气体辅助注塑成型工艺参数优化设定方法研究
| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| ·气体辅助注塑成型技术简介 | 第9-13页 |
| ·气体辅助成型工艺 | 第10-13页 |
| ·气体注射控制方法和注气方法 | 第13页 |
| ·气体辅助成型技术的国内外应用现状及前景 | 第13-15页 |
| ·气体辅助注塑成型国内外研究状况 | 第15-19页 |
| ·气体辅助成型理论研究 | 第15-16页 |
| ·气辅成型CAE仿真技术研究及软件 | 第16-17页 |
| ·气体辅助注塑工艺参数优化研究 | 第17-19页 |
| ·本课题的背景、意义和主要研究工作 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 气体辅助注塑成型的基础理论和关键技术 | 第21-32页 |
| ·气液两相流动的行为描述 | 第21-22页 |
| ·气体辅助注塑型腔充填数学模型 | 第22-26页 |
| ·假设 | 第22页 |
| ·气体辅助注塑充填过程的控制方程 | 第22-23页 |
| ·气体辅助注塑保压阶段数学模型 | 第23-24页 |
| ·熔体流动的粘度参数模型 | 第24-25页 |
| ·边界条件 | 第25-26页 |
| ·气体辅助注塑成型关键技术 | 第26-31页 |
| ·气体辅助注塑成型工艺参数设定 | 第26-28页 |
| ·气体辅助注塑成型零件设计技术 | 第28-29页 |
| ·气体辅助注塑成型模具技术 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 气体辅助注塑制品缺陷分析 | 第32-44页 |
| ·气体辅助注塑成型缺陷分类及解决方法 | 第32-41页 |
| ·第一类缺陷 | 第32-36页 |
| ·第二类缺陷 | 第36-38页 |
| ·第三类缺陷 | 第38-40页 |
| ·第四类缺陷 | 第40-41页 |
| ·气体辅助成型消除和减少缺陷的基本途径 | 第41页 |
| ·气体辅助成型主要缺陷量化表示方法 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 气体辅助注塑工艺参数正交试验方法设定 | 第44-56页 |
| ·正交实验设计方法 | 第44-45页 |
| ·正交实验技术原理 | 第45-46页 |
| ·正交矩阵的概念 | 第45页 |
| ·正交矩阵的构造 | 第45-46页 |
| ·正交矩阵的优点 | 第46页 |
| ·正交实验设计注意事项 | 第46-47页 |
| ·正交实验对气体辅助成型工艺参数的优化设定 | 第47-55页 |
| ·CAE模型的构造 | 第48页 |
| ·模拟实验条件的确定 | 第48-49页 |
| ·正交实验设计 | 第49-51页 |
| ·CAE模型实验数据采集 | 第51页 |
| ·工艺参数对成型结果的影响计算 | 第51-53页 |
| ·工艺参数组合设定 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 气体辅助注塑工艺参数神经网络智能设定 | 第56-72页 |
| ·神经网络概述 | 第56-58页 |
| ·神经元 | 第56-57页 |
| ·神经元与神经元之间的联系方法 | 第57页 |
| ·学习规则 | 第57页 |
| ·神经网络模型 | 第57-58页 |
| ·非线性变换单元组成的前馈网络 | 第58-63页 |
| ·BP网络重要定理 | 第59-60页 |
| ·BP学习算法 | 第60-62页 |
| ·BP网络的限制与不足 | 第62-63页 |
| ·BP网络学习算法的改进 | 第63页 |
| ·气体辅助注塑工艺参数智能设定BP网络设计 | 第63-70页 |
| ·样本数据的处理 | 第63-64页 |
| ·传递函数的确定 | 第64-65页 |
| ·训练算法的确定 | 第65-67页 |
| ·学习步长的确定 | 第67页 |
| ·初始权值的确定 | 第67-68页 |
| ·隐层神经元个数确定 | 第68-70页 |
| ·工艺参数智能设定与结果的CAE模拟验证 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·全文总结 | 第72-73页 |
| ·进一步研究工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第79页 |
