注塑模具成本估算系统的设计及实现

采用工时法、BP神经网络法和CBR方法开发了一个注塑模具的成本估算系统,为快速准确地进行模具报价提供了一套有效可行的方法.介绍了系统总体设计和系统CBR方法实现中所用到的一些关键技术,并通过一个实例验证了此系统的有效性.     

面向成本设计中基于功能的产品成本估算方法研究

在分析并行工程中面向成本设计的基础上,提出了基于功能的产品成本估算模型。根据此模型,提出了基于功能的两级估算方法,并将其用于产品成本的估算,为实现面向成本设计提供了技术支持。     

基于改进BP神经网络的废旧产品再制造成本预测

为有效、准确地预测再制造成本,开发了一种基于改进BP神经网络的再制造成本预测模型。进行再制造成本构成分析,运用决策试验和评估实验室（DEMATEL）方法进行关键影响因素识别;在此基础上,利用基于粒子群算法改进的BP神经网络方法实现成本预测。通过案例研究,验证了所提出的模型的可行性。结果表明：所提出的方法能够准确地预测再制造的成本,为废旧产品的可再制造性评估提供了参考     

BP神经网络在预测注塑模型腔温度中的应用

注塑成型的过程中,影响其质量的因素很多,模具型腔的温度就是其一重要因素。它不仅影响到注塑件的质量,而且影响到模具加工的生产效率。运用BP神经网络来预测注塑模型腔温度不仅过程简便,还具有很高的精度,绝对误差小于2℃。     

注塑件/注塑模报价及成本评估方法综述

介绍了注塑模的报价特点、报价方法，并对国内外注塑件／注塑模成本评估的主要研究方法进行了分析，利用CBR方法给出了自己的研究思路。     

基于知识的注塑模概念设计研究

注塑模设计具有很大的经验性，开发基于知识的注塑模概念设计系统具有很重要的意义。基于知识推理的关键是制品信息的确定、知识的获取和表达，提出了以注塑制品设计信息为设计前提的基于知识的注塑模概念设计系统，建立了注塑制品的信息模型与模具结构信息模型，论述了知识的分类及表示方法，并给出了求解策略。     

基于加工模拟技术的钣金切割成本估算模型研究

通过直接提取制件图形中的加工信息,基于加工知识库和加工模拟技术去估算加工工时,兼顾计算的科学性和制造工艺的不确定性,快速、合理估算钣金切割的制造成本.这一研究成果可作为生产成本的管理与市场报价的基础.     

基于实例推理的注射模成本估算系统

模具成本估算是模具制造行业广泛关注的问题,对企业产品的快速报价具有十分重要的意义。本文探讨了利用基于实例的推理（Case-Based Reasoning简称CBR）来估算注射模的成本,对CBR方法的关键技术如：实例的表示、实例的检索、实例的改写及实例的学习进行了着重研究。最后通过一个实例验证了此方法的有效性。     

基于遗传神经网络的铣削力预测方法

铣削过程的复杂性和铣削力产生的多因素性使得铣削力预测模型很难建立.论文在遗传算法与BP网络模型相结合的基础上,利用遗传算法训练神经网络权重的方法,建立了铣削力预测的遗传神经网络模型.最后将神经网络预测结果与实验数据进行比较和误差分析,证明了该神经网络能够准确地预测铣削力的大小.     

基于BP神经网络的电解加工故障诊断方法研究

针对机匣电解加工工艺复杂、加工环境封闭且故障发生时特征不明显、诊断不及时等问题,提出一种利用遗传算法优化BP神经网络的电解加工状态预测与故障诊断方法,不依赖于加工人员的诊断经验。通过对机匣电解加工过程进行故障诊断试验,表明正常情况下优化后的BP神经网络的识别准确率可达95%,该方法为机匣电解加工故障诊断提供了一种新的模式,有效提高机匣电解加工的可靠性。     

注塑件/模具成本评估方法研究综述

对注塑模成本评估领域的主要研究方法进行了分析 ,指出了相关的几个成本评估流派。着重对成本评估的CEF方法进行了总结 ,并对当前国际上流行的派别的优缺点进行了总结。文末 ,给出了我们的研究思路大体概述     

基于BP神经网络的压铸模热疲劳失效预测

依据A356咖啡机顶盖高压铸造特点,采用FEM仿真软件对铸件成型工艺进行数值模拟,以L16(45)正交试验和6个补充试验作为BP神经网络的训练样本,建立模具热应力与浇注温度、模具预热温度、压射比压、压铸速度四个压铸工艺参数的非线性映射关系.在所定的压铸工艺参数范围内,随机选取6组工艺参数组合,结合FEM模拟软件和已经训...     

多尺度代价敏感卷积神经网络的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断过程中因采集数据不平衡而导致诊断精度下降的问题开展研究。面向原始一维振动信号多尺度复杂性的特点,提出一种基于多尺度代价敏感卷积神经网络的不平衡故障诊断方法。构建串并联结构的多尺度一维卷积特征提取层,通过设计不同卷积层的连接方式和选取不同的卷积核大小实现多特征提取;利用注意力机制自适应设置Adacost代价敏感损失函数的代价矩阵,实现权重的自适应分配。通过在多种不平衡比率的西储大学轴承数据集上的实验表明：该方法能有效提升模型在不同不平衡数据集中的分类性能,且具有更强的泛化能力。     

模具报价与成本估算研究动态浅析

模具报价的核心是成本的核算,它是一个集技术、经验和市场信息的综合性的技术问题.针对这一问题说明了模具价格的基本组成,介绍了模具制造企业中常用的模具成本估算方法、模具报价的特点及报价策略,并对目前模具成本报价领域中的一些主要研究方法和技术手段进行了分析讨论.     

基于模糊神经网络的注塑机注射缸位置控制研究

针对注塑机注射缸非线性和时变的特点,设计了基于模糊神经网络的复合控制器,并将其应用于高速注塑机注射缸的位置控制.实验结果表明:在注射缸高速变轨迹运动情况下,采用该控制器可获得比常规PID控制更高的位置跟踪精度.研究结论可为高速高精密液压注塑机设计提供参考.     

基于Visi-CAD/CAM的注塑模具设计

Visi-CAD／CAM软件除了有强大的三维造型功能，模具结构设计功能也很强大。利用Visi-Mold模块中的模板装配工具，编辑工具，插入元素，冷却管路，创建元素穴，模板管理，目录管理等工具设计三维模具图。     

基于CAE和BP网络的注射成型质量预测

在数值仿真和实验设计方法获得的样本数据基础上,利用BP网络在并行计算和数值逼近上的优势,获得了工艺参数与各质量指标的非线性映射关系,进而实现了在工艺因素变化情况下能快速、方便地预测出注射成型的质量。研究表明,在误差许可的范围内,经训练的神经网络模型可以实现对制品质量的正确预测,预测模型也可直接用于指导企业的在线生产或优化。     

基于人工神经网络技术的注塑成型工艺参数优化

研究了人工神经网络技术在注塑成型工艺参数优化中的应用,通过建立基于神经网络的压力、温度模型以及优化工艺参数的目标函数,实现了基于人工神经网络技术的注射成型工艺参数优化;并将其应用于华中科技大学模具国家重点实验室开发的注塑成型CAE系统HsCAE 3DRF中,取得了良好的效果。     

基于人工神经网络的电火花轮胎模加工机床分度机构的改进

电火花轮胎模加工机床的分度机构与工件花纹型腔的定位精度密切相关。基于BP神经网络算法的介绍,将BP人工神经网络运用到分度精度误差值的数控补偿中,可在一定程度上提高数控补偿的精度,简化数控补偿的过程。