| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·注塑成型的原理 | 第11-12页 |
| ·塑件翘曲变形国内外研究进展 | 第12-16页 |
| ·浇注系统对塑件翘曲变形的研究 | 第12-13页 |
| ·成型工艺参数对塑件翘曲变形的研究 | 第13-16页 |
| ·选题的依据和意义 | 第16-17页 |
| ·课题的研究内容和技术路线 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 基于 Moldflow 浇注系统的优化分析 | 第19-38页 |
| ·注塑成型充填流动的数学模型 | 第19-23页 |
| ·粘性流体力学基本方程 | 第19-20页 |
| ·基本方程假设 | 第20-21页 |
| ·充填流动方程 | 第21页 |
| ·熔体粘度模型 | 第21-22页 |
| ·边界条件 | 第22-23页 |
| ·翘曲变形的理论研究 | 第23-25页 |
| ·翘曲变形产生的机理 | 第23-24页 |
| ·翘曲变形的影响因素 | 第24-25页 |
| ·Moldflow 软件的简介 | 第25-26页 |
| ·模拟分析方案 | 第26-32页 |
| ·仿真分析的流程 | 第26-27页 |
| ·材料的选择 | 第27页 |
| ·浇注系统的建立 | 第27-32页 |
| ·模拟结果分析 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 试验设计与数据处理 | 第38-61页 |
| ·试验设备 | 第38-40页 |
| ·板形零件注塑过程和成型工艺影响因素 | 第40-42页 |
| ·注塑过程 | 第40-41页 |
| ·成型工艺影响因素注塑成型 | 第41-42页 |
| ·玻璃纤维增强聚丙烯的特性 | 第42-44页 |
| ·板形零件翘曲变形量的测量方法 | 第44-45页 |
| ·基于正交试验的工艺参数设计 | 第45-56页 |
| ·注塑工艺参数的设置 | 第45-52页 |
| ·试验结果的计算与分析 | 第52-56页 |
| ·全组合试验结果分析 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于人工神经网络翘曲模型的建立与应用 | 第61-75页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第61-62页 |
| ·人工神经网络的发展和应用 | 第61页 |
| ·人工神经网络的研究内容 | 第61-62页 |
| ·BP 神经网络的工作原理 | 第62-65页 |
| ·基于 BP 神经网络翘曲模型的设计 | 第65-68页 |
| ·网络结构的确定 | 第65页 |
| ·激励函数和隐含层神经元数的确定 | 第65-66页 |
| ·试验样本数据的归一化处理 | 第66-68页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第68-69页 |
| ·BP 神经网络的训练及检验 | 第69-70页 |
| ·BP 神经网络翘曲模型的测试结果 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结和展望 | 第75-77页 |
| ·研究内容总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 附录 | 第77-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |