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第一章 绪论
1.1 引言
1.2 板料冲压回弹研究方法发展及现状
1.2.1 解析方法研究
1.2.2 有限元数值模拟法研究
1.2.3 试验研究
1.3 回弹控制方法的研究进展
1.3.1 模具型面补偿法
1.3.2 成形工艺控制法
1.3.3 冲压回弹人工智能控制
1.3.4 逆向工程技术在回弹控制中的应用
1.4 本文研究课题的来源及主要研究内容
第二章 板料弯曲的回弹计算与补偿因子研究
2.1 引言
2.2 板料弯曲回弹计算公式的理论推导
2.2.1 弯曲时应力分析与弯矩计算
2.2.2 板料弯曲的两次回弹
2.3 板料弯曲回弹的计算公式
2.3.1 回弹计算公式的适用范围
2.3.2 回弹计算式与其它公式的比较
2.4 回弹计算公式的验证
2.4.1 半圆柱体零件弯曲回弹验证
2.4.2 双曲率零件弯曲回弹验证
2.4.3 多个曲率零件弯曲回弹验证
2.5 回弹补偿因子的研究
2.5.1 回弹补偿因子的计算模型
2.5.2 回弹补偿因子中的参数
2.6 本章小结
第三章 复杂型面零件成形有限元分析的关键问题
3.1 引言
3.2 复杂型面零件冲压回弹有限元模拟关键技术
3.2.1 有限元模型建立技术
3.2.2 基于DE算法的板料成形模拟技术
3.2.3 基于SI算法的板料冲压回弹模拟技术
3.3 复杂型面零件成形模拟评估
3.3.1 ABAQUS有限元软件
3.3.2 复杂型面零件成形模拟评估
3.4 仿真正交试验分析
3.4.1 正交试验设计
3.4.2 试验结果分析
3.5 模拟结果
3.6 小结
第四章 模具结构设计研究与点云处理
4.1 引言
4.2 螺旋叶片的零件成形特点分析
4.3 螺旋叶片弯曲的受力模型
4.4 镶块结构的模具结构
4.5 试验过程
4.6 点云数据处理与曲面重构
4.6.1 数据处理
4.6.2 曲面重构
4.6.3 数据处理与曲面重构结果
4.7 本章小结
第五章 复杂型面零件冲压回弹的快速预测研究
5.1 引言
5.2 基于遗传算法和神经网络的回弹快速预测模型
5.2.1 GA-ANN 算法
5.2.2 GA-ANN 算法具体步骤
5.3 基于遗传算法神经网络的复杂曲率零件回弹快速预测
5.3.1 GA-ANN 模型的建立与训练
5.3.2 结果与分析
5.5 小结
第六章 基于动态补偿因子的复杂型面零件冲压回弹控制
6.1 引言
6.2 基于DA的模具型面修正方法
6.3 基于逆向工程技术的实际零件回弹评价
6.3.1 回弹参考点的选择
6.3.2 反向加载成形模型
6.3.3 基于逆向工程技术实际零件回弹评价结果
6.4 基于动态补偿因子的复杂型面零件冲压回弹控制
6.4.1 动态的回弹补偿因子
6.4.2 弯扭回弹规律分析
6.4.3 动态补偿因子的实施
6.4.4 模面修正结果
6.5 小结
第七章 结论与展望
7.1 主要工作和结论
7.2 创新点
7.3 展望与设想
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致 谢