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注塑成型生产过程优化控制方法研究

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注塑成型生产过程优化控制方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-26页
  1.1 注塑成型过程及设备第12-18页
    1.1.1 注塑成型设备第12-13页
    1.1.2 注塑成型过程第13-16页
    1.1.3 注塑成型过程参数概述第16-18页
  1.2 注塑成型过程控制的研究现状第18-22页
  1.3 注塑成型过程优化的研究现状第22-24页
  1.4 本文工作第24-26页
第二章 注塑机关键回路的控制算法研究第26-48页
  2.1 注塑机实验系统第26-29页
    2.1.1 注塑机的基本参数第26-27页
    2.1.2 注塑机液压控制系统第27-29页
  2.2 计算机控制系统第29-33页
    2.2.1 计算机控制系统硬件第29-31页
    2.2.2 计算机控制系统软件第31-33页
  2.3 时间最优及预测控制在料筒温度控制中的应用第33-41页
    2.3.1 料筒加热启动阶段的最优时间控制第33-37页
    2.3.2 料筒温度稳定阶段的自适应广义预测控制第37-39页
    2.3.3 实验结果及分析第39-41页
  2.4 迭代学习控制在注射速度控制中的应用第41-47页
    2.4.1 前馈反馈控制器的设计和实现第42-44页
    2.4.2 迭代学习控制的学习瞬态第44-46页
    2.4.3 零相位滤波迭代学习控制的设计和实现第46-47页
  2.5 本章小结第47-48页
第三章 注塑成型中注射保压切换点的检测方法第48-64页
  3.1 注射保压切换点检测的意义及研究现状第48-51页
    3.1.1 注射保压切换点第48-49页
    3.1.2 注射保压切换点检测的研究进展第49-51页
  3.2 小波变换与信号奇异性第51-58页
    3.2.1 小波变换的基本概念第52-56页
    3.2.2 信号奇异性第56页
    3.2.3 奇异点位置的确定第56-57页
    3.2.4 奇异性指数第57-58页
  3.3 注射保压切换点的小波检测方法第58-61页
    3.3.1 实时奇异点检测算法及分析第58-59页
    3.3.2 切换点检测算法流程第59-61页
  3.4 实验结果及分析第61-63页
  3.5 本章小结第63-64页
第四章 注塑成型中注射速度设定曲线的优化第64-88页
  4.1 最优注射速度曲线的设定原理第64-68页
    4.1.1 MFV测量技术的研究进展第65-66页
    4.1.2 基于模腔压力的速度设定优化分析第66-68页
  4.2 最优注射速度曲线设定的研究方法第68-69页
  4.3 模腔压力神经网络预测模型第69-76页
    4.3.1 神经网络技术概述第70-73页
    4.3.2 建模变量的选择第73页
    4.3.3 数据采集第73-74页
    4.3.4 建模及预测结果第74-76页
  4.4 注射速度设定曲线优化第76-82页
    4.4.1 速度设定曲线的优化问题第76-78页
    4.4.2 速度设定曲线的迭代优化第78-79页
    4.4.3 速度设定曲线的自动分级第79-80页
    4.4.4 离线优化算法的流程第80-81页
    4.4.5 优化结果的在线校正第81-82页
  4.5 实验结果及分析第82-85页
  4.6 本章小结第85-88页
第五章 注塑成型中保压压力设定曲线的优化第88-120页
  5.1 基于替代模型的迭代优化方法第88-97页
    5.1.1 拉丁超立方采样第89-91页
    5.1.2 替代模型第91-94页
    5.1.3 提升准则第94-97页
  5.2 基于改进提升准则的迭代优化方法第97-100页
    5.2.1 多加入点提升准则第97页
    5.2.2 迭代优化方法的实现第97-100页
  5.3 基于收缩均匀度的保压设定曲线的优化第100-104页
    5.3.1 优化问题第101-103页
    5.3.2 优化结果及分析第103-104页
  5.4 基于Pareto统计提升准则的多目标迭代优化方法第104-114页
    5.4.1 多目标优化的基本概念第105-107页
    5.4.2 Pareto统计提升准则第107-111页
    5.4.3 多目标迭代优化方法的实现第111-113页
    5.4.4 仿真测试第113-114页
  5.5 基于收缩均值和均匀度的保压曲线等注塑过程参数优化第114-119页
    5.5.1 优化问题第115-116页
    5.5.2 优化结果及分析第116-119页
  5.6 本章小结第119-120页
第六章 结论与展望第120-122页
参考文献第122-129页
致谢第129-130页
作者攻读博士学位期间完成论文第130页

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