| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 引言 | 第11-22页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·板料成形数值模拟及优化技术研究状况. | 第12-19页 |
| ·板料成形数值模拟技术的发展现状 | 第12-15页 |
| ·板料成形优化技术的发展现状 | 第15-19页 |
| ·目前研究中存在的主要问题 | 第19-20页 |
| ·本文的研究目标与主要内容 | 第20-22页 |
| ·研究目标 | 第20页 |
| ·主要内容 | 第20-22页 |
| 2 近似模型方法 | 第22-48页 |
| ·近似模型方法概述 | 第22页 |
| ·实验设计 | 第22-25页 |
| ·正交设计方法 | 第22-23页 |
| ·均匀设计方法 | 第23页 |
| ·拉丁超立方抽样方法 | 第23-25页 |
| ·近似模型的建模方法 | 第25-35页 |
| ·多项式响应面模型 | 第26-27页 |
| ·Kriging 近似模型 | 第27-29页 |
| ·人工神经网络模型 | 第29-31页 |
| ·径向基函数近似模型 | 第31-35页 |
| ·近似模型的误差评估 | 第35-36页 |
| ·径向基函数近似模型在非线性函数拟合方面的应用. | 第36-43页 |
| ·近似曲面拟合 | 第36-39页 |
| ·近似模型的精度评估 | 第39-43页 |
| ·径向基函数近似模型在板料成形优化中的应用 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 3 多目标优化问题及多目标遗传算法 | 第48-67页 |
| ·多目标优化问题 | 第48-49页 |
| ·遗传算法的简介 | 第49-53页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第49-50页 |
| ·遗传算法的要素 | 第50-52页 |
| ·遗传算法的特点 | 第52-53页 |
| ·多目标遗传算法的基本思想及主流算法 | 第53-59页 |
| ·多目标遗传算法的基本思想 | 第53页 |
| ·几种主流的多目标遗传算法 | 第53-59页 |
| ·多目标函数优化实验 | 第59-63页 |
| ·测试函数1(MOP1) | 第59-60页 |
| ·测试函数2 (MOP2) | 第60-61页 |
| ·测试函数3 (MOP3) | 第61-63页 |
| ·多目标遗传算法在板料成形优化中的应用 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 4 基于径向基函数的多目标优化方法在板料成形中的应用 | 第67-88页 |
| ·基于径向基函数的多目标优化方法 | 第67-69页 |
| ·基于径向基函数的多目标优化方法在板料成形优化中的几个关键问题 | 第69-74页 |
| ·设计变量的选取 | 第69-70页 |
| ·板料成形优化中常用的质量评价指标 | 第70-73页 |
| ·RBF-NSGAII 方法的应用范围 | 第73-74页 |
| ·基于RBF-NSGAII 方法对板成形工序工艺优化的工程实例 | 第74-87页 |
| ·实例1——RBF-NSGAII 方法在坯料形状优化中的应用 | 第74-80页 |
| ·实例2——RBF-NSGAII 方法在模具工艺参数优化中的应用 | 第80-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 5 基于径向基函数的多目标优化方法在板料回弹中的应用 | 第88-116页 |
| ·概述 | 第88页 |
| ·板料回弹中的基本理论 | 第88-93页 |
| ·弹塑性材料的卸载 | 第88-90页 |
| ·板材回弹过程分析的建模方法 | 第90-91页 |
| ·板材回弹数值模拟计算方法 | 第91-92页 |
| ·影响板料回弹模拟精度的主要因素 | 第92-93页 |
| ·拉延筋在板料回弹控制中的应用. | 第93-96页 |
| ·拉延筋的力学机理 | 第93页 |
| ·拉延筋对回弹控制的作用及布置的主要原则 | 第93-94页 |
| ·拉延筋的模拟方法 | 第94-96页 |
| ·板料回弹量的表征方法 | 第96-97页 |
| ·RBF-NSGAII 方法在板料回弹优化中的几个关键问题 | 第97-99页 |
| ·设计变量的选取 | 第97页 |
| ·目标函数的建立 | 第97-98页 |
| ·覆盖件回弹模拟的流程 | 第98-99页 |
| ·RBF-NSGAII 方法在板料回弹优化中的应用实例 | 第99-114页 |
| ·实例1——工艺参数对U 形件回弹的优化 | 第99-105页 |
| ·实例2——拉延筋对覆盖件回弹的优化 | 第105-114页 |
| ·本章小结 | 第114-116页 |
| 6 结论及展望 | 第116-118页 |
| ·结论 | 第116页 |
| ·工作展望 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-126页 |
| 附录 | 第126-128页 |
