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基于人工神经网络中的BP网络建立了零件表面加工方案模型。把一系列推理规则转化为网络权值,并设计BP网络。然后利用MATLAB软件中的神经网络工具箱编程,对网络进行训练,从而得到了零件平面加工工艺顺序。 相似文献
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赵仙花 《机械工程与自动化》2011,(6):44-45,48
基于人工神经网络中的BP网络建立了零件外圆面加工方案决策模型。把一系列推理规则转化为网络权值,并设计BP网络。然后利用MATLAB软件中的神经网络工具箱编程,对网络进行训练,应用训练好的网络生成零件外圆面的加工方案,示例验证网络运行可靠。 相似文献
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基于人工神经网络中的BP网络建立了零件表面加工方案模型.把一系列推理规则转化为网络权值,并设计BP网络.然后利用MATLAB软件中的神经网络工具箱编程,对网络进行训练,从而得到了零件平面加工工艺顺序. 相似文献
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基于特征的零件知识语义网络表示法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对零件知识表示困难的问题,将零件知识分解为零件、体和面的公有和私有知识,在此基础上,利用语义网络推理能力强的特点,用语义网络来表示零件特征知识,本文阐述了语义网络表示基于特征的零件知识的方法,并举例说明了基于特征知识表示的语义网络生成新工艺的推理过程。 相似文献
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零件表面加工方法的选择是CAPP系统的重要组成部分,利用概率神经网络以逐步分解的方式来实现零件表面加工方法的选择,并给出了网络的构造、训练和组织训练数据的方法。结果表明,利用人工神经网络可以很好地选择零件表面的加工方法,克服了CAPP专家系统存在的工艺知识获取“瓶颈”问题和“无穷递归”、“推理薄弱”等推理过程中出现的问题。 相似文献
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加工顺序的安排是工序设计的重要环节,也是工艺设计的难点,它已经成为阻碍CAPP发展的瓶颈之一。提出一种基于Hopfield神经网络与遗传算法的工序排序算法,建立了网络和数学模型,给出了基于排序原则的参数化表达式,通过仿真计算实例验证了算法的可行性。所提出的基于Hopfield神经网络与遗传算法的工序排序方法不仅可实现对加工活动的自动排序,而且易于考虑其它排序原则和工艺约束条件,可提高算法的实用性和工序排序解的满意度。 相似文献
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为了提高加工过程生产率和保证加工精度,以加工过程的恒切削力控制作为研究对象,将信息论原理和神经网络智能控制理论应用于加工过程控制,以信息熵作为加工过程智能控制系统的性能测度能统一各级性能指标,将神经网络作为加工过程控制输入和系统输出的信息传输通道,确定了神经网络基于信息优化的目标函数,推导出了信息优化的三层BP神经网络学习算法,提出了恒力切削过程中基于信息优化的神经网络控制系统框架.通过加工过程的仿真实例证明,与传统自适应神经网络控制方法相比,基于信息优化的神经网络控制方法收敛精确,速度快,振荡小,系统超调量小,具有较好的综合性能.研究结果为信息理论应用于加工过程控制提供了有效途径. 相似文献