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微型注塑机结构与控制的改进及制品性能预测

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·前言第10页
   ·注塑机的发展概况第10-12页
   ·注塑机的构成和各组成部分的作用第12-13页
     ·注射装置的组成和作用第12页
     ·合模装置的组成和作用第12-13页
     ·液压装置的组成和作用第13页
     ·控制系统的组成和作用第13页
   ·微型注塑机的国内外研究现状第13-17页
     ·国外的微注塑机的研究现状第14-15页
     ·我国的微型注塑机研究现状第15-17页
   ·本课题的研究目的和意义第17-18页
   ·本课题研究的主要内容第18-20页
第二章 研究方法、原理与总体方案的设计第20-31页
   ·研究方案的总体设计第20-22页
     ·传统注塑机的工作原理和工作流程第20-21页
     ·本课题研究方案的总体设计第21-22页
   ·机械零部件改进设计所涉及到的主要技术参数第22-24页
   ·温度控制系统的改进第24-26页
   ·板材力学性能预测系统的开发第26-30页
     ·IBM 公司DB2 数据库简介第26-27页
     ·开发工具Borland 公司Delphi 简介第27页
     ·Mathworks 公司的Matlab 简介第27-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 主要机械零部件的改进设计第31-43页
   ·关键部件螺杆的改进设计第31-33页
   ·其他部件的改进设计第33-42页
     ·喷嘴的改进设计第33-36页
     ·塑化部件的改进第36-38页
     ·电动连杆式结构的改进设计第38-40页
     ·推力座的改进第40页
     ·顶出装置的改进第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 基于模糊PID 温度控制系统的研制第43-59页
   ·传统注塑机料筒温度控制系统的原理、组成及控制方法第44-47页
     ·传统注塑机温度控制系统的原理和组成第44-45页
     ·传统注塑机料筒温度控制方法第45-47页
   ·模糊PID 控制理论和应用模糊PID 控制器改进料筒温度系统第47-58页
     ·PID 控制的基本概念第47-50页
     ·模糊控制理论第50-54页
     ·模糊自适应PID 控制器算法和温度控制系统的改进第54-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 RBF 神经网络预测成型制品力学性能系统的开发第59-75页
   ·神经网络基本理论和学习算法第59-63页
     ·神经网络的基本理论第59-60页
     ·RBF 网络结构和学习算法第60-63页
   ·RBF 预测制品力学性能系统的开发第63-74页
     ·麦杆增强复合材料的试验第63-64页
     ·存储试验原始数据第64-69页
     ·复合板材力学性能预测模型第69-71页
     ·网络的创建、训练和测试第71-73页
     ·注塑工艺参数的影响分析和优化第73-74页
   ·本章小结第74-75页
第六章 结论和展望第75-76页
参考文献第76-79页
致谢第79-80页
在学期间的研究成果和发表的学术论文第80页

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