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注塑过程质量控制中若干关键问题的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
注释表第12-14页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景及意义第14页
    1.2 注塑成型过程简介第14-18页
        1.2.1 过程变量第15-16页
        1.2.2 质量指标第16-17页
        1.2.3 过程特性第17-18页
    1.3 注塑过程质量控制的问题描述第18-21页
        1.3.1 控制流程第19页
        1.3.2 理论框架第19-21页
    1.4 论文研究要点及主要贡献第21-23页
        1.4.1 论文研究要点第21-22页
        1.4.2 论文主要贡献第22-23页
    1.5 论文组织结构第23-24页
第二章 注塑过程质量控制的研究现状第24-49页
    2.1 引言第24-25页
    2.2 注塑过程质量控制的结构第25-30页
        2.2.1 质量控制的三层次结构第25-28页
        2.2.2 开环质量控制结构第28页
        2.2.3 闭环质量控制结构第28-30页
    2.3 基于工艺参数优化的注塑过程质量控制方法第30-31页
    2.4 基于模型的注塑过程闭环质量控制方法第31-41页
        2.4.1 产品质量的在线软测量模型第31-32页
        2.4.2 基于过程参数设定的质量预测模型第32页
        2.4.3 质量控制与优化策略第32-33页
        2.4.4 过程建模方法的分类研究第33-37页
        2.4.5 质量控制与优化策略的分类研究第37-41页
    2.5 基于无模型优化的注塑过程闭环质量控制方法第41-46页
        2.5.1 基于欧氏空间梯度的优化方法第43页
        2.5.2 基于非欧空间梯度的优化方法第43-44页
        2.5.3 无梯度动态优化方法第44页
        2.5.4 动态步长策略第44-46页
    2.6 注塑过程质量控制的发展趋势与发展瓶颈第46-48页
    2.7 本章小结第48-49页
第三章 基于流形的注塑过程数据降维与特征分析方法第49-61页
    3.1 引言第49页
    3.2 注塑过程的数据第49-51页
        3.2.1 高维过程变量数据第49-50页
        3.2.2 低维操作变量数据第50-51页
    3.3 高维过程变量数据的非线性降维第51-54页
        3.3.1 数据降维方法第51-52页
        3.3.2 基于流形学习的非线性降维方法第52-54页
    3.4 低维操作变量数据的流形特征分析第54-55页
    3.5 非线性降维算法中的主要参数第55-58页
        3.5.1 局部近邻点第55-57页
        3.5.2 本征维数第57-58页
    3.6 基于黎曼流形的低维操作变量数据特征分析第58-60页
        3.6.1 紧致性第58-59页
        3.6.2 完备性第59页
        3.6.3 连通性第59-60页
    3.7 本章小结第60-61页
第四章 基于工况识别的注塑过程产品质量软测量建模方法第61-76页
    4.1 引言第61页
    4.2 注塑过程数据的非线性降维过程第61-63页
        4.2.1 离线非线性降维第61-62页
        4.2.2 在线非线性映射第62-63页
    4.3 注塑过程数据的工况识别过程第63-65页
        4.3.1 离线工况聚类第63-64页
        4.3.2 在线工况识别第64-65页
    4.4 注塑过程产品质量的软测量建模第65-69页
        4.4.1 基本算法第65-68页
        4.4.2 软测量离线建模第68-69页
        4.4.3 软测量在线预测第69页
    4.5 实验与分析第69-75页
        4.5.1 实验设置第69-70页
        4.5.2 工况聚类结果与分析第70-72页
        4.5.3 软测量建模与预测结果分析第72-75页
    4.6 本章小结第75-76页
第五章 基于自然梯度的注塑过程质量控制无模型优化方法第76-92页
    5.1 引言第76页
    5.2 注塑过程质量控制的动态优化问题第76-77页
        5.2.1 问题描述第76-77页
        5.2.2 无模型优化第77页
    5.3 自然梯度算法第77-79页
        5.3.1 黎曼度量第78-79页
        5.3.2 常规梯度第79页
    5.4 自适应迭代步长策略第79-81页
        5.4.1 黎曼测地距离第80页
        5.4.2 迭代灵敏度矩阵第80-81页
    5.5 无模型优化算法的实施流程第81-84页
    5.6 实验与分析第84-91页
        5.6.1 实验设置第84-85页
        5.6.2 实验设计及结果分析第85-91页
    5.7 本章小结第91-92页
第六章 总结与展望第92-96页
    6.1 论文主要成果总结第92-93页
    6.2 论文主要创新点第93-94页
    6.3 课题后续研究展望第94-96页
参考文献第96-108页
致谢第108-109页
在攻读硕士学位期间发表的学术论文目录和参加科研情况第109页

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