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模具结构对典型注塑件翘曲的影响及优化方法

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 概述第12-21页
    1.1 注塑件的翘曲变形研究进展第12-17页
        1.1.1 注塑件的翘曲变形第12-14页
        1.1.2 翘曲变形的研究第14-17页
    1.2 模具结构对注塑制品翘曲变形的影响第17-19页
        1.2.1 浇注系统设计对注塑制品翘曲的影响第17-18页
        1.2.2 冷却系统设计对注塑制品翘曲的影响第18-19页
        1.2.3 顶出系统设计对注塑制品翘曲的影响第19页
    1.3 本文主要的研究内容第19-21页
第二章 注塑成型CAE 的研究和应用第21-32页
    2.1 注塑成型过程的流变学模型第21-25页
        2.1.1 流变学基本方程第21-23页
        2.1.2 注塑成型各阶段的数学模型假设第23-25页
    2.2 塑料模具行业的CAE 技术第25-28页
        2.2.1 CAE 技术简介第25-26页
        2.2.2 塑料模CAE 技术的应用第26-28页
    2.3 注塑件翘曲变形的CAE 研究和应用第28-30页
        2.3.1 翘曲变形CAE 的研究第28-29页
        2.3.2 翘曲变形CAE 的分析过程第29-30页
    2.4 本章小结第30-32页
第三章 基于CAE 分析的注塑模结构优化和验证第32-47页
    3.1 MPI(MOLDFLOW PLASTICS INSIGHT)介绍第32-36页
        3.1.1 MOLDFLOW 软件介绍第32-33页
        3.1.2 MPI 翘曲分析原理第33-34页
        3.1.3 MPI 翘曲分析优化的流程第34-36页
    3.2 基于MPI/Warp 的典型注塑模结构改进第36-40页
        3.2.1 塑件建模第36-37页
        3.2.2 MPI 的翘曲分析第37-39页
        3.2.3 基于MPI 的结构改进和优化结果第39-40页
    3.3 模拟结果的准确性验证第40-46页
        3.3.1 测量条件第40-41页
        3.3.2 侧壁变形的比较第41-43页
        3.3.3 高度的比较第43-45页
        3.3.4 模拟准确性讨论第45-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 基于DOE 和神经网络的注塑模结构优化第47-65页
    4.1 实验设计(DOE)第47-49页
        4.1.1 实验设计概述第47-48页
        4.1.2 正交设计概述第48-49页
    4.2 神经网络的理论和应用第49-53页
        4.2.1 BP 神经网络的基本原理第49-50页
        4.2.2 BP 算法的改进第50-51页
        4.2.3 神经网络在注塑CAE 优化中的应用第51-53页
    4.3 基于DOE 的结构改进和优化第53-57页
        4.3.1 全面实验对浇口位置的优化第53-54页
        4.3.2 正交实验对冷却系统的优化第54-57页
        4.3.3 优化结果分析和讨论第57页
    4.4 神经网络和优化算法结合的浇口位置优化第57-64页
        4.4.1 设计变量和目标函数的确定第57-58页
        4.4.2 BP 神经网络的训练策略及结果第58-62页
        4.4.3 最终训练后的神经网络结构和优化结果第62-64页
    4.5 本章小结第64-65页
第五章 基于现代优化算法的浇口位置直接优化第65-83页
    5.1 优化算法概述第65-69页
        5.1.1 数值优化方法第65-67页
        5.1.2 探索优化方法第67-68页
        5.1.3 专家系统优化第68-69页
    5.2 优化算法在注塑模结构设计中的应用第69-73页
        5.2.1 优化算法在注塑模结构优化中的应用第69-70页
        5.2.2 翘曲变形研究中的优化模型第70-73页
    5.3 基于优化算法的浇口位置和数目优化流程第73-77页
        5.3.1 浇口的位置和数目与产品质量第73-74页
        5.3.2 优化算法与CAE 结合的优化流程第74-77页
    5.4 针对翘曲变形的U 型塑件浇口位置优化第77-80页
        5.4.1 算法选取第77-78页
        5.4.2 数学模型建立和设计变量选取第78-79页
        5.4.3 优化结果分析第79-80页
    5.5 三种优化方法的比较第80-82页
    5.6 本章小结第82-83页
第六章 结论与展望第83-85页
    6.1 全文总结第83-84页
    6.2 研究展望第84-85页
参考文献第85-91页
致谢第91-92页
攻读硕士期间已发表或录用的论文第92页

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