基于PLS和ANN相结合的塑件质量预测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·质量预测国内外研究现状及发展趋势 | 第10-15页 |
| ·国外研究概况 | 第10-12页 |
| ·国内研究概况 | 第12-15页 |
| ·质量预测技术发展趋势 | 第15页 |
| ·课题的研究目标和拟解决的关键问题 | 第15-16页 |
| ·课题的研究目标 | 第15页 |
| ·课题拟解决的关键问题 | 第15-16页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 注塑成型过程及塑件常见缺陷分析 | 第18-29页 |
| ·注塑成型过程及其主要工艺参数 | 第18-21页 |
| ·塑化阶段 | 第18-19页 |
| ·注塑充模阶段 | 第19-20页 |
| ·保压补缩阶段 | 第20页 |
| ·冷却定型与制品脱模 | 第20-21页 |
| ·塑件常见质量问题产生原因及解决方案 | 第21-29页 |
| ·短射 | 第21-22页 |
| ·飞边 | 第22-23页 |
| ·翘曲变形 | 第23-24页 |
| ·熔接痕 | 第24-26页 |
| ·气穴 | 第26-27页 |
| ·凹陷和缩痕 | 第27-29页 |
| 3 试验设备及方法 | 第29-46页 |
| ·试验设备 | 第29-35页 |
| ·注塑机 | 第29-30页 |
| ·试验用模具 | 第30-31页 |
| ·实验材料 | 第31-32页 |
| ·模温机和冷水机 | 第32页 |
| ·电子分析天平 | 第32-33页 |
| ·万能试验机 | 第33-35页 |
| ·正交试验方法 | 第35-36页 |
| ·注塑成型中的正交试验设计 | 第36-46页 |
| ·正交试验的设计 | 第36-39页 |
| ·注塑成型试验及结果分析 | 第39-46页 |
| 4 基于PLS和ANN相结合的质量预测模型建立 | 第46-66页 |
| ·偏最小二乘法模型(PLS)的工作目标与计算方法 | 第46-50页 |
| ·偏最小二乘模型建模原理 | 第46-47页 |
| ·计算方法推导 | 第47-50页 |
| ·人工神经网络(ANN)方法 | 第50-55页 |
| ·BP网络的学习规则 | 第50-53页 |
| ·BP网络结构设计的关键问题 | 第53-54页 |
| ·BP网络的不足和改进 | 第54-55页 |
| ·基于神经网络的偏最小二乘法 | 第55-57页 |
| ·偏最小二乘法和神经网络结合的特点 | 第55-56页 |
| ·偏最小二乘法和神经网络相结合的实现 | 第56-57页 |
| ·塑件质量的预测模型 | 第57-66页 |
| ·模型的建立 | 第57-61页 |
| ·模型的验证 | 第61-66页 |
| 5 基于遗传算法的工艺参数寻优 | 第66-78页 |
| ·遗传算法原理 | 第66-73页 |
| ·遗传算法概述 | 第66-67页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第67-71页 |
| ·遗传算法的设计与实现 | 第71-73页 |
| ·工艺参数优化中的遗传算法 | 第73-78页 |
| ·遗传算法模型的建立 | 第73-76页 |
| ·遗传算法的运行结果 | 第76-78页 |
| 结论 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
