基于有限元和神经网络对U形件回弹的预测分析

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基于有限元和神经网络对U形件回弹的预测分析

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基于有限元和神经网络对U形件回弹的预测分析

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第一章绪论	第9-17页
· 金属板料成形技术概述	第9-10页
· 课题来源以及研究的目的和意义	第10-11页
· 课题来源	第10页
· 研究的目的和意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-15页
· 回弹预测方法的研究	第11-14页
· 回弹量优化和控制的研究	第14-15页
· 本文研究的主要内容	第15-17页
第二章板料塑性成形理论及弯曲回弹理论	第17-25页
· 金属弯曲成形理论及回弹理论	第17-21页
· 金属弯曲成形理论	第17-19页
· 金属弯曲回弹理论	第19-21页
· 影响回弹的主要因素	第21-23页
· 压边力对回弹的影响	第21页
· 凸模圆角半径对回弹的影响	第21-22页
· 凹模圆角半径对回弹的影响	第22页
· 摩擦系数对回弹的影响	第22-23页
· 模具间隙对回弹的影响	第23页
· 其他因素对回弹的影响	第23页
· 控制回弹的主要方法	第23-24页
本章小结	第24-25页
第三章基于有限元法对回弹量的预测	第25-46页
· 有限元数值模拟方法概述	第25-30页
· 求解非线性问题的有限元算法	第25-28页
· 单元类型的选择	第28-29页
· 接触的选择	第29-30页
3.2 基于ANSYS/LS-DYNA 的金属板料回弹分析	第30-38页
3.2.1 ANSYS/LS-DYNA 概述	第30-31页
3.2.2 利用 ANSYS/LS-DYNA 进行回弹计算	第31-38页
3.3 基于DYNAFORM 有限元软件进行回弹分析	第38-44页
3.3.1 DYNAFORM 软件概述	第38-39页
3.3.2 利用 DYNAFORM 进行回弹模拟计算	第39-44页
3.4 ANSYS/LS-DYNA 与 DYNAFORM 在回弹分析方面的对比	第44-45页
本章小结	第45-46页
第四章板料弯曲回弹的正交试验	第46-57页
· 板料弯曲回弹的正交试验过程	第46-51页
· 试验条件和试验指标的确定	第46-47页
· 因子和水平的确定	第47-49页
· 正交表的选定	第49-50页
· 进行正交试验	第50-51页
· 正交试验结果分析	第51-55页
· 极差分析法	第52-53页
· 方差分析法	第53-55页
· 数据细化	第55-56页
本章小结	第56-57页
第五章基于 BP 神经网络的板料弯曲回弹预测	第57-68页
· 人工神经网络概述	第57-60页
· 人工神经网络发展历程	第57页
· 神经网络的应用	第57-58页
· 神经网络的分类	第58-59页
· 神经网络基本原理	第59-60页
5.2 BP 神经网络	第60-64页
5.2.1 BP 神经网络	第60页
5.2.2 BP 神经网络模型及原理	第60-61页
5.2.3 BP 网络常用函数	第61-62页
5.2.4 MATLAB 神经网络工具箱	第62-63页
5.2.5 BP 网络运算的基本步骤	第63-64页
5.3 利用BP 神经网络对板料弯曲回弹进行预测	第64-67页
· 网络的选择	第64页
5.3.2 BP 神经网络模型的建立	第64-65页
5.3.3 BP 神经网络的训练	第65-67页
本章小结	第67-68页
第六章总结与展望	第68-70页
参考文献	第70-73页
附录一	第73-77页
附录二	第77-79页
致谢	第79-80页
在读期间取得科研成果	第80 页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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