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注射机实验系统注射过程能耗的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-16页
第一章 绪论第16-25页
   ·注塑机及注射充模过程第16-18页
   ·注射充模过程中的工艺参数第18-19页
   ·注射能耗及注射节能研究现状第19-23页
     ·注射能耗第19页
     ·注射节能研究现状第19-23页
   ·论文研究的意义与内容第23-25页
     ·论文研究的意义第23页
     ·主要研究内容第23-25页
第二章 注射能耗及注射机实验系统第25-31页
   ·引言第25页
   ·注射机实验系统第25-30页
     ·注射成型机第26-27页
     ·传感检测装置第27-29页
     ·数据采集系统第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 注射工艺参数优化实验第31-48页
   ·引言第31-32页
   ·实验制品、所用物料及其它相关设备第32-34页
     ·实验制品第32页
     ·实验所用其它相关设备第32-33页
     ·实验所用聚合物简介第33-34页
   ·注射成型能耗监测第34-37页
     ·注射功耗实时监测结果及分析第34-35页
     ·注射过程能耗计算方法第35-37页
   ·注射工艺参数正交实验第37-47页
     ·正交试验法简介第37-40页
     ·正交试验方案与实验第40-47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 注射工艺参数单因素实验第48-55页
   ·引言第48页
   ·单因素变动实验第48-54页
     ·喷嘴温度变动实验第48-50页
     ·注射速度变动实验第50-52页
     ·保压压力变动实验第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第五章 基于人工神经网络的能耗评价体系第55-71页
   ·引言第55页
   ·人工神经网络概述第55-63页
     ·人工神经网络基本原理概述第56页
     ·人工神经网络的特征第56-57页
     ·神经网络的分类第57-59页
     ·BP神经网络第59-63页
   ·注射工艺参数的神经网络建模第63-68页
     ·神经网络模型的建立第63-66页
     ·在Matlab中的实现第66-68页
   ·神经网络模型的注射能耗预测功能检验第68-70页
     ·神经网络模型预测功能检验第68-70页
     ·模型的进一步讨论第70页
   ·本章小结第70-71页
第六章 基于神经网络模型的注射工艺参数优化第71-77页
   ·引言第71页
   ·注射工艺参数的优化第71-75页
     ·利用小步长搜索法建构二次正交试验第71页
     ·优化步骤第71-73页
     ·优化过程及结果第73-75页
   ·优化结果检验第75页
   ·本章小结第75-77页
第七章 总结与展望第77-79页
   ·结论第77-78页
   ·本课题研究的创新点第78页
   ·有待进一步研究的问题及研究展望第78-79页
参考文献第79-83页
附录: 神经网络模型Matlab程序第83-87页
致谢第87-88页
研究成果及发表的学术论文第88-89页
作者简介第89-90页
附件第90-91页

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