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注射过程的最优速度曲线设定

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文摘

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第一章绪论

1.1注塑机简介

1.1.1注塑机结构及原理

1.1.2注塑过程简介

1.2充填过程介绍及匀速填充策略的提出

1.2.1.充填过程对塑品质量的影响

1.2.2匀速填充策略的提出

1.3一种匀速填充策略

1.3.1充填过程的建模

1.3.2注射速度的控制

1.3.3注射速度曲线的设定

1.4本文研究内容

第二章 实验设备介绍

2.1注塑机介绍

2.2传感器介绍

2.3计算机和数据采集系统

2.4操作界面

2.5模具和材料

第三章充填过程的建模

3.1建模变量的选择

3.2实验设置

3.2.1速度曲线设定

3.2.2其他参数的设定

3.2.3数据采集及数据预处理

3.3神经网络

3.3.1神经网络的结构

3.3.2训练方法的选择

3.4神经网络的建模及预测效果

3.5辅助模型的建立

第四章等间隔分级注射速度曲线设定

4.1基本思想

4.2详细步骤

4.2.1控制点数目及其位置的确定

4.2.2确定各级速度变化的斜率

4.3优化效果

4.4模型验证

第五章非等间隔分级注射速度曲线设定

5.1基本思想

5.2详细步骤

5.3优化效果

5.4模型验证

第六章智能分级注射

6.1基本思想

6.2详细步骤

6.2.1智能分段方法

6.2.2确定各级速度变化斜率

6.3优化效果

6.4模型验证

6.5不同分级方法的优化效果比较

第七章总结与展望

7.1本文总结

7.2展望

参考文献

致谢

作者攻读硕士学位期间完成的论文

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摘要

质量控制是塑料加工领域的重要研究方向。一个完整的注塑过程由充填过程、保压过程、冷却过程、塑化过程等组成。其中充填过程是注塑过程中最重要的阶段。充填过程中保持塑料熔体在模腔内匀速充填对产品质量有着重要影响。因此,本文主要研究如何最优化设定注射速度曲线,从而保持模腔内熔体的匀速填充。 本文首先通过分析找出与充填位移相关的变量,并设计系列实验收集数据,离线建立递归神经网络模型。借助于这个神经网络模型,本文提出了三种不同分级方式对注射速度进行设定,并结合优化方法搜索最优注射曲线。其中方法一将注射速度曲线基于螺杆位移进行等间隔分级,并采用优化方法搜索各级速度变化斜率;方法二同样基于螺杆位移对注射速度进行分级,但是其各级距离不再固定不变,而是通过优化方法搜索;方法三通过一次开环实验,确定合理的分级位置,并依据这些位置参数,搜索出最优注射速度曲线。最后在多个不同形状的模具上进行了实验验证,并对三种方法的结果进行了分析比较。

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