钢铝自冲铆接数值模拟及底切量GA-BP神经网络预测研究
发布时间：2025-06-24 00:24
近年来随着汽车总量的增加,为实现节能减排,汽车轻量化技术越来越受到重视,自冲铆接作为汽车轻量化中的一种连接工艺被广泛应用在汽车生产制造,它即可以简单、快捷的实现不同类型材料的连接,也具有良好的服役性能。因此对该工艺进行研究,分析其成形机理,优化其工艺参数十分重要。本文以1.8mm DP590和1.2mm6016-T4作为研究对象,采用理论分析、有限元模拟与试验相结合的方法,研究了自冲铆接成形时不同工艺参数对接头几何形貌的影响,建立了底切量的神经网络预测模型。论文主要完成了以下工作:(1)根据母材单轴拉伸的试验数据分别对不同的硬化模型进行拟合,选用加权组合的Swift和Hockett-Sherby硬化模型(SHS)来表征母材的流变行为;对铆钉中间空心圆柱部分进行径向压缩试验,选用双线性硬化模型并采用LSDYNA软件对铆钉径向压缩过程进行仿真,通过载荷与位移曲线的对比,应用参数反求的方法获得了该模型的参数。(2)选用母材SHS硬化模型和铆钉双线性硬化模型,采用Simufact forming对自冲铆接成形过程进行仿真分析。仿真与试验结果表明,接头几何形貌吻合较好,仿真能有效的模拟自冲铆接成形...
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 选题的依据、目的及意义
1.2 自冲铆接工艺技术简介
1.2.1 自冲铆接工艺过程
1.2.2 自冲铆接技术的应用
1.2.3 自冲铆接工艺参数
1.2.4 自冲铆接接头质量评价方法
1.3 自冲铆接工艺国内外研究现状
1.3.1 有限元分析
1.3.2 试验法
1.4 本文主要研究内容
第2章 材料力学特性研究
2.1 引言
2.2 母材力学性能
2.2.1 母材力学性能测试
2.2.2 应力应变曲线的转换
2.2.3 硬化模型参数拟合
2.3 铆钉力学性能
2.3.1 铆钉直径的选择
2.3.2 硬化模型参数反求
2.4 本章小结
第3章 自冲铆接数值模拟
3.1 引言
3.2 刚塑性有限元基本理论及有限元软件介绍
3.2.1 刚塑性有限元基本假设和边界条件
3.2.2 Simufact软件介绍
3.3 数值模拟分析流程
3.4 自冲铆接接头成形有限元模型
3.4.1 几何模型
3.4.2 材料模型
3.4.3 网格划分
3.4.4 其他条件的设置
3.5 自冲铆接接头成形有限元模型计算结果分析
3.5.1 自冲铆接接头成形过程应变分析
3.5.2 自冲铆接接头成形过程应力分析
3.5.3 试验与模拟结果对比
3.6 自冲铆接接头拉伸剪切有限元模型
3.6.1 自冲铆接接头拉伸剪切有限元建模
3.6.2 自冲铆接接头拉伸剪切模型计算结果分析
3.7 本章小结
第4章 工艺参数对自冲铆接接头成形的影响
4.1 引言
4.2 铆钉参数的研究
4.2.1 铆钉长度对自冲铆接接头成形的影响
4.2.2 铆钉钉腿尖端参数的选取
4.3 板料叠放顺序及强度的研究
4.3.1 板料叠放顺序对自冲铆接接头成形的影响
4.3.2 板料强度对自冲铆接接头成形的影响
4.4 模具参数的研究
4.4.1 模具深度对自冲铆接接头成形的影响
4.4.2 模具宽度对自冲铆接接头成形的影响
4.4.3 拔模斜度对自冲铆接接头成形的影响
4.5 正交试验设计
4.5.1 极差分析法
4.5.2 试验水平和因素的确定
4.5.3 正交试验结果
4.5.4 结果分析
4.5.5 优化组合模拟验证
4.6 本章小结
第5章 基于GA-BP神经网络的自冲铆接底切量预测
5.1 引言
5.2 BP神经网络基本理论
5.3 遗传算法基本理论
5.3.1 遗传算法概述
5.3.2 遗传算法的求解步骤
5.4 BP神经网络模型建立
5.4.1 样本数据的收集与处理
5.4.2 隐含层数及节点数的确定
5.4.3 传递和训练函数的选取
5.5 遗传算法优化BP神经网络
5.5.1 遗传算法工具箱介绍
5.5.2 种群规模的确定
5.5.3 编码方案
5.5.4 适应度函数确定
5.5.5 遗传算子的确定
5.6 预测模型结果分析
5.6.1 适应度值的变化
5.6.2 预测模型的误差
5.7 本章小结
结论及展望
结论
展望
参考文献
致谢
本文编号：4052220
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 选题的依据、目的及意义
1.2 自冲铆接工艺技术简介
1.2.1 自冲铆接工艺过程
1.2.2 自冲铆接技术的应用
1.2.3 自冲铆接工艺参数
1.2.4 自冲铆接接头质量评价方法
1.3 自冲铆接工艺国内外研究现状
1.3.1 有限元分析
1.3.2 试验法
1.4 本文主要研究内容
第2章 材料力学特性研究
2.1 引言
2.2 母材力学性能
2.2.1 母材力学性能测试
2.2.2 应力应变曲线的转换
2.2.3 硬化模型参数拟合
2.3 铆钉力学性能
2.3.1 铆钉直径的选择
2.3.2 硬化模型参数反求
2.4 本章小结
第3章 自冲铆接数值模拟
3.1 引言
3.2 刚塑性有限元基本理论及有限元软件介绍
3.2.1 刚塑性有限元基本假设和边界条件
3.2.2 Simufact软件介绍
3.3 数值模拟分析流程
3.4 自冲铆接接头成形有限元模型
3.4.1 几何模型
3.4.2 材料模型
3.4.3 网格划分
3.4.4 其他条件的设置
3.5 自冲铆接接头成形有限元模型计算结果分析
3.5.1 自冲铆接接头成形过程应变分析
3.5.2 自冲铆接接头成形过程应力分析
3.5.3 试验与模拟结果对比
3.6 自冲铆接接头拉伸剪切有限元模型
3.6.1 自冲铆接接头拉伸剪切有限元建模
3.6.2 自冲铆接接头拉伸剪切模型计算结果分析
3.7 本章小结
第4章 工艺参数对自冲铆接接头成形的影响
4.1 引言
4.2 铆钉参数的研究
4.2.1 铆钉长度对自冲铆接接头成形的影响
4.2.2 铆钉钉腿尖端参数的选取
4.3 板料叠放顺序及强度的研究
4.3.1 板料叠放顺序对自冲铆接接头成形的影响
4.3.2 板料强度对自冲铆接接头成形的影响
4.4 模具参数的研究
4.4.1 模具深度对自冲铆接接头成形的影响
4.4.2 模具宽度对自冲铆接接头成形的影响
4.4.3 拔模斜度对自冲铆接接头成形的影响
4.5 正交试验设计
4.5.1 极差分析法
4.5.2 试验水平和因素的确定
4.5.3 正交试验结果
4.5.4 结果分析
4.5.5 优化组合模拟验证
4.6 本章小结
第5章 基于GA-BP神经网络的自冲铆接底切量预测
5.1 引言
5.2 BP神经网络基本理论
5.3 遗传算法基本理论
5.3.1 遗传算法概述
5.3.2 遗传算法的求解步骤
5.4 BP神经网络模型建立
5.4.1 样本数据的收集与处理
5.4.2 隐含层数及节点数的确定
5.4.3 传递和训练函数的选取
5.5 遗传算法优化BP神经网络
5.5.1 遗传算法工具箱介绍
5.5.2 种群规模的确定
5.5.3 编码方案
5.5.4 适应度函数确定
5.5.5 遗传算子的确定
5.6 预测模型结果分析
5.6.1 适应度值的变化
5.6.2 预测模型的误差
5.7 本章小结
结论及展望
结论
展望
参考文献
致谢
本文编号：4052220
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