| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·双色注塑成型技术的发展概况 | 第7-9页 |
| ·双色注塑成型技术的发展现状 | 第7-8页 |
| ·双色注塑成型技术的发展趋势 | 第8-9页 |
| ·注塑件优化的研究现状和粒子群神经网络算法的应用现状 | 第9-12页 |
| ·神经网络算法的发展现状和应用 | 第10页 |
| ·粒子群算法的应用现状 | 第10-12页 |
| ·粒子群神经网络算法的应用现状 | 第12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-14页 |
| 2 双色注塑成型工艺及模拟分析原理 | 第14-26页 |
| ·双色注塑成型工艺过程 | 第14-16页 |
| ·双色注塑成型原理 | 第14页 |
| ·双色注塑成型工艺过程 | 第14-16页 |
| ·双色注塑成型技术的特点及应用 | 第16-18页 |
| ·双色注塑成型技术的特点 | 第16-17页 |
| ·双色注塑成型制品的特点及应用 | 第17-18页 |
| ·双色注塑中翘曲的数值模拟研究 | 第18-20页 |
| ·注塑成型过程的数值模拟理论 | 第18-19页 |
| ·注塑成型的模拟方法 | 第19-20页 |
| ·双色注塑中翘曲的数值模拟分析 | 第20-25页 |
| ·翘曲的数值模拟研究 | 第21-22页 |
| ·翘曲计算模型的建立 | 第22-24页 |
| ·翘曲过程仿真基本原理 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于正交实验法的双色注塑成型对翘曲量的显著性工艺参数分析 | 第26-48页 |
| ·CAE技术在双色注塑成型中的应用 | 第26-32页 |
| ·注塑成型CAE技术的作用 | 第26-28页 |
| ·主要注塑成型CAE软件Moldflow的介绍 | 第28-30页 |
| ·CAE软件中网格划分类型 | 第30-31页 |
| ·材料选择 | 第31-32页 |
| ·双色注塑的CAE模拟流程 | 第32-39页 |
| ·双色注塑的CAE模拟步骤 | 第32-33页 |
| ·转向系统配件注塑模拟分析 | 第33-39页 |
| ·注塑制品的缺陷分析 | 第39-40页 |
| ·基于CAE的显著性工艺参数分析 | 第40-47页 |
| ·工艺参数分析 | 第40-41页 |
| ·正交试验设计方法 | 第41-42页 |
| ·显著性工艺参数的实验分析 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于粒子群神经网络的计算方法对双色注塑翘曲的改善优化 | 第48-65页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第48-57页 |
| ·BP神经网络 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络的前馈计算 | 第51-52页 |
| ·网络权系数的调整规则 | 第52-55页 |
| ·网络学习算法的计算步骤 | 第55页 |
| ·BP神经网络的优点 | 第55页 |
| ·应用BP神经网络来建立翘曲量预测模型 | 第55-57页 |
| ·基于粒子群算法的优化分析 | 第57-64页 |
| ·粒子群算法介绍 | 第57-59页 |
| ·粒子群算法的优点及应用 | 第59页 |
| ·基于粒子群算法对工艺参数的优化流程 | 第59-60页 |
| ·优化目标及参数设定 | 第60-62页 |
| ·优化后的工艺参数及模拟试验验证 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 5 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·论文总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
