基于BP神经网络的线切割工艺指标预测

文章研究电火花线切割工艺参数的优化预测问题.由于工艺参数与工艺指标之间的关系有很强的非线性.而人工神经网络相比传统方法能更好地摸拟切割加工参数与工艺指标之间的非线性关系.为此文章将目前应用十分广泛的BP神经网络应用于对工艺参数的预测.建立了一个基于BP网络的工艺参数预测模型,测试结果表明利用人工神经网络来预测工艺指标是一种有效的方法.     

CAPP系统中动态工艺知识管理技术研究

计算机辅助工艺设计(CAPP)使工艺设计人员摆脱大量、繁琐的重复劳动.如何利用现有、成熟的工艺知识,是每个工艺工作者和软件设计人员面临的主要问题.通过零件的特征参数属性和其特征编码关联其加工方法是目前技术水平下实现动态工艺知识有效管理的一种可行的方案.结合CAPP系统在企业的应用实践,论述了面向对象的工艺信息建模技术、成组技术在动态工艺知识管理上的应用及实现方法.     

由用户实现"编程"的XTCAPP R4.0

传统的工艺设计应由生产经验丰富的工程师负责,这导致工艺设计对工艺人员的要求较高.工艺设计需要完成大量工艺文件,如工艺卡片、报表、工时定额表等等,工作量大,且多为重复劳动,同时数据准确性也难以保证.诸如此类的种种问题使得工艺设计成为生产的瓶颈.     

金叶西工大:制造企业工艺信息化解决方案

一、制造工艺信息系统概念 近年来,在先进制造技术带动下,CAPP系统正在向工艺信息系统(Process Information System,PIS)的方向发展.制造工艺信息系统指以交互式设计为基础、以产品数据为核心、工艺设计与管理一体化的制造企业工艺业务信息化平台.     

计算机辅助工艺规划的适应性建模研究

本文提出一种数据集成模型,以供CAPP系统适应制造环境.工艺资源包括功能独立、数据关联的多个基本子类.通过引用、耦合、复合实现相关子类聚集,描述产品、设备和工艺方法本体.其间的映射驱动表达工艺资源的外延,成为CAPP的规划界面层.在适应期,系统吸收制造环境中的工艺数据,资源体及其界面共同演绎.在学习期,界面映射域及其权值累积消长,自我组织.工艺知识用层次化数据类库和抽象化规则表示.类库支持属性继承和模式演进,规则用于驱动和引导.模型改善工艺资源的动态组织性,提高了系统适应能力,在GS-CAPP中初步得到验证.     

基于后处理再造型的连续制造工艺过程仿真技术

制造工艺仿真技术目前仅应用于单点工艺分析,缺乏在连续工艺实施中考虑应力和变形等变化对前后工序的影响,不能实现连续的制造工艺仿真,因此提出一种基于后处理再造型(PostProcessing Re-Modeling,PPRM)的仿真技术.该技术利用前道工序仿真结果的后处理数据重构后道工序的仿真模型,从而可以系统、连贯地考虑各制造阶段的工艺变形、应力和应变等,实现连续制造工艺过程仿真.将这项技术应用于船体结构部件装焊变形的仿真计算中,计算多个零件连续装焊工艺过程的焊接变形积累,从而预测并监控多道装焊工艺前后工序之间的互相影响干涉.该技术在船体制造中的肋板弯曲工艺、分段堆放和分段吊装等工艺中应用前景较好.     

谈CAPP的选型与实施

本文所述及的企业实施了传统意义上典型的CAPP--编制工艺卡、汇总工艺相关信息、建立企业自身的工艺资源库,这些工作在短期内提高了企业工艺部门的效率,减少了工艺编制的时间.这种模式的CAPP应用,如果能充分考虑其延展性,将能在大量的中国制造企业中发挥作用.     

开发与应用『CAPP工艺设计及管理系统』

项目背景 在本项目实施以前,我厂的工艺设计一直停留在靠个人经验制定工艺方案、用Word/EXCWL画表格编制文件的水平上.为开拓市场,我厂电机产品开发节奏不断加快,一般每年都有3～5个新产品的开发试制.多个开发项目并行,技术难度不断增加,工艺设计新手较多,缺乏工艺经验--开发速度、质量、成本的要求使工艺设计工作异常艰巨,很难跟上工艺快速反应和规范管理的需求.为提高企业的综合竞争能力,实现企业信息化成为必然趋势.所以,无论从产品开发还是从企业信息化建设的角度,我厂都迫切需要一个适宜于自身管理环境和流程的计算机辅助工艺设计(CAPP)及管理系统.     

计算机辅助橡塑工艺设计系统的优化研究

信息技术在制造业中的广泛应用,使企业进入了一个信息化跨越发展的时代.利用信息化手段高效管理大量的工艺文件和工艺数据,实现企业的信息系统数据资源共享等问题也越来越受到重视.文章通过分析橡塑制品企业使用的计算机辅助工艺设计系统在使用过程中的一些具体问题,结合企业对橡塑工艺辅助设计系统的基本要求,进行详细的系统需求分析,设计系统构架.通过对企业引进的CAPP软件和AutoCAD软件的分析,结合橡塑工艺的特点,依托AutoCAD图形平台,对AutoCAD下VBA宏语言二次开发,实现了橡塑工艺的辅助设计系统软件的开发优化及对工艺知识的有效管理.     

基于遗传算法的污水处理工艺流程优化

污水处理工艺是针对城市生活污水和工业废水的处理问题所提出的一套完整的解决方案,并且被广泛应用于各个领域.城市污水处理工艺应根据处理规模、水质特性、受纳水体的环境功能及当地的实际情况和要求,在工艺技术特性与经济成本的衡量中选择优化方案确定,其可以看作是一种特殊形式的多参数优化问题:首先统计污水处理的工艺方法并设计污水处理工艺知识库;其次将各工艺的参数和环境信息作为输入,以工艺知识库作为支撑,依托设定好的智能算法自动生成由工艺知识库中的工艺组合而成的方案,方案包括各工艺模块的顺序、工艺内部组件的尺寸、预测运行成本以及处理效果.本文提出了使用messy遗传算法对污水处理工艺流程进行选优推荐,将工艺序列的总成本的倒数作为适应度,根据工艺知识库与优化目标,自动生成在多个污染物指标达标的情况下成本最低的优化方案.通过实验验证,messy遗传算法能够在工艺序列长度变化的情况下实现方案的高效准确推荐.