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制造数据驱动的铝合金机轮轮毂品质研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 课题背景第9页
    1.2 课题研究目的、内容第9-10页
        1.2.1 课题研究目的第9-10页
        1.2.2 课题研究内容第10页
    1.3 国内外现状第10-16页
        1.3.1 7A04铝合金研究现状第10-11页
        1.3.2 机轮轮毂品质研究现状第11页
        1.3.3 7A04铝合金强化方式现状第11-12页
        1.3.4 7A04铝合金热处理工艺现状第12-13页
        1.3.5 数值模拟技术在塑性加工中的应用现状第13-14页
        1.3.6 数据驱动的建模方法现状第14-16页
    1.4 论文结构第16-17页
    1.5 本文研究思路第17-19页
第二章 轮毂锻造与热处理工艺分析第19-27页
    2.1 材料模型及试验方案第19-21页
        2.1.1 材料模型第19-20页
        2.1.2 试验工艺路线及设备第20-21页
    2.2 轮毂锻造成形工艺分析第21-22页
        2.2.1 锻造工艺参数确定第21页
        2.2.2 产品零件图及工艺分析第21-22页
    2.3 轮毂热处理工艺分析第22-24页
        2.3.1 热处理工艺路线图第22-23页
        2.3.2 热处理工艺确定第23-24页
    2.4 热处理硬度试验及单向静拉伸试验第24-25页
    2.5 本章小结第25-27页
第三章 数据驱动的轮毂锻造工艺优化第27-57页
    3.1 数据驱动概述第27-28页
    3.2 基于DEFORM-3D软件锻造过程数值模拟第28-30页
        3.2.1 DEFORM软件简介第28-29页
        3.2.2 材料及仿真模拟基本参数第29页
        3.2.3 有限元模型的建立第29页
        3.2.4 锻造数值模拟及结果分析第29-30页
    3.3 试验设计第30-34页
        3.3.1 正交试验设计第31-32页
        3.3.2 中心复合试验设计第32-34页
    3.4 轮毂锻造工艺参数优化第34-55页
        3.4.1 基于GA-BP的轮毂锻造工艺优化第34-37页
        3.4.2 基于灰色关联分析的轮毂锻造工艺优化第37-42页
        3.4.3 基于等权响应面法的轮毂锻造工艺优化第42-48页
        3.4.4 基于灰色-响应面法的轮毂锻造工艺优化第48-55页
    3.5 采用不同优化算法的结果分析对比第55页
    3.6 优化方案验证第55页
    3.7 本章小结第55-57页
第四章 数据驱动的轮毂热处理工艺参数优化第57-75页
    4.1 热处理工艺及优化目标选择第57-58页
    4.2 数据来源第58页
    4.3 试验设计第58-60页
        4.3.0 正交试验设计第58页
        4.3.1 中心试验设计第58-59页
        4.3.2 试验方案及试验结果第59-60页
    4.4 基于灰色关联分析的的轮毂热处理工艺优化第60-62页
        4.4.1 灰色关联分析第60-61页
        4.4.2 响应权重计算第61-62页
    4.5 基于灰色-响应面法轮毂热处理工艺优化第62-71页
        4.5.1 基于灰色关联权重分析第62页
        4.5.2 加权系数计算第62-64页
        4.5.3 响应面模型及结果分析第64-67页
        4.5.4 影响规律分析第67-70页
        4.5.5 试验优化方案与验证第70-71页
    4.6 热处理预测模型建立第71-73页
    4.7 本章小结第73-75页
第五章 轮毂轮品质联合优化及应用第75-87页
    5.1 联合优化工艺参数确定第75-76页
    5.2 试验设计第76-77页
        5.2.1 中心复合试验设计第76页
        5.2.2 试验方案及试验结果第76-77页
    5.3 基于灰色-响应面法联合工艺优化第77-84页
        5.3.1 基于灰色关联权重分析第77-78页
        5.3.2 响应权重计算第78-79页
        5.3.3 响应面模型及结果分析第79-82页
        5.3.4 影响规律分析第82-83页
        5.3.5 试验优化方案与验证第83-84页
    5.4 联合优化与单独优化分析比较第84-85页
    5.5 本章小结第85-87页
第六章 结论与展望第87-89页
    6.1 结论第87-88页
    6.2 展望第88-89页
参考文献第89-93页
致谢第93-94页
附录第94-95页

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