基于CAE汽车前灯注塑工艺参数的优化
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 工艺参数优化的国内发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 工艺参数优化的国外发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本论文主要研究工作 | 第16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 Moldflow的分析理论基础 | 第17-31页 |
| 2.1 Moldflow软件简介 | 第17-19页 |
| 2.1.1 Moldflow软件的作用 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Moldflow软件的模块功能 | 第18-19页 |
| 2.2 注塑成型的工艺参数 | 第19-21页 |
| 2.2.1 温度参数 | 第19-20页 |
| 2.2.2 压力参数 | 第20页 |
| 2.2.3 时间参数 | 第20-21页 |
| 2.3 注塑成型CAE数值模拟理论 | 第21-26页 |
| 2.3.1 流动过程的假设与简化 | 第21-24页 |
| 2.3.2 熔体的粘度模型 | 第24-26页 |
| 2.4 缩痕产生的机理 | 第26-27页 |
| 2.4.1 缩痕产生的原因 | 第26页 |
| 2.4.2 缩痕变形产生的影响因素 | 第26-27页 |
| 2.4.3 减小缩痕变形的措施 | 第27页 |
| 2.5 翘曲变形产生的机理 | 第27-29页 |
| 2.5.1 翘曲变形产生的原因 | 第27-28页 |
| 2.5.2 翘曲变形产生的影响因素 | 第28-29页 |
| 2.5.3 减小翘曲变形的措施 | 第29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 汽车前灯注塑CAE分析 | 第31-45页 |
| 3.1 注塑成型的工艺流程 | 第31-32页 |
| 3.2 汽车前灯的有限元仿真 | 第32-39页 |
| 3.2.1 材料的选择 | 第33-34页 |
| 3.2.2 工艺参数范围的确定 | 第34-36页 |
| 3.2.3 浇注系统的确定 | 第36-37页 |
| 3.2.4 冷却系统的确定 | 第37-39页 |
| 3.3 塑件的CAE模拟实验及结果分析 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 工艺参数对制件质量的影响 | 第45-59页 |
| 4.1 注塑成型质量的工艺参数的确定 | 第45页 |
| 4.2 试验安排 | 第45-49页 |
| 4.3 方差分析 | 第49-50页 |
| 4.4 试验结果的分析 | 第50-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 工艺参数的一次优化 | 第59-71页 |
| 5.1 Taguchi实验设计简介 | 第59-61页 |
| 5.1.1 信噪比分析 | 第59-60页 |
| 5.1.2 极差分析 | 第60-61页 |
| 5.2 实验设计安排 | 第61-63页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第63-68页 |
| 5.4 一次优化工艺参数组合的验证 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 基于神经网络的工艺参数优化 | 第71-85页 |
| 6.1 人工神经网络简介 | 第71-74页 |
| 6.1.1 人工神经网络的特点 | 第71-72页 |
| 6.1.2 BP神经网络 | 第72-74页 |
| 6.2 优化参数的人工神经网络建模 | 第74-75页 |
| 6.3 数值仿真分析 | 第75-76页 |
| 6.4 工艺参数的二次优化 | 第76-77页 |
| 6.5 实验结果的信噪比分析 | 第77-81页 |
| 6.6 二次优化工艺参数组合的验证 | 第81-82页 |
| 6.7 最优工艺参数组合的最终确定 | 第82-83页 |
| 6.8 本章小结 | 第83-85页 |
| 第7章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 7.1 工作总结 | 第85-86页 |
| 7.2 工作展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
