基于CAE汽车保险杠工艺参数多目标优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-19页 |
| ·基于Taguchi正交试验法的参数优化 | 第11-13页 |
| ·基于遗传算法的参数优化 | 第13页 |
| ·基于人工神经网络的参数优化 | 第13-15页 |
| ·基于模拟退火法与爬山法的参数优化 | 第15-16页 |
| ·其他参数优化方法 | 第16-19页 |
| ·课题的提出和主要研究内容 | 第19-22页 |
| 第二章 注塑件翘曲变形和体积收缩变形及CAE原理 | 第22-32页 |
| ·翘曲变形概述 | 第22页 |
| ·翘曲变形分析 | 第22-25页 |
| ·产生翘曲变形的原因 | 第22-23页 |
| ·翘曲变形的影响因素 | 第23-25页 |
| ·减小制品翘曲变形的措施 | 第25页 |
| ·体积收缩变形概述 | 第25-28页 |
| ·体积收缩变形产生的机理 | 第27页 |
| ·体积收缩变形的影响因素 | 第27-28页 |
| ·减小制品收缩变形的措施 | 第28页 |
| ·注塑成型CAE数值模拟理论 | 第28-31页 |
| ·流体数学模型 | 第28-30页 |
| ·充模流动过程的假设与简化 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于正交试验的汽车保险杠注塑成型工艺仿真 | 第32-64页 |
| ·汽车保险杠有限元仿真 | 第32-41页 |
| ·材料的选择 | 第32-33页 |
| ·注塑机的确定 | 第33-34页 |
| ·成型工艺参数范围的确定 | 第34-36页 |
| ·模型的建立 | 第36-41页 |
| ·试验设计方法和数据分析方法 | 第41-43页 |
| ·正交试验 | 第41-42页 |
| ·数据分析方法 | 第42-43页 |
| ·实验方案 | 第43-44页 |
| ·模拟结果分析 | 第44-55页 |
| ·工艺参数对制品翘曲的影响分析 | 第44-50页 |
| ·工艺参数对制品体积收缩率的影响分析 | 第50-55页 |
| ·多目标下的灰关联分析 | 第55-63页 |
| ·灰关联分析方法简介 | 第55页 |
| ·灰关联计算分析 | 第55-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 RBF神经网络和SVM预测模型 | 第64-90页 |
| ·人工神经网络 | 第65-69页 |
| ·RBF神经网络 | 第65页 |
| ·RBF基函数 | 第65-66页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第66-67页 |
| ·RBF神经网络的映射关系 | 第67页 |
| ·RBF神经网络学习算法 | 第67-69页 |
| ·支持向量机 | 第69-72页 |
| ·最优超平面 | 第69-70页 |
| ·支持向量机回归 | 第70-72页 |
| ·注塑制品质量预测模型的建立 | 第72-81页 |
| ·数据采集和预处理 | 第72-73页 |
| ·RBF神经网络的预测 | 第73-78页 |
| ·支持向量机的预测 | 第78-81页 |
| ·两种模型的结果对比 | 第81-82页 |
| ·优化分析 | 第82-87页 |
| ·本章小结 | 第87-90页 |
| 第五章 结论和展望 | 第90-92页 |
| ·结论 | 第90-91页 |
| ·展望 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第100-102页 |
| 附录B | 第102-104页 |
