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汽车前端模块注塑过程仿真分析和模具的结构优化

致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第17-25页
    1.1 研究背景第17-18页
    1.2 前端模块以及长纤维增强聚酰胺的简介第18-20页
    1.3 注塑成型CAE技术简介第20页
    1.4 国内外注塑成型的发展现状第20-22页
        1.4.1 国外注塑成型的发展情况第20-22页
        1.4.2 国内的研究现状第22页
    1.5 论文主要研究意义和内容第22-24页
        1.5.1 研究意义第22-23页
        1.5.2 研究内容第23-24页
    1.6 本章小结第24-25页
第二章 正交实验和神经网格技术原理第25-36页
    2.1 正交实验第25-29页
        2.1.1 正交表第25页
        2.1.2 正交实验的结果分析第25-29页
    2.2 人工神经网络的结构和模型第29-30页
        2.2.1 人工神经元结构第29页
        2.2.2 人工神经网络类型第29-30页
    2.3 BP神经网络第30-35页
        2.3.1 BP神经网络的模型和结构第31-32页
        2.3.2 BP神经网络的流程和算法第32-35页
    2.4 本章小结第35-36页
第三章 汽车前端模块有限元模型的建立第36-51页
    3.1 汽车前端模块模型的建立第36-39页
        3.1.1 前端模块模型的前处理第36-37页
        3.1.2 前端模块模型的导入与网格划分第37-39页
    3.2 材料的设置第39-40页
        3.2.1 模型材料的选择第39-40页
        3.2.2 模具材料的选择第40页
    3.3 冷却系统的建立第40-42页
    3.4 浇注系统的优化设计第42-49页
        3.4.1 浇口位置的分析第42-43页
        3.4.2 浇注系统的优化设计第43-49页
    3.5 本章小结第49-51页
第四章 前端模块成型工艺的正交实验第51-67页
    4.1 正交实验设计第51-53页
        4.1.1 实验因素选择及水平划分第51-53页
        4.1.2 正交实验实验结果第53页
    4.2 实验结果分析第53-59页
        4.2.1 均值极差分析第54-57页
        4.2.2 方差分析第57-58页
        4.2.3 实验验证第58-59页
    4.3 线性回归分析第59-66页
        4.3.1 多元线性回归原理第60-61页
        4.3.2 回归方程的确定第61-64页
        4.3.3 回归方程的评价第64-66页
    4.4 本章小结第66-67页
第五章 BP-RSM-GRA在工艺参数优化的应用第67-93页
    5.1 人工神经网络的发展和应用第67-69页
        5.1.1 BP神经网络的激活函数第68-69页
    5.2 BP神经网络在注塑成型工艺中的应用第69-75页
        5.2.1 网络结构的选择第70页
        5.2.2 数据归一化处理第70-71页
        5.2.3 神经网络函数的确定第71页
        5.2.4 隐藏层神经元个数的确定第71-73页
        5.2.5 BP神经网络预测结果分析第73-75页
    5.3 响应曲面法第75-78页
        5.3.1 响应曲面法概述第75-76页
        5.3.2 响应曲面法的基本原理第76-78页
    5.4 响应曲面法实验第78-87页
        5.4.1 响应曲面法实验设计第78-80页
        5.4.2 响应曲面法实验结果第80-83页
        5.4.3 响应曲面法优化设计第83-87页
    5.5 灰色关联度第87-89页
        5.5.1 灰色关联度概述第87-88页
        5.5.2 灰色关联度的计算方法与步骤第88-89页
    5.6 灰色关联度的应用第89-92页
        5.6.1 灰色关联度在Matlab中的实现第89页
        5.6.2 灰色关联度分析结果第89-92页
    5.7 本章小结第92-93页
第六章 总结与展望第93-95页
    6.1 总结第93-94页
    6.2 展望第94-95页
参考文献第95-100页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第100页

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