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水辅注射成型系统设计与制品残余壁厚研究

致谢第4-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-19页
    1.1 水辅注射成型技术简介第12-13页
    1.2 课题研究现状第13-17页
        1.2.1 水辅注射成型设备研究第13-15页
        1.2.2 水辅注射成型仿真研究第15-16页
        1.2.3 水辅注射成型试验研究第16-17页
    1.3 课题研究目的与意义第17-18页
    1.4 本文的主要研究内容第18页
    1.5 本章小结第18-19页
第2章 水辅注射成型液压系统设计第19-28页
    2.1 液压系统原理图设计第19-22页
        2.1.1 第一代设备简介第19-20页
        2.1.2 液压原理图设计第20-22页
    2.2 液压系统设计计算第22-26页
        2.2.1 对顶缸设计第22-23页
        2.2.2 系统功率计算第23-24页
        2.2.3 冷却器计算第24-25页
        2.2.4 管路内径计算第25-26页
    2.3 结构布局设计第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 水辅注射成型控制系统设计第28-38页
    3.1 控制系统总体架构第28-29页
    3.2 控制系统硬件设计第29-32页
        3.2.1 电气控制电路设计第29-30页
        3.2.2 PLC控制系统设计第30-32页
    3.3 控制系统软件设计第32-37页
        3.3.1 PLC程序设计第32-35页
        3.3.2 HMI人机界面设计第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第4章 水辅注射成型制品残余壁厚研究第38-56页
    4.1 制品残余壁厚简述第38-39页
    4.2 CFD仿真模型建立第39-43页
        4.2.1 基本方程第39-41页
        4.2.2 湍流模型第41页
        4.2.3 粘度模型第41-42页
        4.2.4 制品模型第42-43页
    4.3 试验方案设计第43-45页
        4.3.1 试验设备与试验材料第43-44页
        4.3.2 试验方法第44-45页
    4.4 试验与仿真结果分析第45-55页
        4.4.1 注射方法影响第45-51页
        4.4.2 延迟时间影响第51-54页
        4.4.3 浮动芯注射法局限性第54-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第5章 基于BP神经网络模型的制品残余壁厚预测第56-72页
    5.1 制品残余壁厚预测概述第56-57页
    5.2 BP神经网络算法原理第57-62页
        5.2.1 网络结构第57-58页
        5.2.2 学习算法第58-62页
    5.3 BP神经网络模型建立第62-67页
        5.3.1 模型结构设计第62-63页
        5.3.2 训练参数确定第63-65页
        5.3.3 训练样本学习第65-67页
    5.4 预测结果分析第67-71页
        5.4.1 权值和阈值确定第67-68页
        5.4.2 误差分析第68-71页
    5.5 本章小结第71-72页
第6章 总结与展望第72-74页
    6.1 论文总结第72-73页
    6.2 工作展望第73-74页
参考文献第74-82页
攻读硕士学位期间科研成果及奖励第82页

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