基于CAE的注塑件成型工艺参数优化研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 注塑成型工艺参数优化技术的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 注塑成型模拟的发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织架构与研究内容 | 第13-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 注塑成型相关理论基础 | 第16-28页 |
| 2.1 注塑成型工艺过程介绍 | 第16-17页 |
| 2.2 注塑成型CAE技术 | 第17页 |
| 2.3 注塑成型工艺参数对成型质量的影响 | 第17-19页 |
| 2.3.1 温度参数 | 第17-18页 |
| 2.3.2 压力参数 | 第18页 |
| 2.3.3 时间参数 | 第18-19页 |
| 2.4 流变学基本方程 | 第19-21页 |
| 2.5 注塑成型各阶段的数学模型 | 第21-25页 |
| 2.5.1 填充过程 | 第22-23页 |
| 2.5.2 保压过程 | 第23-25页 |
| 2.5.3 冷却过程 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-28页 |
| 第3章 基于正交试验法的塑料叶轮注塑成型分析 | 第28-40页 |
| 3.1 CAE分析前处理 | 第28-30页 |
| 3.1.1 叶轮CAE模型的创建 | 第28-29页 |
| 3.1.2 浇注系统与冷却系统的创建 | 第29页 |
| 3.1.3 材料的选择 | 第29-30页 |
| 3.2 试验方案设计 | 第30-33页 |
| 3.2.1 正交试验法概述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 实验设计 | 第31-33页 |
| 3.3 仿真试验结果分析 | 第33-39页 |
| 3.3.1 各因素对体积收缩率的影响 | 第34-35页 |
| 3.3.2 各因素对翘曲变形量的影响 | 第35-37页 |
| 3.3.3 各因素对缩痕指数的影响 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于BP网络和GA算法的注塑工艺参数优化 | 第40-50页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第40-44页 |
| 4.1.1 BP神经网络简介 | 第40-41页 |
| 4.1.2 BP神经网络设计 | 第41-43页 |
| 4.1.3 BP神经网络训练 | 第43-44页 |
| 4.2 遗传算法简介 | 第44-45页 |
| 4.2.1 遗传算法特点 | 第44页 |
| 4.2.2 遗传算法的基本步骤 | 第44-45页 |
| 4.3 BP结合GA优化工艺参数 | 第45-48页 |
| 4.3.1 基于BP网络的GA算法模型的建立 | 第45-46页 |
| 4.3.2 遗传算法寻优结果 | 第46-47页 |
| 4.3.3 优化结果验证 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于灰色关联分析的注塑成型工艺多目标优化 | 第50-66页 |
| 5.1 灰色关联分析概述 | 第50-51页 |
| 5.2 灰色关联分析方法和步骤 | 第51-57页 |
| 5.2.1 信噪比计算和实验数据处理 | 第51-53页 |
| 5.2.2 灰色关联系数计算 | 第53-55页 |
| 5.2.3 主成分分析 | 第55-56页 |
| 5.2.4 灰色关联度计算 | 第56-57页 |
| 5.3 叶轮注塑成型加工多目标优化 | 第57-62页 |
| 5.3.1 优化模型的建立 | 第57-59页 |
| 5.3.2 主效应规律分析 | 第59-62页 |
| 5.4 优化结果和试验验证 | 第62-64页 |
| 5.4.1 优化结果 | 第62页 |
| 5.4.2 实验验证 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第66页 |
| 6.2 下一步研究工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 附录A 在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第76-77页 |
