| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·注塑件常见的缺陷和注塑工艺 | 第10-12页 |
| ·注塑成型过程及注塑工艺对注塑件的影响 | 第12-14页 |
| ·注塑工艺优化国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·课题研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 CAE 技术在注塑工艺参数优化中的应用 | 第17-24页 |
| ·注塑成型过程涉及的基本方程 | 第17-19页 |
| ·CAE 技术在注塑工艺参数优化领域的应用方向 | 第19-21页 |
| ·基于并行工程的思想，朝集成制造系统方向发展 | 第19页 |
| ·注塑成型 CAE 人工智能化 | 第19-20页 |
| ·成型加工进行优化控制的方向发展 | 第20页 |
| ·联合仿真技术在注塑 CAE 软件上的应用 | 第20-21页 |
| ·基于 Moldflow 的注塑件数值模拟 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于单纯形法及 modeFRONTIER 的注塑保压工艺优化 | 第24-33页 |
| ·modeFRONTIER 与 Moldflow 软件联合仿真 | 第24-26页 |
| ·modeFRONTIER 简介 | 第24-25页 |
| ·Moldflow 同 ModeFRONTIER 联合仿真的原理 | 第25-26页 |
| ·单纯形法的原理 | 第26-27页 |
| ·ModeFRONTIER 与 Moldflow 联合仿真在注塑参数工艺优化上的应用 | 第27-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于 EBF 神经网络的注塑模拟近似模型 | 第33-51页 |
| ·近似模型 | 第33-37页 |
| ·近似模型的建模过程与方法 | 第33-35页 |
| ·正交试验设计 | 第35页 |
| ·近似模型的评估策略 | 第35-36页 |
| ·近似模型的评估方法 | 第36-37页 |
| ·EBF 神经网络算法 | 第37-44页 |
| ·前馈神经网络分析与设计 | 第37-38页 |
| ·EBF 神经网络及和 RBF 神经网络的区别 | 第38-44页 |
| ·基于 Isight 软件中的 EBF 神经网络在注塑工艺优化中的应用 | 第44-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于遗传算法及神经网络的注塑成型多目标优化 | 第51-62页 |
| ·多目标优化问题的定义 | 第51-53页 |
| ·多目标优化 | 第51页 |
| ·Pareto 最优性 | 第51-52页 |
| ·非支配集的相关概念 | 第52-53页 |
| ·遗传算法 | 第53-56页 |
| ·遗传算法的优势 | 第53页 |
| ·遗传算法的基本思想与概念 | 第53-54页 |
| ·带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA‐Ⅱ) | 第54页 |
| ·快速非支配排序遗传算法 NSGA‐Ⅱ | 第54-56页 |
| ·基于 Isight 在注塑工艺成型多目标优化中的应用 | 第56-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附表 1 单纯形迭代过程 | 第66-68页 |
| 附表 2 NSGA-Ⅱ迭代过程 | 第68-78页 |
| 在校期间研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
