基于人工神经网络的电火花加工工艺建模方法研究

电火花加工是一个受多参数影响的复杂随机过程,很难建立一个适当的机理模型。用神经网络技术以铜加工SKD-Ⅱ为例建立了电火花加工工艺模型,并依据工艺样本中各参数数据的不同特点采用了不同的预处理方法,测试表明效果较好,所建模型能精确地预测出给定条件下的加工工艺参数,反映了该机床的加工工艺规律。另外,采用石墨加工SKD-Ⅱ工艺数据验证了该方法的通用性及有效性。     

基于混合智能的电火花成型加工CAPP系统的研究

基于对电火花加工工艺的分析,构造了电火花加工CAPP系统的整体结构模型;该模型采用电极的自动分割和重组的办法实现以简单电极加工复杂型腔,从而降低加工费用;利用基于简易Petri网模型的工程规程智能决策系统实现工艺决策;采用混合智能的方法实现电规准的智能选择,并采用“优先级别－权系数法”建立多目标规划模型实现对工艺过程的优化。     

数控电火花线切割加工参数优选的试验研究

针对数控高速走丝电火花线切割加工中的电参数的选取,本文运用二次通用旋转组合设计方法进行了工艺数据试验,提出了针对人工神经网络建模的数据预处理方法,建立了基于BP神经网络的电火花线切割加工参数模型。该模型可有效地反映高速走丝电火花线切割加工的工艺规律,实现在指定加工要求下的加工参数的优化选取。     

快走丝电火花线切割加工仿真系统

通过神经网络技术建立了快走丝电火花线切割加工工艺模型 ,利用穷举法建立了具有一定人工智能的工艺参数全局优化系统 ,开发了模具电火花加工过程仿真系统。该系统不仅可以精确预测加工效果 ,而且克服了工艺参数表的局限性 ,弥补了建立在工艺参数表基础上的参数自动选取系统的缺陷 ,实现了工艺参数全局最优化。测试结果及实际使用结果表明本文所建立的仿真系统反映了机床的加工工艺特性 ,预测误差基本控制在 8%内 ,系统的参数优化选取功能使机床的加工性能得以充分发挥。仿真系统具有广泛的通用性 ,可适用于不同类型的线切割加工机床。     

基于Web技术的电火花加工工艺网络智能决策系统

基于Web技术的网络CAPP系统已经成为CAPP系统发展的必然趋势。针对电火花加工工艺的特殊性和复杂性，开发网络环境下的电火花加工工艺智能决策系统，对提高电火花加工工艺决策水平具有重要的促进作用。在分析网络工艺决策系统的实现原理的基础上，构造了基于3层B／S模式的电火花加工工艺网络智能决策系统，并在Linux Apache PHP MySQL环境下进行了系统软件的开发。系统运行结果表明，该系统能够很好地实现网络环境下的电火花加工工艺决策。     

基于神经网络的电火花加工工艺选择模型研究

针对电火花加工工艺数据的特点,研究了神经网络输入输出数据的预处理方法,提出了基于对数变换的数据预处理算法,测试表明效果较优。分析了电火花加工工艺的特点及其复杂性,提出了基于神经网络的电火花加工工艺选择模型,该模型能模拟熟练操作者的决策过程。测试结果表明,该模型能真实反映机床本身的工艺特点,模型值和实测值相差较小,能实现在给定加工要求下电加工参数的自动选择。     

超声辅助电火花铣削电火花放电系统设计

利用Visual C++软件开发了超声辅助放电软件系统,该系统能够实现上位机和脉冲电源之间的通信控制。基于关系模型的超声电火花工艺数据库有效解决了超声电火花加工中工艺参数的选择、存储和管理问题,同时设计了简单宜人的操作界面。该系统能够满足应用需要并能安全稳定工作。     

基于ISA总线的电火花线切割脉冲电源研究

为了提高电火花加工自动化和智能化程度,更方便地实现电火花加工脉冲电源的实时控制,在现有的脉冲电源基础上开发了一种基于ISA总线的电火花脉冲电源。在系统软件中,编制了电火花加工的电参数数据库,用户能根据数据库中提供的电参数或根据用户的需求方便地设置加工电参数。在硬件系统中采用了AT89C51单片机与8253作为核心产生脉冲信号,结构简单,脉冲周期范围大。     

NdFeB材料电火花加工工艺效果的预测模型

NdFeB材料由于高硬度、高脆性的特性,常规方法难以加工。电火花加工是加工硬脆材料的一种有效方法。为了实现高效、高质量的加工,对钕铁硼材料的电火花加工工艺规律需进行研究。本文中采用单因素实验法与正交试验法相结合进行实验设计。在大量试验的基础上,利用SPSS软件建立了电火花加工工艺模型。根据已建立的理论模型,对比回归结果与实际加工结果,验证了所建立的回归分析模型的合理性。通过设计新的实验,利用MATLAB软件预测电火花加工工艺效果,得出不同工艺参数下预测值与实际值相接近。     

神经网络在工程陶瓷电火花加工中的应用研究

为解决工程陶瓷电火花加工中工艺参数与表面质量之间数学模型难以建立这一问题,提出将人工神经网络引入电加工领域中。建立了工程陶瓷电火花加工表面粗糙度随工艺参数变化的预测模型。实验结果表明,应用此模型能精确地预测出给定条件下的表面粗糙度,相对误差小,进而验证了该模型的可靠性。     

An intelligent process planning system for prismatic parts using STEP features

This paper presents an intelligent process planning system using STEP features (ST-FeatCAPP) for prismatic parts. The system maps a STEP AP224 XML data file, without using a complex feature recognition process, and produces the corresponding machining operations to generate the process plan and corresponding STEP-NC in XML format. It carries out several stages of process planning such as operations selection, tool selection, machining parameters determination, machine tools selection and setup planning. A hybrid approach of most recent techniques (neural networks, fuzzy logic and rule-based) of artificial intelligence is used as the inference engine of the developed system. An object-oriented approach is used in the definition and implementation of the system. An example part is tested and the corresponding process plan is presented to demonstrate and verify the proposed CAPP system. The paper thus suggests a new feature-based intelligent CAPP system for avoiding complex feature recognition and knowledge acquisition problems.     

智能化CAPP开发工具组件的研究

简述CAPP开发工具的概念和基本模型。阐述如何利用人工神经网络 (ANN)构建用于该工具的智能加工方法选择组件 ,如何用于零件工艺生成。     

基于专家系统和人工神经网络的计算机辅助工艺系统

阐述了如何结合专家系统和人工神经网络技术来开发外圆车削加工的计算机辅助工艺系统。根据设计要求,专家系统的推理机制能从相应的知识库中寻找出适合的工艺流程和参数;另一方面,同样的人工神经网络结构能根据不同的训练数据提供不同的答案,因此弥补了专家系统灵活性不足的缺点。所以,一个集成了两者的复合系统必将提供更好的实用性。     

CAPP面向对象知识库管理系统的设计与实现

知识库是 CAPP系统的核心。本文采用面向对象方法对工艺知识进行表示与组织 ,在此基础上设计开发了 CAPP面向对象知识库管理系统 (OO- CAPP-KBMS) ,并对面向对象知识库管理系统的体系结构、设计与实现方法及所采用的一些关键技术作以介绍     

面向产品的CAPP方法论及其智能化概念体系

提出并论述面向产品的ＣＡＰＰ方法论,建立面向产品的ＣＡＰＰ智能化概念体系,并分析讨论面向产品的ＣＡＰＰ智能化关键技术,实践表明,以面向产品的ＣＡＰＰ方法论为指导,形成基于知识库的智能化交互式ＣＡＰＰ系统框架,才能真正理顺先进性与实用性、普及与提高等各方面的关系,满足企业对ＣＡＰ广泛应用与集成的需求。     

智能CAPP系统冲突消解机制研究

为提高计算机辅助工艺规划系统的柔性、可扩展性、可重用性和动态适应性,提出了一种基于多代理的智能计算机辅助工艺规划系统体系结构,研究了智能计算机辅助工艺规划系统的工作机理,以及工艺路线生成代理和协调代理的详细结构和功能.利用基于规则和基于实例的推理方法,解决智能计算机辅助工艺规划系统生成工艺路线过程中产生的冲突,开发了相应的代理模块,并在液压支架的生产过程中得到应用.结果表明,基于多代理系统的计算机辅助工艺规划系统具有良好的柔性、可扩展性和可重用性,能够满足企业产品和生产条件变化的需求.     

Automatic recognition of machining features using artificial neural networks

We report on the development of an intelligent system for recognizing prismatic part machining features from CAD models using an artificial neural network. A unique 12-node vector scheme has been proposed to represent machining feature families having variations in topology and geometry. The B-Rep CAD model in ACIS format is preprocessed to generate the feature representation vectors, which are then fed to the neural network for classification. The ANN-based feature-recognition (FR) system was trained with a large set of feature patterns and optimized for its performance. The system was able to efficiently recognize a wide range of complex machining features allowing variations in feature topology and geometry. The data of the recognized features was post-processed and linked to a feature-based CAPP system for CNC machining. The FR system provided seamless integration from CAD model to CNC programming.     

汽车覆盖件工艺规划的发展及基于知识的智能CAPP系统研究

通过综述典型的汽车覆盖件CAPP系统，指出了目前覆盖件CAPP系统存在的问题和主要原因，提出了利用智能化、系统化和集成化技术开发汽车覆盖件CAPP系统的发展趋势，建立了基于知识的覆盖件智能CAPP系统和覆盖件产品设计管理一体化系统工程的框架，结合实例阐述了采用智能化技术和CAD工具开发覆盖件CAPP系统的方法。