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基于神经网络的激光熔覆高度预测 总被引:6,自引:1,他引:5
激光成形过程中,对熔覆高度进行实时检测,从而实现熔覆高度闭环控制是成形高质量零件的保证.激光成形过程是一个多参数耦合的非线性过程,大量激光参数对成形熔覆表面质量具有重要影响.在分析激光参数对熔覆高度影响的基础上,建立利用激光工艺参数预测熔覆高度的误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络模型,完成了网络算法设计.通过激光成形试验采集样本,利用训练样本对所建立的网络进行训练,完成网络输入输出高度映射关系,并利用测试样本对所训练的网络进行检验.仿真试验表明,神经网络熔覆高度预测模型具有很高的精度,验证了该预测模型在理论和实践上的可行性与有效性.神经网络熔覆高度预测模型为实现激光加工过程熔覆高度实时预测与闭环控制打下基础,对提高成形产品质量具有重要意义. 相似文献
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南亮亮 Andrei Sharf 谢科 Tien-Tsin Wong Oliver Deussen Daniel Cohen-Or 陈宝权 《计算机辅助设计与图形学学报》2012,24(2):152-154
格式塔(Gestalt)理论总结了人类认知规则、模式和语义的若干规律,已有大量的研究针对独立的格式塔规则建立计算模型,但建立多个格式塔规则相互作用的耦合模型仍然是一个挑战.基于格式塔理论的若干主要规则建立了一个针对多个格式塔规则耦合的计算模型,并将该模型用于建筑物线画图的抽象;通过减少图画中重复结构元素的数目,或者将复杂的结构用简单结构替换的方式对建筑物结构进行概括和抽象.实验结果表明,该方法可以应用于风格各异的建筑物线画图,并可以扩展到其他类型的图画以及三维模型. 相似文献
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