摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-14页 |
第一章 绪论 | 第14-21页 |
·引言 | 第14页 |
·手机薄壁注塑技术产生的背景 | 第14-15页 |
·塑料注塑工艺的国内外研究现状 | 第15-18页 |
·手机薄壁注塑成型工艺中的问题 | 第18页 |
·手机薄壁注塑成型工艺优化的研究方法 | 第18-19页 |
·本文主要工作及思路 | 第19-21页 |
第二章 薄壁制品翘曲收缩变形的理论和CAE分析 | 第21-35页 |
·聚合物的流变学性质 | 第21-22页 |
·表观粘度和指数流动规律 | 第21-22页 |
·假塑性液体的流变学性质 | 第22页 |
·充模流动数学模型 | 第22-25页 |
·影响聚合物的流变学性质的工艺因素 | 第25-27页 |
·黏度在温度下的影响 | 第25-26页 |
·黏度受到压力的影响 | 第26-27页 |
·薄壁制品翘曲与收缩的理论基础 | 第27-31页 |
·翘曲变形产生机理和因素 | 第28-30页 |
·成型收缩的机理 | 第30-31页 |
·薄壁注塑制品翘曲变形CAD数学模型 | 第31-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第三章 手机薄壁外壳的成型数值模拟 | 第35-42页 |
·MOLDFLOW软件简介 | 第35-37页 |
·MOLDFLOW的分析流程 | 第37页 |
·手机外壳模型分析前处理 | 第37-41页 |
·模型导入和网格划分 | 第37-39页 |
·材料的选择 | 第39-40页 |
·浇注系统和材料推荐的工艺参数 | 第40-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第四章 薄壁制品成型工艺优化 | 第42-57页 |
·试验的设计方法 | 第42-46页 |
·信噪比 | 第42-43页 |
·数据分析方法 | 第43-44页 |
·正交法中一些常用术语 | 第44-45页 |
·常用统计方法 | 第45-46页 |
·正交试验在工艺参数优化上应用 | 第46-56页 |
·实验方案 | 第46-47页 |
·工艺参数对体积收缩率的影响 | 第47-50页 |
·工艺参数对翘曲变形的影响 | 第50-53页 |
·制品质量的综合评价 | 第53-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第五章 人工神经网络在注塑成型工艺优化中应用 | 第57-77页 |
·人工神经网络的概述 | 第57-59页 |
·人工神经网络的特征 | 第57-58页 |
·人工神经网络的分类 | 第58页 |
·人工神经元模型 | 第58-59页 |
·BP神经网络模型结构 | 第59页 |
·BP神经网络 | 第59-71页 |
·BP网络的结构 | 第61-65页 |
·BP算法 | 第65-67页 |
·BP神经网络的改进 | 第67-68页 |
·样本数据的选取和归一化处理 | 第68-69页 |
·人工神经网络在MATLAB网络工具箱中实现与检测 | 第69-71页 |
·基于BP神经网络的工艺参数优化及制品质量预测 | 第71-75页 |
·基于BP神经网络的工艺参数优化 | 第71-74页 |
·最优解的检验 | 第74-75页 |
·本章小结 | 第75-77页 |
结论 | 第77-79页 |
参考文献 | 第79-84页 |
攻读学位期间发表的论文 | 第84-86页 |
致谢 | 第86页 |