基于数据驱动的挤压模具工艺参数优化方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 铝型材模具磨损研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 铝型材挤压模具数值仿真研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文研究思路、内容与框架 | 第19-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 铝型材挤压模具磨损模型研究 | 第23-30页 |
| 2.1 铝型材挤压工艺过程 | 第23-26页 |
| 2.1.1 挤压技术流程及分类 | 第23页 |
| 2.1.2 铝型材塑性成形工艺 | 第23-24页 |
| 2.1.3 挤压工艺的特点及其分类 | 第24-26页 |
| 2.1.4 模具常见的失效原因 | 第26页 |
| 2.2 磨损及其形式 | 第26-29页 |
| 2.2.1 粘着磨损与分类 | 第26-27页 |
| 2.2.2 模具的磨损过程 | 第27页 |
| 2.2.3 粘着磨损模型 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 挤压模具磨损影响因素分析 | 第30-44页 |
| 3.1 有限元法的基本理论 | 第30-34页 |
| 3.1.1 铝型材塑性成形数值模拟 | 第31-32页 |
| 3.1.2 DEFORM-3D介绍 | 第32-34页 |
| 3.2 挤压模具磨损仿真与计算 | 第34-39页 |
| 3.2.1 有限元模拟参数的确定 | 第34页 |
| 3.2.2 材料模型及摩擦模型 | 第34-35页 |
| 3.2.3 实验方案设计 | 第35-38页 |
| 3.2.4 实验数据 | 第38-39页 |
| 3.3 磨损影响因素分析与讨论 | 第39-42页 |
| 3.3.1 挤出速度对模具磨损的影响 | 第39-40页 |
| 3.3.2 模具温度对模具磨损的影响 | 第40-41页 |
| 3.3.3 模具硬度对模具磨损的影响 | 第41-42页 |
| 3.3.4 挤压力对模具磨损的影响 | 第42页 |
| 3.4 结论分析 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于最小二乘支持向量机的模型建立 | 第44-56页 |
| 4.1 最小二乘支持向量机 | 第44-51页 |
| 4.1.1 支持向量机简介 | 第44页 |
| 4.1.2 最小二乘支持向量机回归算法 | 第44-47页 |
| 4.1.3 LS-SVM预测模型的建立 | 第47-49页 |
| 4.1.4 仿真结果 | 第49-51页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第51-54页 |
| 4.2.1 BP网络建模流程 | 第51-52页 |
| 4.2.2 仿真结果 | 第52-54页 |
| 4.3 结论分析 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于遗传算法的挤压工艺参数优化设计 | 第56-62页 |
| 5.1 遗传算法 | 第56-59页 |
| 5.1.1 遗传算法的主要内容 | 第56-57页 |
| 5.1.2 遗传算法的执行步骤 | 第57-58页 |
| 5.1.3 MATLAB中遗传算法工具箱的介绍 | 第58-59页 |
| 5.2 挤压工艺参数单目标优化实验及结果 | 第59-61页 |
| 5.2.1 优化模型 | 第59-60页 |
| 5.2.2 优化结果 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
