输入层和输出层的确定 | 第54-55页 |
| ·网络样本数据的获得 | 第55页 |
| ·预测结果及分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 锥形件拉深智能化控制实验系统 | 第58-75页 |
| ·前言 | 第58页 |
| ·系统的构成 | 第58-60页 |
| ·液压机液压系统改装及实验设计 | 第60-61页 |
| ·系统软件的功能及特点 | 第61-64页 |
| ·系统软件的组成 | 第61-62页 |
| ·系统软件编程工具的特点 | 第62-64页 |
| ·基于LABVIEW 的数据采集系统的工作原理及特点 | 第64-65页 |
| ·智能化系统的标定 | 第65-67页 |
| ·监测系统的标定 | 第65-66页 |
| ·控制系统的标定 | 第66-67页 |
| ·锥形件智能化拉深软件系统的介绍 | 第67-71页 |
| ·锥形件智能化拉深实验系统 | 第71-74页 |
| ·锥形件拉深智能化方案 | 第71-72页 |
| ·拉深智能化实验 | 第72页 |
| ·拉深智能化实验系统的整改方案 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |