| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 前言 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 有限元法概述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 有限元在精密冲裁中的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.3 智能算法在优化设计中的研究进展 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 精冲理论分析及三维建模 | 第17-25页 |
| 2.1 冲裁变形过程分析 | 第17-20页 |
| 2.1.1 传统冲裁变形区受力分析 | 第17-19页 |
| 2.1.2 精冲模具冲孔工艺过程 | 第19-20页 |
| 2.2 模具失效分析 | 第20-21页 |
| 2.3 精冲模具三维模型的建立 | 第21-25页 |
| 第3章 有限元分析及灰色关联分析 | 第25-43页 |
| 3.1 有限元软件Deform的运用 | 第25-26页 |
| 3.2 基于Deform-2D的冲裁断面质量研究 | 第26-34页 |
| 3.2.1 有限元二维建模 | 第26-27页 |
| 3.2.2 断面组成分析 | 第27-28页 |
| 3.2.3 各参数对精冲件光亮带的影响 | 第28-34页 |
| 3.3 基于Deform-3D的冲裁模具磨损量研究 | 第34-39页 |
| 3.3.1 有限元三维建模 | 第34页 |
| 3.3.2 正交实验设计 | 第34-35页 |
| 3.3.3 正交实验结果 | 第35-38页 |
| 3.3.4 结论 | 第38-39页 |
| 3.4 灰色关联度 | 第39-43页 |
| 3.4.1 灰色关联分析的计算步骤 | 第40-41页 |
| 3.4.2 灰色关联度的求解及分析 | 第41-43页 |
| 第4章 NSGA-II在参数优化中的应用 | 第43-55页 |
| 4.1 多目标优化模型 | 第43-44页 |
| 4.2 基于BP神经网络的“黑箱”建模 | 第44-47页 |
| 4.2.1 BP神经网络模型的建立 | 第44-46页 |
| 4.2.2 BP神经网络预测结果 | 第46-47页 |
| 4.3 NSGA-II算法的应用 | 第47-50页 |
| 4.4 基于NSGA-II算法的寻优 | 第50-54页 |
| 4.5 结论 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文的主要工作与结论 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 作者攻读硕士学位期间科研成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |