| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 高光注塑成型工艺的研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 基于代理模型优化控制方法的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 课题主要研究内容及研究方案 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究目的及意义 | 第14页 |
| 1.4.2 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 变化模温对注塑成型制品质量的影响研究 | 第16-23页 |
| 2.1 基于生产试验的变化模温对制品质量的影响分析 | 第16-19页 |
| 2.2 基于模拟试验的变化模温对制品质量的影响分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 高光注塑成型模拟模型的建立 | 第19-21页 |
| 2.2.2 模拟试验结果分析 | 第21-23页 |
| 3 高光注塑成型制品质量控制目标及其影响因素 | 第23-32页 |
| 3.1 高光注塑数值模拟试验 | 第23-25页 |
| 3.2 质量评价指标与影响因素响应关系 | 第25-30页 |
| 3.2.1 试验安排 | 第25-28页 |
| 3.2.2 制品质量评价指标的确定 | 第28页 |
| 3.2.3 影响因素与质量评价指标间的响应关系 | 第28-30页 |
| 3.3 本章小节 | 第30-32页 |
| 4 基于代理模型适应度评价及遗传算法的优化策略 | 第32-42页 |
| 4.1 代理模型的建立 | 第32-35页 |
| 4.1.1 BP神经网络模型的建立 | 第32-34页 |
| 4.1.2 Kriging模型的建立 | 第34页 |
| 4.1.3 响应面模型的建立 | 第34-35页 |
| 4.1.4 径向基函数模型的建立 | 第35页 |
| 4.2 代理模型的适应度评价体系 | 第35-37页 |
| 4.2.1 模型适应度评价样本数据的确定 | 第35-36页 |
| 4.2.2 适应度函数的建立 | 第36页 |
| 4.2.3 不同代理模型的适应度检验结果与分析 | 第36-37页 |
| 4.3 基于遗传算法的高光注塑制品质量寻优 | 第37-41页 |
| 4.3.1 遗传算法的描述 | 第37-39页 |
| 4.3.2 基于代理模型的遗传算法寻优 | 第39-40页 |
| 4.3.3 优化结果与分析 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 质量控制策略在双层遥控器前盖高光注塑中的应用 | 第42-50页 |
| 5.1 双层遥控器前盖的质量评价目标及其影响因素 | 第42-45页 |
| 5.1.1 双层遥控器前盖的模拟分析 | 第42-43页 |
| 5.1.2 质量评价指标及其影响因素 | 第43-45页 |
| 5.2 双层遥控器前盖高光注塑的代理模型适应度评价 | 第45-46页 |
| 5.3 基于遗传算法的双层遥控器前盖制品质量寻优 | 第46-47页 |
| 5.4 双层遥控器前盖的质量优化结果验证 | 第47-48页 |
| 5.4.1 优化结果的模拟验证 | 第47-48页 |
| 5.4.2 优化结果的生产验证 | 第48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 6 结论与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 结论 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-60页 |
| 附录 | 第60页 |
| A作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第60页 |
