| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-27页 |
| ·金属挤压加工技术 | 第12-24页 |
| ·挤压加工的特点、现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| ·挤压力、挤压出口温度的影响因素及其经验公式 | 第14-18页 |
| ·数值模拟技术及其在挤压加工中的应用 | 第18-20页 |
| ·挤压形状因子对挤压过程影响的研究 | 第20-24页 |
| ·BP 神经网络在挤压加工中的应用 | 第24-25页 |
| ·本文的研究意义和主要内容 | 第25-27页 |
| 第2章 挤压过程有限元模型的建立与模拟结果 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·数值模拟方案的确定 | 第27-29页 |
| ·分析变量的确定 | 第27页 |
| ·挤压形状因子的选择 | 第27-28页 |
| ·数值模拟方案的确定 | 第28-29页 |
| ·有限元模型的建立 | 第29-30页 |
| ·有限元模型 | 第29-30页 |
| ·工艺参数和边界条件 | 第30页 |
| ·挤压力与挤压出口温度的模拟结果 | 第30-35页 |
| ·挤压力与挤压出口温度曲线 | 第31-32页 |
| ·挤压力峰值与挤压出口温升 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 预测挤压力与挤压出口温度BP 神经网络的构建 | 第36-53页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·BP 神经网络学习规则、预测原理及MATLAB 工具箱 | 第36-40页 |
| ·BP 神经网络学习规则与预测原理 | 第36-40页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第40页 |
| ·预测挤压力峰值与挤压出口温升的BP 神经网络ANN1 的构建 | 第40-50页 |
| ·样本采集与预处理 | 第40-42页 |
| ·预测网络ANN1 的构建 | 第42-47页 |
| ·预测网络ANN1 的训练 | 第47-50页 |
| ·预测挤压力与挤压出口温度变化的BP 神经网络ANN2 的构建 | 第50-52页 |
| ·样本采集 | 第50-51页 |
| ·预测网络ANN2 的构建 | 第51页 |
| ·预测网络ANN2 的训练 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 预测挤压力与挤压出口温度BP 神经网络的检验 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·预测BP 神经网络ANN1 与ANN2 的检验 | 第53-56页 |
| ·预测挤压力峰值与挤压出口温度的BP 神经网络ANN1 的检验 | 第53-54页 |
| ·预测挤压力与挤压出口温度的BP 神经网络ANN2 的检验 | 第54-56页 |
| ·预测BP 神经网络的误差分析 | 第56-57页 |
| ·预测BP 神经网络ANN1 与ANN2 的应用 | 第57-59页 |
| ·预测挤压力峰值与挤压出口温升 | 第57-58页 |
| ·预测挤压力与挤压出口温度曲线 | 第58-59页 |
| ·挤压实验验证 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61页 |
| ·存在的问题与展望 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A：攻读硕士期间所发表的论文 | 第71页 |
