| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-26页 |
| ·课题的工程背景 | 第11-12页 |
| ·注塑成型 | 第12-13页 |
| ·注塑成型CAE技术简介 | 第13-14页 |
| ·注塑制品翘曲变形 | 第14-19页 |
| ·翘曲变形的成因及影响因素 | 第14-16页 |
| ·翘曲变形的有限元模型 | 第16-18页 |
| ·基于Moldflow翘曲变形分析模型 | 第18-19页 |
| ·翘曲变形国内外研究现状 | 第19-21页 |
| ·减少翘曲变形的间接优化设计 | 第19-20页 |
| ·减少翘曲变形的直接优化设计 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络概述 | 第21-22页 |
| ·基于人工神经网络的优化设计方法 | 第22-24页 |
| ·“一步”优化设计方法 | 第22-23页 |
| ·序列优化设计方法 | 第23-24页 |
| ·本文主要研究内容和工作 | 第24-26页 |
| 2 人工神经网络简介 | 第26-34页 |
| ·人工神经网络产生及发展 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络基本结构及模型 | 第27-33页 |
| ·人工神经元结构模型 | 第27-28页 |
| ·神经元的激励函数 | 第28-31页 |
| ·人工神经网络的类型 | 第31-33页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 BP神经网络及算法改进 | 第34-44页 |
| ·BP神经网络结构 | 第34页 |
| ·标准BP算法的基本原理 | 第34-36页 |
| ·标准BP算法的局限性 | 第36-37页 |
| ·网络训练的收敛速度很慢 | 第36页 |
| ·网络训练易陷入局部极小 | 第36页 |
| ·网络训练易陷入S型激励函数的饱和区 | 第36页 |
| ·网络的学习和记忆具有不稳定性 | 第36页 |
| ·隐含层数及隐含层神经元数目难以确定 | 第36-37页 |
| ·标准BP算法的改进措施 | 第37-40页 |
| ·样本数据的预处理 | 第37页 |
| ·网络层数的确定 | 第37页 |
| ·隐含层神经元数目的选取 | 第37-38页 |
| ·初始权值与阈值的选取 | 第38页 |
| ·算法的改进 | 第38-39页 |
| ·激励函数参数的选取 | 第39-40页 |
| ·实例分析 | 第40-43页 |
| ·样本数据的选取和预处理 | 第40页 |
| ·初始权值和阈值的选择 | 第40页 |
| ·激励函数的选取 | 第40页 |
| ·训练算法的选取 | 第40页 |
| ·改进算法的应用 | 第40-43页 |
| ·结论 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于最大化期望提高加点准则的人工神经网络序列优化设计方法 | 第44-59页 |
| ·建立人工神经网络代理模型 | 第45-46页 |
| ·最大化期望提高加点准则 | 第46页 |
| ·优化模型 | 第46-48页 |
| ·算例分析 | 第48-58页 |
| ·算例一 | 第48-50页 |
| ·算例二 | 第50-53页 |
| ·算例三 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 基于EI评价函数加点准则的人工神经网络序列优化设计方法 | 第59-74页 |
| ·建立人工神经网络代理模型 | 第59-60页 |
| ·EI评价函数加点准则 | 第60-62页 |
| ·优化模型 | 第62-63页 |
| ·算例分析 | 第63-73页 |
| ·数学算例 | 第63-66页 |
| ·工程算例 | 第66-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 6 基于人工神经网络代理模型的序列优化设计方法 | 第74-100页 |
| ·基于人工神经网络代理模型的序列优化设计方法 | 第74-85页 |
| ·建立人工神经网络代理模型 | 第74页 |
| ·加权形式的期望提高加点准则 | 第74-75页 |
| ·优化模型 | 第75-76页 |
| ·算例分析 | 第76-85页 |
| ·结论 | 第85页 |
| ·基于最优权系数期望提高加点准则的人工神经网络序列优化设计方法 | 第85-99页 |
| ·建立人工神经网络代理模型 | 第85-86页 |
| ·最优权系数期望提高加点准则 | 第86-87页 |
| ·优化模型 | 第87-89页 |
| ·算例分析 | 第89-99页 |
| ·结论 | 第99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 结论 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-109页 |
| 附录A BP算法公式推导 | 第109-112页 |
| 附录B PC/ABS材料性能 | 第112-113页 |
| 附录C ABS材料性能 | 第113-114页 |
| 附录D PMMA材料性能 | 第114-115页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第115-116页 |
| 创新点摘要 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 作者简介 | 第118-119页 |
