| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 神经网络在注射成形中的应用现状 | 第9-16页 |
| ·金属注射成形的工艺过程和发展历程 | 第9-13页 |
| ·金属注射成形的工艺过程 | 第9-11页 |
| ·金属注射成形的发展历程 | 第11-13页 |
| ·金属注射成形的特点 | 第13页 |
| ·神经网络在注射成形中的应用 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 MIM成形坯密度预测与控制神经网络模型的建立 | 第16-25页 |
| ·神经网络结构 | 第16-18页 |
| ·BP算法 | 第18-20页 |
| ·遗传算法 | 第20-21页 |
| ·影响金属注射成形坯密度的因素 | 第21-23页 |
| ·MIM成形坯密度分布预测与控制神经网络模型的建立 | 第23-25页 |
| ·注射成形坯密度预测神经网络模型 | 第23-24页 |
| ·注射成形坯密度反馈控制神经网络模型 | 第24-25页 |
| 3 非线性函数向量的拟合与模型可靠性分析 | 第25-31页 |
| ·非线性函数向量及数据点的生成 | 第25-26页 |
| ·基于BP神经网络的非线性函数向量的拟合 | 第26-28页 |
| ·基于BP神经网络的反函数非线性函数向量的拟合 | 第28-30页 |
| ·模型与算法的可靠性分析 | 第30-31页 |
| 4 基于遗传算法BP神经网络的MIM成形坯密度分布的预测与控制 | 第31-39页 |
| ·MIM充模流动过程的数值模拟 | 第31-35页 |
| ·MIM充模流动过程的多相流数学模型 | 第31-32页 |
| ·MIM充模流动过程的初边界条件分析 | 第32页 |
| ·钳口模型金属注射成形过程的数值模拟 | 第32-35页 |
| ·基于遗传算法BP神经网络的钳口金属注射成形坯密度分布的预测 | 第35-36页 |
| ·基于遗传算法BP神经网络的钳口金属注射成形坯密度分布的控制 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 本文的主要结论及今后的工作 | 第39-41页 |
| ·研究内容的主要结论 | 第39-40页 |
| ·研究内容的展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 附录A | 第45-48页 |
| 附录B | 第48-51页 |
| 附录C | 第51-55页 |
| 攻读学位期间参与的主要科研项目 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
