生产流程分析法中基于编码的新零件成组工艺匹配

生产流程分析法是一种卓有成效的划分工艺相似零件组的零件分组方法,但其主要缺陷为无法迅速准确地插入新零件。针对这一不足提出了能全面描述组内零件编码信息的累加矩阵和基于此矩阵的匹配度匹配法,该方法使得生产流程分析法和零件编码有机地结合起来,提高了新零件匹配的灵活性和精确度,增强了生产流程分析法的实用性。     

PDM环境下基于GT的零件族管理系统

企业经过长期发展形成了庞大的零件族，在ＰＤＭ系统中实现对零件族有的效管理，对企业设计资源重用，缩短设计周期以及完善并行设计环境都具有实际意义。本文介绍了ＰＤＭ软件中零件族管理的功能，研究了基于成组技术的企业零件族管理系统体系结构，并讨论了在ＰＤＭ系统中实现零件族管理的模式及技术途径。     

基于VFP的零件分类工具系统的开发

介绍零件分类工具系统软件的主要功能和实现原理。结合实例分析零件编码分类和规则分类法的设计思想和方法。ＰＣＴＳ系统可以克服传统零件分类开发中存在的问题,为成组技术在生产中应用提供一个手段。     

基于聚类算法及BP网络的零件族构造方法研究

为解决多品种小批量产品的零件成组设计与加工的问题,提出了基于编码的K-means聚类算法和有效性指标的已有零件成组,以及利用BP网络法实现新零件归族的方法来构造零件族的方法。建立零件聚类成组的数学模型,利用函数指标来检验零件成组的有效性并得出最佳聚类族数。利用神经网络算法来进行零件分组的BP网络训练,通过训练后的网络对新的零件进行仿真,从而实现新零件的匹配。通过实例证实该方法可准确构建相似件的零件族。     

基于客户机/服务器模式的零件管理系统的研究

在企业的各种活动中，涉及了大量与零件相关的信息，零件管理系统的目的就是方便、快捷、有效地管理这些信息。本文把与零件相关的信息进行了分类，进而分析了零件管理系统的功能。认为客户机/服务器模式可以很好的实现管理系统的功能需要。     

成组技术在零件分类编码中的应用

为适应产品多样化时代要求零件分类编码,采用成组技术的方法将零件进行合理的分组,实现了产品设计、生产准备、工艺和生产管理工作的合理化和标准化。     

基于零件族的数控编程实例

成组技术与数控技术都能提高多品种小批量零件的生产效率。针对归并成组的零件族进行编程,能减少重复劳动、提高生产效率。基于零件族编程可采用自动编程和手工宏程序两种方式。基于零件族的CAM编程,UG软件可采用部件族工具和加工模板定制两种途径。宏程序可克服CAM软件无法共享程序的缺陷,是零件族特征编程的无二选择。     

基于Pro/E的滚动轴承零件族表的建立

论述了Pro／E软件建立零件族表的方法，介绍了滚动轴承零件族表的建立方法及理论依据，为快速建立常用件及标准件的产品信息模型提供了设计技巧和依据。     

面向工艺规划的零件分类和识别方法研究

基于成组技术,提出了一种面向工艺规划的零件分类与识别方法,首先,基于现有零件的工艺信息,在对传统生产流程分析法零件相似系数进行改进的基础上,利用聚类分析方法进行零件族构造;然后,采用零件族累加矩阵来构建零件族的相似性标准,并建立了基于零件族累加矩阵的零件模式识别方法,该方法把编码分类法与零件-零件族的相似系数有机结合起来,确保新零件准确、自动地归属于相应的零件族.     

基于人工神经网络的虚拟设计

针对虚拟设计中的方案树搜索树问题提出一种新的优化模型 ,并结合人工神经网络技术加以解决。该方法还可用来处理虚拟设计时进行方案规划所遇到的组合优化问题     

采用智能神经元网络技术的新型气体泄漏检测技术

简述了常规气体泄漏检测面临的潜在风险,引入超声波气体泄漏检测的概念。复杂多变的环境背景噪声的影响,以及其常规超声波探测技术手段的局限性,对超声波气体泄漏检测造成较大的应用限制。第三代超声波气体泄漏检测技术采用了先进的智能神经元网络（ANN）技术,采用模糊模式识别,而不是常规的阀值判断技术,不但检测能力大大提高,同时有效避免了误报警现象,提高了安全防护等级。     

基于人工神经网络的压力容器故障的诊断

在压力容器传统检测方法的基础上,提出一种新的人工神经网络(ANN)故障诊断方法.利用压力容器在检测过程中故障的特征参数,采用神经网络分别对每一类故障进行诊断,网络输入为与输出故障相关联的监测信号的特征值,对各网络输出进行决策判断,给出最后诊断结果.仿真事例结果表明该方法充分利用检测的各种特征信息,能够有效地诊断故障,提高诊断的精确度.     

制造单元设计神经网络方法的研究

制造单元的形成是指把零件分零件族,并相应地把机床分成单元,从计算的观点来看,机床零件分组本质上是NP问题,本文讨论了两种神经网络在制造单元设计中的应用及其实例仿真比较。     

基于人工神经网络的预报型汽车安全气囊点火算法

分析了几种常用的点火控制算法，并在此基础上提出了一种新算法。该算法利用人工神经网络建立了车身碰撞加速度和乘员头部位移关系的数学模型，通过模型的输出来判定是否触发气囊。     

基于神经网络的余度敏感器结构故障诊断方法

针对飞行载体中余度敏感器结构的故障诊断，讨论了基于神经网络的直接比较测量值的诊断方法。应用自适应线性元件能实现线性，感知器具有分类的特点，设计出一种神经网络，可用于余度敏感器结构的故障诊断。仿真结果表明：这种方法不仅可以检测出故障、故障的类型和发生的时间，而且灵敏度高，为余度敏感器结构的故障诊断提出了一种有实用价值的方法。     

基于人工神经网络的腐蚀管道的可靠性分析

在工程机械设计中。结合有限元计算，引入人工神经网络的方法对具有腐蚀、弯曲等有损伤的管道进行可靠性分析，使得不完整结构的可靠性分析问题得到了很好的解决．为今后的可靠性分析提出了简洁、方便的方法。     

基于神经网络和有限元法的“V”型件翻边成形性能研究

翻边是一种重要的金属成形工艺 ,曲面翻边的成形性能与几何尺寸及材料参数等因素有很大关系。本文将有限元模拟与人工智能相结合 ,建立了基于改进的BP神经网络的“V”型件翻边成形性能与几何尺寸及材料参数关系的数学模型。与单纯采用有限元法相比 ,该模型具有计算时间短和易使用的优点。与数值模拟和实验结果的比较证实了本模型的有效性。     

基于人工神经网络的抓取规划

针对机器人多指手自身特点，对其所有可能具备的抓取模式进行分类，利用人工神经网络表示被取对象的形状，几何参数及所处姿态与抓了模式之间得杂的非线性映射关系，通过样本对人工神经网络进行训练，用训练好的人工神经网络自动生成抓取模型，讨论更为一般的力分配问题，这时手指和物体之间的接触形式可以是无摩擦的上来的点接触，有摩擦点接触及软指接触中的任何一种，并不论是否对称抓取，为使实时抓取成为可能，考虑用ＢＰ网络和     

基于粗糙集与人工神经网络的风机故障诊断

提出了一种粗糙集理论与神经网络集成的风机故障诊断方法。试验结果表明:该方法可以有效提高风机故障诊断的精度和效率。