| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·注塑成型工艺优化的国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·注塑件成型质量改善途径 | 第10-11页 |
| ·国内外关于注塑工艺参数优化研究现状 | 第11-14页 |
| ·研究意义及主要内容 | 第14-16页 |
| 2 注塑成型过程CAE 模拟 | 第16-28页 |
| ·注塑成型工艺分析 | 第16-18页 |
| ·翘曲变形、熔接痕和气泡形成的数学模型 | 第18-20页 |
| ·熔接痕和气泡源文件处理 | 第20-27页 |
| ·熔接痕结果分析和处理 | 第21-23页 |
| ·气泡结果分析和处理 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于均匀设计的注塑工艺参数分析 | 第28-42页 |
| ·均匀设计方法介绍 | 第28-33页 |
| ·均匀设计表的构造 | 第28-29页 |
| ·均匀设计与正交设计比较 | 第29-30页 |
| ·均匀设计结果的后处理及分析方法 | 第30-33页 |
| ·均匀试验设计安排 | 第33-37页 |
| ·分析前处理 | 第33-34页 |
| ·均匀设计的方案制定及实施 | 第34-37页 |
| ·试验数据结果分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于MUD-RBFNN-GA 的注塑工艺参数优化 | 第42-55页 |
| ·MUD-RBFNN-GA 建模及优化方法介绍 | 第42-46页 |
| ·多次均匀设计方法采样点设计 | 第42-43页 |
| ·径向基神经网络模型建立 | 第43-44页 |
| ·遗传算法全局寻优 | 第44-45页 |
| ·MUD-RBFNN-GA 算法流程 | 第45-46页 |
| ·注塑工艺参数优化过程 | 第46-53页 |
| ·工艺参数范围的确定 | 第46页 |
| ·多次均匀设计布置采样点 | 第46页 |
| ·RBF 神经网络模型建立 | 第46-48页 |
| ·模型验证 | 第48-50页 |
| ·应用遗传算法的工艺参数寻优 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 5 基于改进的RBF 神经网络工艺参数多目标评价及优化 | 第55-66页 |
| ·相关理论基础 | 第55-58页 |
| ·注塑工艺参数多目标评价 | 第58-63页 |
| ·改进的RBF 神经网络的构建 | 第58-61页 |
| ·模型的训练与验证 | 第61-63页 |
| ·遗传算法寻优 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 6 注塑成型实例验证 | 第66-70页 |
| ·试验设备及模具设计 | 第66-67页 |
| ·试验及可靠性检验 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 7 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录多次均匀设计布置的RBF 神经网络采样点 | 第75-79页 |
| 在学研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |