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基于GS理论与神经网络的汽车覆盖件成形优化

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 课题研究背景第9-10页
    1.2 汽车覆盖件成形数值模拟技术的发展第10-11页
    1.3 汽车覆盖件成形技术的国内外研究现状第11-14页
        1.3.1 汽车覆盖件成形技术的国内研究现状第11-13页
        1.3.2 汽车覆盖件成形技术的国外研究现状第13-14页
    1.4 课题的研究意义及研究工作内容第14-19页
        1.4.1 课题研究意义第14-15页
        1.4.2 课题研究工作内容第15-19页
第二章 汽车覆盖件冲压成形CAE分析基本理论第19-33页
    2.1 板料冲压成形CAE分析有限元理论第19-23页
        2.1.1 有限变形的应变张量第20-21页
        2.1.2 有限变形的应力张量第21-23页
    2.2 板料冲压成形CAE分析关键技术第23-31页
        2.2.1 各向异性屈服准则第23-25页
        2.2.2 单元理论与网格划分技术第25-26页
        2.2.3 边界条件的处理第26-28页
        2.2.4 动力显式算法第28-29页
        2.2.5 成形极限图像第29-31页
    2.3 本章小结第31-33页
第三章 基于Dynaform的汽车左后侧围外板成形分析第33-55页
    3.1 Dynaform5.9.2.1非线性有限元软件简介第33页
    3.2 产品工艺分析第33-35页
    3.3 材料对板料成形性影响以及材料选用第35-37页
        3.3.1 材料对板料成形性影响第35-37页
        3.3.2 选用材料的性质第37页
    3.4 工艺补充的设计第37-40页
        3.4.1 工艺补充方法第37-38页
        3.4.2 常见工艺补充类型第38-40页
    3.5 冲压方向的确定第40-41页
    3.6 拉延筋设计第41-46页
        3.6.1 拉延筋的作用机理第41-42页
        3.6.2 常用拉延筋第42页
        3.6.3 拉延筋的布置第42-46页
    3.7 汽车左后侧围外板坯料设计第46-48页
    3.8 汽车左后侧围外板的数值模拟第48-53页
        3.8.1 冲压成形过程与有限元模型建立第48-50页
        3.8.2 基于Dynaform的首次成形缺陷分析第50-53页
    3.9 本章小结第53-55页
第四章 基于GS理论与正交试验设计的工艺参数筛选第55-65页
    4.1 成形质量评价指标第55-56页
        4.1.1 最大减薄率第55-56页
        4.1.2 最大增厚率第56页
    4.2 正交试验设计第56-60页
        4.2.1 正交试验设计简介第56页
        4.2.2 试验因子及其范围确定第56-59页
        4.2.3 正交试验方案第59-60页
    4.3 GS理论第60-62页
        4.3.1 GS理论简介第60-61页
        4.3.2 灰色关联度分析计算方法第61-62页
        4.3.3 汽车左后侧围外板成形参数的灰色关联分析第62页
    4.4 本章小结第62-65页
第五章 基于神经网络遗传算法函数寻优的参数优化第65-83页
    5.1 拉丁超立方抽样第65-68页
        5.1.1 拉丁超立方抽样方法简介第65-66页
        5.1.2 基于拉丁超立方抽样的数据采集第66-67页
        5.1.3 优化对象数学模型的建立第67-68页
    5.2 基于神经网络遗传算法函数寻优的成形参数优化第68-76页
        5.2.1 BP神经网络阶段第69-74页
        5.2.2 遗传算法函数寻优阶段第74-76页
    5.3 优化结果与实验验证第76-82页
        5.3.1 优化结果验证与分析第76-81页
        5.3.2 实验验证第81-82页
    5.4 本章小结第82-83页
第六章 结论与展望第83-85页
    6.1 主要结论第83-84页
    6.2 展望第84-85页
致谢第85-87页
参考文献第87-93页
附录 攻读硕士阶段发表的论文和参与的科研项目第93页

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