实木柜类家具零部件标准化研究

为解决实木企业小批量多品种的订单需求和批量化生产之间的矛盾,对S企业的柜类家具进行了调研分析.基于调研结果,分析了实木柜类产品的结构和生产现状,提出运用成组技术的相似性原理和数字化技术对零件进行尺寸、榫卯、线型三个方面的标准化处理,最后应用编码技术建立零部件标准化库.通过对相似尺寸零件优化归组,方料的断面尺寸从原来的3...     

定制衣柜铝框门零件的编码系统研究

零件分类编码系统是解决定制家具零部件生产的管理手段之一,如何正确分类和设计零件编码系统是关键本文在分析零件编码系统对企业生产作用的基础上,以定制衣柜铝框门零件为例,探讨:①零件特征与分类方法,定制衣柜铝框门零件编码系统设计尝试,以标识码、特征码和流水码组成的编码反映零件的产品、原材料、结构等信息;②零件分类编码系统对定制家具企业生产的积极作用     

变异型CAPP系统的开发及应用

传统的工艺规程设计完全依赖工艺人员的经验编制完成 ,工艺设计合理化程度较低。运用成组技术原理 ,把现有零件按照其几何形状或工艺的相似性归类成族 ,建立零件族主样件的典型工艺规程库及标准工艺规程库 ,并按零件的编码作为关键词存入系统数据库和数据文件中。在编制新工艺时 ,先对新零件进行编码 ,在已有的主样件库中进行检查 ,然后进入交互式编辑器进行编辑修改 ,就可完成新零件的工艺规程设计。使用CAPP系统能对MRPⅡ制造数据系统、CAD/CAM系统起到上引下联的作用 ,对管理科学化、信息化 ,制造过程的迅捷化奠定了基础     

基于ANN的箱体类零件CAPP系统的工艺决策

将ANN(Artificial Neural Network,人工神经网络)应用于箱体类零件的CAPP系统中,简化了零件的识别和分类。工艺决策是CAPP系统的关键部分,文中探索了一种有效的工艺决策,使箱体类零件的CAPP系统的工艺决策更容易、方便,提高了工作效率。     

基于零件分类编码的模糊聚类分析

介绍一种基于机械零件JLBM-1分类编码的模糊聚类分析方法。结合实例，分析了同组零件的相似性和同组零件的平均数量之间的关系，得到衡量被分类零件分组合理性的判别指标和划分准则。     

纱线混纺比测定与处理的应用研究

介绍了利用图像处理技术测定纱线混纺比的新方法，以及在特征提取时的特征参数的选择，并用人工神经网络对目标信号进行识别和分类。     

羊绒及其混纺围巾分类编码系统研究

运用成组技术的原理和方法,结合羊绒及其混纺围巾加工过程中的关键技术特征,采用树链结合的混合式结构、数字结合字母的编码方式建立了16位码的分类编码系统。该编码系统具有唯一性、合理性,可以实现羊绒及其混纺围巾科学、统一的分类,解决产品的数据量大、信息不统一、不规范的问题。企业可以利用该编码系统方便地进行搜集、处理和分析产品设计、制造和生产管理中的各种信息,实现信息互通、资源共享,从而为羊绒加工企业信息标准化奠定基础。     

人工神经网络在计算机辅助工艺设计中的应用

分析了CAPP系统工艺设计的特点,介绍了人工神经网络的定义及要点,以人工神经网络技术为基础,探讨了人工神经网络在CAPP工艺设计中的应用。以图利用人工神经网络技术,建立神经网络模型,自动生成零件的加工工艺路线。     

成组技术在烟机产品制造上的应用

烟草包装机械产品零件有"多品种、少批量"的特点,利用成组技术应用于机械制造能够有效地减少各类准备时间,提高企业生产制造效率。本文分析了公司产品零件的特点,并介绍成组技术在公司生产准备,设备布置,生产管理等方面的应用情况。     

分类编码在成组工艺中的应用

”为不采用工装的通用设备编号，用二位数表示；上角标“＊”为采用的工装编号，用三位数表示；右上方无角标就理解是手工加工了。零件按“主、辅──付”总结构编码后，工艺会签时就填在产品图上，同时标明下料尺寸，这样设计图与工艺流程就融为一体了。生产时辅之一套通用设备汇总表与一份工装明细表就能代替一件一卡的传统工艺了。５．建立零件图检索系统将厂内产品中的钣金冲压件采用分类编码系统编码后，按１、２、６（或７）、８码位特征数相同的零件编为一个零件族，然后按零件族将信息输入计算机，建立数据库，由计算机寻找、打印同一零件族的各零件图号，同时用缩图法或微缩胶片法制作“图纸检索标准资料”（检索系统）。这样设计师在新品设计时按零件草图的第１、２、６（或７）、８码位代码查询检索系统相应的零件组，提高了产品的继承性和标准化、通用化、系列化水平，减少了新品零件数，稳定了零件质量，加快了产品更新换代的速度。同样，工艺师以新零件成组代码输入计算机后，若查询不到工序代码，就可拟制新的。这样，使不同工艺水平的工艺师在不同时间制定的零件族工艺流程相同，提高了工艺设计的质量和效率，确保了工艺的连续性和先进性，促使工艺规程标准化和优化，创造最优生产过程?     

基于改进BP神经网络的的西服肩袖造型研究

 袖窿与袖子是服装结构中最复杂的部位之一,该部位的结构直接影响服装的肩袖造型和着装舒适性。本文把改进BP人工神经网络算法用于西服肩袖的造型设计, 实现了西服样板中袖与袖窿结构到成衣肩袖造型的自动映射, 并用30个样本对神经网络进行训练,10个样本进行测试,测试结果验证了该方法的有效性和精确性,对西服肩袖部位的造型具有预知性,减少袖疵病的发生,提高制板效率。     

Identification of Seeds by Colour Imaging: Comparison of Discriminant Analysis and Artificial Neural Network

This study describes the use of colour image analysis to identify four seed varieties. A wide range of kernel measurements was obtained from digitised colour images of whole seed samples of rumex, wild oat, lucerne and vetch. The combination size, shape (including kernel seven invariant moments) and texture parameters is the major element in this investigation. Two pattern recognition approaches were attempted in the classification: stepwise discriminant analysis, which is part of statistical pattern recognition techniques, and artificial neural network. The artificial neural network was found to outperform discriminant analysis. With only three inputs, a simple three-layer perception network exhibited performances exceeding 99% both in learning and test sets. It is shown that a mixture of features improved classification from 92% for size and shape parameters to 99% for size, shape and texture parameters. Two species, totally overlapped in the morphometrical space, were well separated by texture. The best characteristics are extracted from the red channel images. Limitations of neural computing concepts are discussed with respect to seed classification.     

基于BP人工神经网络的纱线毛羽预测研究

研究基于BP人工神经网络的纱线毛羽预测问题.以棉纤维的7项品质指标作为输入参数,以棉纱的毛羽指数H指标作为输出参数,通过使用36组数据分别进行网络模型训练,最终将纱线毛羽指数预测模型的结构选定为7-10-1来进行纱线毛羽的预测,结果表明:BP人工神经网络模型的预测速度和精度较好.     

利用神经网络与AFIS纤维测试系统预测纱线质量

评述了人工神经网络以及AFIS纤维测试系统的特点，提出利用人工神经网络和AFIS纤维测试系统进行纺纱质量预测的工作原理和网络构建方法，并提供了实例，说明神经网络可以有效地解决纱线质量预测问题，指出人工神经网络技术在纺纱质量预测和控制中的广泛应用前景。     

基于人工神经网络气辅注塑工艺参数的预测

探讨了运用人工神经网络技术进行气辅注塑工艺参数快速预测的方法。针对生产中常见的气辅制件,选择某一典型制件类型,建立了基于人工神经网络的预测模型。结合正交设计的思想获取训练样本,在MATLAB软件平台上完成预测模型的训练和工艺参数仿真模拟。仿真结果和实例验证表明利用BP神经网络进行气辅注塑工艺参数预测的方法是可行的。     

人工神经网络技术在服装上的应用

介绍了人工神经网络的概念及基本特点，总结了其在服装中的应用和实现方法，指出神经网络技术在服装方面广泛的应用前景。     

电子舌技术背景与研究进展

介绍了电子舌的概念、基本结构及其发展历史,重点讨论了电子舌系统的技术背景。电子舌通常由三大部分组成,一是传感器阵列,包括PVC薄膜传感器阵列、Langmuir-Blodgett修饰膜传感器阵列、硫属玻璃传感器阵列等;二是模式识别方法,如主成分分析法、人工神经网络法、偏最小二乘法、简单优劣判别分析法等;三是相关的专家自学习系统。还介绍了作者近年来研究实现的新型多频脉冲电子舌——智舌（Smartongue）系统,并对电子舌发展的整体方向和趋势作了展望,强调电子舌等智能感觉系统将成为分析科学及其它学科领域中一类具有广阔发展前景的思路与技术。     

基于人工神经网络的针织内衣湿舒适性预测评价

分别对20种针织内衣面料的基本结构参数、基本物理性能以及传湿特性进行测试,根据针织内衣面料的基本结构参数以及回潮率,利用人工神经网络来预测传湿特性.最终验证人工神经网络的预测可行性.