复杂壳体类塑件气辅注射成型工艺优化研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·概述 | 第9-12页 |
| ·气辅注射成型的基本原理 | 第9-10页 |
| ·气辅注射成型工艺的特点 | 第10-12页 |
| ·气辅注射成型技术的组成 | 第12-13页 |
| ·气辅注射成型工艺国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·气辅注射成型技术国内外应用 | 第13-14页 |
| ·气辅注射成型工艺优化研究进展 | 第14-15页 |
| ·选题意义和主要研究内容 | 第15-17页 |
| ·选题意义 | 第15-16页 |
| ·课题来源和主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 气辅注射成型工艺与CAE技术 | 第18-33页 |
| ·气辅注射成型工艺的分类 | 第18-20页 |
| ·气辅注射成型主要工艺参数 | 第20-21页 |
| ·气辅注射成型缺陷与解决办法 | 第21-23页 |
| ·模型的前处理 | 第23-26页 |
| ·模型的建立 | 第23-24页 |
| ·模型的网格处理 | 第24页 |
| ·材料的选择 | 第24-26页 |
| ·浇注系统的设计 | 第26-28页 |
| ·气道的设计 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于正交试验的工艺参数初步优化 | 第33-48页 |
| ·正交试验概述 | 第33-35页 |
| ·极差 | 第34页 |
| ·信噪比 | 第34-35页 |
| ·气辅注射成型工艺参数与制品质量评价指标的确定 | 第35-37页 |
| ·制品质量评价指标的确定 | 第35-36页 |
| ·气辅注射成型工艺参数的选取 | 第36-37页 |
| ·正交试验过程及结果分析 | 第37-47页 |
| ·正交试验过程 | 第37-38页 |
| ·正交试验结果分析 | 第38-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于NN-GA的气辅注射成型工艺参数优化 | 第48-72页 |
| ·气辅注射成型工艺参数最优化系统的组成 | 第48-49页 |
| ·气辅注射成型工艺参数最优化数学模型的建立 | 第49-53页 |
| ·性能指标与设计变量的确定 | 第50页 |
| ·多目标优化目标函数的确定 | 第50-52页 |
| ·约束条件的确定 | 第52-53页 |
| ·神经网络的建立 | 第53-60页 |
| ·神经网络概述 | 第53-54页 |
| ·RBF神经网络 | 第54页 |
| ·RBF神经网络结构与学习过程 | 第54-56页 |
| ·RBF神经网络模型的建立 | 第56页 |
| ·网络训练样本数据的确定 | 第56-57页 |
| ·神经网络模型的训练 | 第57-58页 |
| ·神经网络模型的检验 | 第58-60页 |
| ·遗传算法 | 第60-64页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第60-62页 |
| ·遗传算法的实现 | 第62-64页 |
| ·气辅注射成型工艺参数优化系统的实现 | 第64-68页 |
| ·输出结果与检验 | 第68-70页 |
| ·NN—GA优化系统优化结果输出 | 第68页 |
| ·最优工艺组合验证 | 第68-70页 |
| ·本章小节 | 第70-72页 |
| 第5章 结论与展望 | 第72-74页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第79页 |
