汽车后视镜注塑成型工艺优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·现代注塑成型工艺优化方法 | 第9-11页 |
| ·注塑制品收缩的研究现状 | 第11-14页 |
| ·注塑制品收缩的实验法研究 | 第11-12页 |
| ·注塑制品收缩的理论分析法研究 | 第12-14页 |
| ·注塑制品优化的研究现状和发展趋势 | 第14-16页 |
| ·课题的提出与主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 注塑件翘曲变形及CAE研究 | 第17-27页 |
| ·翘曲变形的理论研究 | 第17-20页 |
| ·翘曲变形产生机理 | 第17-18页 |
| ·翘曲变形的影响因素 | 第18-20页 |
| ·薄壁件注塑成型CAE原理 | 第20-24页 |
| ·注塑成型CAE的数值模拟理论 | 第20-22页 |
| ·翘曲CAE的数学模型及数值计算 | 第22-24页 |
| ·注塑成型CAE软件的选择 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 汽车后视镜注塑仿真和单指标工艺优化 | 第27-45页 |
| ·后视镜曲面翘曲问题的提出 | 第27-28页 |
| ·汽车后视镜有限元仿真 | 第28-33页 |
| ·材料的选择 | 第29页 |
| ·工艺参数的选择 | 第29-31页 |
| ·塑件建模 | 第31-33页 |
| ·基于正交试验方法的单指标工艺优化 | 第33-42页 |
| ·Taguchi正交设计方法简介 | 第33-37页 |
| ·Taguchi正交试验的工艺参数优化 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-45页 |
| 第四章 人工神经网络对工艺参数的预测和优化 | 第45-63页 |
| ·人工神经网络概述 | 第45页 |
| ·人工神经元 | 第45-50页 |
| ·神经元激活函数 | 第45-48页 |
| ·BP神经网络 | 第48页 |
| ·BP学习算法 | 第48-50页 |
| ·注塑成型工艺参数的ANN建模 | 第50-57页 |
| ·人工神经网络模型的预测 | 第57-59页 |
| ·人工神经网络模型的优化 | 第59-62页 |
| ·优化步骤 | 第59-60页 |
| ·优化分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论和展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第71页 |
