随着汽车轻量化的快速发展,铝合金及高强钢在汽车工业中的应用越来越广泛。由于铝与钢的物理性能差异过大,使得目前广泛应用于薄板连接的电阻点焊技术很难应用于铝钢薄板的连接。随着铝合金在车身中的广泛应用,胶接、自冲铆接以及胶铆复合连接工艺逐渐得到了重视。单纯自冲铆接结构存在较大的应力集中,且由于要对板件进行刺穿,破坏了原来的板件结构。胶接接头的抗剥离强度较低。而将自冲铆接与胶接两种工艺结合,改善了胶接技术的不易固定,裂缝延伸等问题;同时也缓解了铆接技术导致的集中应力过大问题。因此,胶铆连接工艺是车身异种金属连接技术中较优的解决方案。本文以DP780钢板与AA6111铝合金为研究对象,对比研究了胶铆接头、自冲铆接接头及胶接接头的截面形貌及力学性能;通过试验与仿真研究了胶铆工艺参数对胶铆接头连接质量的影响;并基于遗传算法对传统BP神经网络进行改进,对胶铆接头的拉剪强度进行了预测,具体研究内容如下:(1)提出接头质量评价方法并建立工艺参数优化模型本文通过试验确定了板件堆叠次序,通过相关理论计算出本文将要使用的铆钉及凹模的尺寸参数。然后对比分析胶铆接头的力学性能与截面形貌,并研究工艺参数对接头力学性能的影响。结果表明:胶铆接头的静失效载荷与能量吸收均高于自冲铆接接头,且胶粘剂的使用不影响接头的失效形式。基于灰色关联度理论,铆接压强对拉剪强度的影响最大,铝板厚度最小;三种接头的最大拉剪力与失效位移均随着搭接宽度的增加而增大;当搭接宽度取30mm-35mm时,胶铆接头的力学性能与能量吸收达到了较优的水平。(2)基于Simufact.forming建立胶铆接头成型过程仿真模型基于Simufact.forming对铝钢胶铆接头及自冲铆接接头成型过程进行了有限元仿真,对比分析了胶铆接头与自冲铆接接头成型过程,并通过单因素分析法研究了各参数对接头形貌的影响。结果表明:由于胶粘剂的缓冲吸振作用,自冲铆接的最大铆接力高于胶铆连接;随着胶层厚度的增加,底切量减小,并且胶层厚度与铆钉头部高度成正比,当胶层厚度在0.1mm时,接头的底切量最大,此时成型效果较好。(3)基于改进的BP神经网络建立胶铆接头力学性能预测模型通过遗传算法对传统BP神经网络进行了改进,建立了胶铆接头力学性能预测模型,提出了一种具备可预见性的胶铆接头质量评价方法。结果表明:虽然遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)比BP神经网络(BPNN)的收敛时间长,但GA-BPNN的预测相关系数更好,回归性能更好,具有更好的泛化能力。最后将后十组验证数据代入训练好的神经网络预测模型进行验证,发现GA-BPNN预测的均值绝对误差为BPNN均值绝对误差的40%,GA-BPNN具备更好的预测性能。本文在自冲铆接接头中引入胶粘剂有效的提高了接头的力学性能,另外本文的胶铆参数优化具有很强的使用价值,基于遗传算法改进的BP神经网络胶铆接头强度预测模型具有很强的探索价值。