| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 概述 | 第10-18页 |
| 1.1.1 超声波塑料焊接技术的发展与应用特点 | 第10-11页 |
| 1.1.2 超声波塑料焊接系统的构成与工作原理 | 第11-12页 |
| 1.1.3 影响超声波焊接质量的主要因素分析 | 第12-18页 |
| 1.2 矩形超声波塑料焊接模具研究现状分析 | 第18-20页 |
| 1.2.1 矩形模具的振动理论研究 | 第18-19页 |
| 1.2.2 矩形模具的振动检测与二次设计 | 第19-20页 |
| 1.3 改善矩形超声波焊接模具振动性能的必要性 | 第20-21页 |
| 1.4 主要研究内容的提出 | 第21-23页 |
| 第二章 开槽矩形体的三维耦合振动分析 | 第23-31页 |
| 2.1 概述 | 第23页 |
| 2.2 开槽矩形体的三维耦合振动分析 | 第23-26页 |
| 2.3 计算实例与分析 | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 矩形超声波焊接模具振动性能的影响因素分析 | 第31-46页 |
| 3.1 矩形超声波焊接模具结构 | 第31-32页 |
| 3.2 建立模具的参数化有限元分析模型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 建立参数化有限元分析模型的必要性 | 第32页 |
| 3.2.2 ANSYS APDL 参数化有限元分析技术应用 | 第32-33页 |
| 3.2.3 有限元模态分析的原理与应用 | 第33-34页 |
| 3.2.4 矩形模具参数化有限元分析模型 | 第34-35页 |
| 3.3 模具振动性能影响因素的分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 分析方法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 仿真分析的试验安排 | 第36-38页 |
| 3.4 影响因素的显著性分析 | 第38-45页 |
| 3.4.1 影响因素对模型纵振频率的显著性分析（100/60mm 类型） | 第38-41页 |
| 3.4.2 影响因素对模型工作面振幅均匀性的显著性分析（100/60mm 类型） | 第41-43页 |
| 3.4.3 影响因素对模型振幅增益的显著性分析（100/60mm 类型） | 第43-45页 |
| 3.4.4 影响因素综合分析 | 第45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于神经网络—遗传算法的矩形模具动态性能优化.. | 第46-64页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 神经网络和遗传算法理论概述 | 第46-51页 |
| 4.2.1 人工神经网络 | 第46-48页 |
| 4.2.2 遗传算法 | 第48-50页 |
| 4.2.3 基于神经网路与遗传算法的优化法 | 第50-51页 |
| 4.2.4 基于MATLAB 工具箱的结构优化法的实现 | 第51页 |
| 4.3 矩形超声焊接模具的结构优化 | 第51-55页 |
| 4.3.1 建立结构优化模型 | 第52-53页 |
| 4.3.2 确定结构优化变量及建立样本空间 | 第53页 |
| 4.3.3 优化参数求解 | 第53-55页 |
| 4.3.4 建立矩形模具三维优化设计模型 | 第55页 |
| 4.4 矩形模具优化设计算例 | 第55-62页 |
| 4.4.1 基于其它优化方法的模型设计 | 第56-57页 |
| 4.4.2 基于神经网络—遗传算法的模型优化设计 | 第57-62页 |
| 4.4.3 优化结果比较 | 第62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 矩形超声焊接模具动态性能优化应用 | 第64-82页 |
| 5.1 背景介绍 | 第64-65页 |
| 5.2 模具的常规设计 | 第65-70页 |
| 5.2.1 模具设计 | 第65-69页 |
| 5.2.2 焊接试验 | 第69-70页 |
| 5.3 模具的优化设计 | 第70-78页 |
| 5.3.1 模具设计 | 第70-77页 |
| 5.3.2 焊接试验 | 第77-78页 |
| 5.4 焊接结果比较 | 第78-81页 |
| 5.5 结论 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 论文研究总结 | 第82-83页 |
| 6.2 研究展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第88-91页 |
| 上海交通大学学位论文答辩决议书 | 第91页 |
