| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·注塑成型优化技术的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·利用专家系统优化注塑工艺 | 第11-12页 |
| ·利用试验及智能优化算法优化注塑工艺 | 第12-13页 |
| ·课题的提出及主要研究内容 | 第13-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 注塑成型充填流动的数学模型 | 第17-24页 |
| ·注塑流动模拟 | 第17-21页 |
| ·粘性流体力学的基本方程 | 第17-19页 |
| ·假设和简化 | 第19-20页 |
| ·型腔内熔体流动的控制方程 | 第20-21页 |
| ·注塑制品内应力 | 第21-22页 |
| ·注塑制品翘曲变形数值模拟 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 注塑制品翘曲变形的CAE 分析 | 第24-43页 |
| ·注塑成型CAE 技术 | 第24-25页 |
| ·主要内容 | 第24页 |
| ·注射成型中的应用 | 第24-25页 |
| ·C AE 分析流程 | 第25-42页 |
| ·建立模型 | 第25-29页 |
| ·工艺参数预分析 | 第29-32页 |
| ·填充分析 | 第32-34页 |
| ·cool+flow+warp 分析 | 第34-40页 |
| ·确定引起翘曲的主要工艺参数 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于Taguchi 试验设计法的注塑成型工艺优化 | 第43-55页 |
| ·Taguchi DOE 方法中的概念 | 第43-44页 |
| ·田口试验设计的基本程序 | 第44-47页 |
| ·实验方案的设计 | 第44-46页 |
| ·实验结果的计算和分析 | 第46-47页 |
| ·Taguchi 试验设计在注塑成型工艺优化中的应用 | 第47-49页 |
| ·试验结果分析 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 用RBF 网络对翘曲进一步优化 | 第55-67页 |
| ·径向基函数网络基础 | 第55-58页 |
| ·人工神经网络概述 | 第55-56页 |
| ·径向基函数网络 | 第56-58页 |
| ·RBF 网络的学习算法 | 第58-59页 |
| ·径向基神经网络对翘曲变形的参数优化 | 第59-66页 |
| ·训练样本集和测试样数据的确定 | 第59-60页 |
| ·径向基神经网络结构的确定 | 第60页 |
| ·隐含层神经元数及初始权值的确定 | 第60-61页 |
| ·径向基神经网络训练和验证 | 第61-65页 |
| ·径向基神经网络对翘曲值的优化 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73-75页 |
| 附录一 训练数据 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77页 |