杯形件拉深成形变压边力预测技术研究
| 1 绪论 | 第1-16页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·拉深成形过程中压边力研究综述 | 第8-13页 |
| ·国内外压边力研究现状 | 第8-10页 |
| ·预测拉深成形压边力的方法 | 第10-11页 |
| ·压边力对成形性能的影响 | 第11-13页 |
| ·人工智能技术在压边力中的应用现状 | 第13页 |
| ·课题的研究内容及目标 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 杯形件拉深成形机理 | 第16-28页 |
| ·拉深工艺的过程特点 | 第16-17页 |
| ·杯形件拉深分析 | 第17-23页 |
| ·杯形件拉深变形过程分析 | 第17-18页 |
| ·杯形件拉深力学分析 | 第18-20页 |
| ·法兰变形区的应力应变分析 | 第20-23页 |
| ·板料成形失效的力学评价 | 第23-27页 |
| ·破裂评价标准 | 第23-27页 |
| ·起皱评价标准 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 杯形件拉深工艺的压边力解析及仿真 | 第28-47页 |
| ·板料成形安全区域研究 | 第28页 |
| ·板料成形失效的临界压边力研究 | 第28-39页 |
| ·工件破裂的临界压边力解析 | 第28-33页 |
| ·法兰起皱的临界压边力解析 | 第33-39页 |
| ·临界压边力影响因素分析 | 第39-41页 |
| ·杯形件拉深成形仿真 | 第41-46页 |
| ·仿真软件Dynaform简介 | 第41-42页 |
| ·有限元模型建立 | 第42-43页 |
| ·仿真结果分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于人工神经网络的压边力预测 | 第47-63页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·人工神经网络简介 | 第47-53页 |
| ·人工神经网络的典型模型及结构 | 第48-49页 |
| ·BP网络模型及学习算法 | 第49-53页 |
| ·BP网络的不足及其改进 | 第53页 |
| ·冲压工艺参数的ANN建模 | 第53-62页 |
| ·神经网络模型的选取 | 第53-54页 |
| ·BP网络结构设计 | 第54-57页 |
| ·BP神经网络学习 | 第57-61页 |
| ·BP神经网络的检验 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 系统软件的开发与实现 | 第63-73页 |
| ·系统总体设计 | 第63-64页 |
| ·系统数据库和知识库设计 | 第64-66页 |
| ·系统软件开发具体实现 | 第66-67页 |
| ·系统主要运行过程 | 第67-72页 |
| ·软件管理与数据维护 | 第67-69页 |
| ·网络训练及求解实例 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·研究总结 | 第73页 |
| ·研究展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间主要成果 | 第80页 |
