基于数值模拟的汽车门把手塑件结构及气辅成型工艺参数优化研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·气辅成型技术 | 第9-13页 |
| ·气辅成型技术的简介 | 第9-10页 |
| ·气辅成型技术的优缺点 | 第10-11页 |
| ·气辅成型技术的应用 | 第11-13页 |
| ·气辅成型CAE 技术 | 第13-15页 |
| ·气辅成型CAE 技术简介 | 第13-14页 |
| ·气辅成型CAE 技术的应用 | 第14-15页 |
| ·气辅成型CAE 技术及优化的研究现状 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 塑件初始模拟分析及结果分析 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·塑件初始结构设计 | 第18-19页 |
| ·模型前处理 | 第19-21页 |
| ·初次模拟分析 | 第21-30页 |
| ·网格划分 | 第21-22页 |
| ·材料设定 | 第22页 |
| ·浇口及进气口位置设定 | 第22-23页 |
| ·参数设定 | 第23-26页 |
| ·结果分析 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 塑件改进及气辅模拟 | 第31-54页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·塑件结构改进 | 第31-32页 |
| ·模拟实验规划 | 第32-34页 |
| ·田口法 | 第32页 |
| ·建立正交表 | 第32-34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-48页 |
| ·实验结果 | 第34-37页 |
| ·结果分析 | 第37-44页 |
| ·各因素对成型质量指标的影响分析 | 第44-48页 |
| ·结果讨论 | 第48-53页 |
| ·田口法所得最佳工艺组合研究 | 第48-50页 |
| ·对田口法所得最佳工艺组合调整 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 气辅成型工艺参数神经网络建立 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·神经网络概述 | 第54-56页 |
| ·神经元 | 第54-55页 |
| ·连接模式 | 第55页 |
| ·学习规则 | 第55-56页 |
| ·神经网络结构分类 | 第56页 |
| ·BP 神经网络 | 第56-59页 |
| ·BP 算法的基本思想 | 第57页 |
| ·BP 算法的步骤 | 第57-58页 |
| ·BP 算法的优缺点 | 第58页 |
| ·BP 神经网络常用的传递函数 | 第58-59页 |
| ·建立工艺参数的神经网络 | 第59-65页 |
| ·神经网络样本数据的处理 | 第59-60页 |
| ·传递函数的选择 | 第60-61页 |
| ·建立神经网络 | 第61页 |
| ·神经网络训练 | 第61-62页 |
| ·神经网络测试 | 第62-63页 |
| ·神经网络校验 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及科研工作 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
