基于遗传算法的挤压模具多目标优化设计与研究
| 摘 要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪 论 | 第10-21页 |
| ·引言 | 第10-12页 |
| ·金属成形有限元法的研究进展 | 第12-13页 |
| ·常用的挤压模具优化技术 | 第13-16页 |
| ·挤压模具优化设计研究的国内外动态 | 第16-18页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第18-21页 |
| 2 挤压模具优化设计模型的建立 | 第21-34页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·刚－粘塑性有限元法的基本理论 | 第22-24页 |
| ·人工神经网络 | 第24-28页 |
| ·遗传算法 | 第28-31页 |
| ·挤压模具优化设计模型的建立 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 多种群并行遗传算法 | 第34-54页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·实数编码的引入 | 第34-36页 |
| ·产生原始种群 | 第36页 |
| ·个体评价 | 第36-37页 |
| ·常用的实数编码遗传算子 | 第37-40页 |
| ·基于实数编码的多种群并行遗传算法执行步骤 | 第40-44页 |
| ·实例验证 | 第44-49页 |
| ·遗传算法的收敛性分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 4 U形铝型材挤压模具结构工艺参数优化设计 | 第54-64页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·U形型材挤压模具结构优化设计数学模型的建立 | 第55-56页 |
| ·U形型材挤压过程的有限元模拟 | 第56-58页 |
| ·神经网络模型的建立与训练 | 第58-59页 |
| ·采用RPGA为优化算法优化的步骤 | 第59-61页 |
| ·优化结果的有限元仿真 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 5 混和多目标遗传算法 | 第64-79页 |
| ·引 言 | 第64-66页 |
| ·常用的多目标遗传算法技术 | 第66-69页 |
| ·结合复合形法的混和多目标遗传算法 | 第69-73页 |
| ·实例仿真计算 | 第73-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 6 杆类件热挤压模具型腔形状多目标优化设计 | 第79-98页 |
| ·引言 | 第79-81页 |
| ·挤压模具多目标优化数学模型的建立 | 第81-83页 |
| ·杆类件挤压模具型腔形状多目标优化流程 | 第83-86页 |
| ·不同的多目标遗传算法的优化结果 | 第86-95页 |
| ·实验研究 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 7 挤压模具优化设计系统的研究与开发 | 第98-108页 |
| ·引言 | 第98-99页 |
| ·挤压模具优化设计系统框架 | 第99-101页 |
| ·系统关键技术及其实现 | 第101-103页 |
| ·系统用户界面设计 | 第103-105页 |
| ·系统信息流程简介 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 8 全文总结 | 第108-111页 |
| ·本文的主要研究内容及成果 | 第108-109页 |
| ·几个有待进一步研究的问题 | 第109-111页 |
| 致 谢 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-124页 |
| 附录一(攻读博士学位期间发表的论文) | 第124页 |
