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通过列举注塑成型过程中最为典型的3种质量缺陷,结合生产实际,从影响注塑成型制品质量的因素(注塑成型工艺控制及设备、注塑模具和制品结构、塑料材料)着手,分析归纳注塑成型制品典型质量缺陷产生的原因和克服缺陷的具体改良措施。 相似文献
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注塑成型是最重要的塑料成型方法之一,它的优点是可以一次成型结构复杂的制品,应用很广泛。但在注塑过程中常会出现各种缺陷,如:短射、缩痕、飞边、熔接痕、翘曲和气穴等,从而影响制品的质量。分析了注塑过程中常见的缺陷,并从改善材料性能、改进产品结构、优化模具设计和注塑工艺等方面提出了相应的解决方法。 相似文献
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针对塑件注射成型多缺陷成因求解的模糊性与不确定性,考虑到神经网络在获取多维特征向量与对应输出向量之间非线性映射关系方面的优势,以及模糊技术在处理不精确信息方面的强大能力,提出将模糊理论和神经网络相结合,对塑件多缺陷成因进行判断、推理,并详细阐述了模糊神经网络用于塑件多缺陷诊断的整个过程。基于上述理论及Visual Prolog开发平台,开发了塑件注射成型多缺陷诊断智能系统,并进行了实例验证。结果表明,此系统具备较好的塑件多缺陷诊断能力以及一定的推广应用前景。 相似文献
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The paper discusses a connectionist implementation of knowledge engineering concepts and concepts related to production systems in particular. Production systems are one of the most used artificial intelligence techniques as well as a widely explored model of cognition. The use of neural networks for building connectionist production systems opens the door for developing production systems with partial match and approximate reasoning. An architecture of a neural production system (NPS) and its third realization—NPS3, designed to facilitate approximate reasoning—are presented in the paper. NPS3 facilitates partial match between facts and rules, variable binding, different conflict resolution strategies and chain inference. Facts are represented in a working memory by so-called certainty degrees. Different inference control parameters are attached to every production rule. Some of them are known neuronal parameters, receiving an engineering meaning here. Others, which have their context in knowledge engineering, have been implemented in a connectionist way. The partial match implemented in NPS3 is demonstrated on the same test production system as used by other authors. The ability of NPS3 for approximate reasoning is illustrated by reasoning over a set of simple diagnostic productions and a set of decision support fuzzy rules. 相似文献
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提出一种基于深度自编码网络与模糊推理相结合的矿用齿轮箱故障诊断方法。通过对完整齿轮、裂齿齿轮和缺齿齿轮3种齿轮工作状态的声信号进行小波分析并建立特征数据库,构建深度自编码网络与模糊推理系统相结合的诊断系统,实现了齿轮故障诊断与辨识。实验结果表明:这种基于声信号的故障诊断方法能够有效检测矿用齿轮箱的运行状况;与传统神经网络诊断方法以及奇异值分解诊断方法相比,该诊断方法对故障状态的辨识准确度分别提高了3.8%和8%。与传统基于振动信号的故障诊断方法相比,基于声信号的诊断方法对故障状态的辨识准确度无明显差别。表明深度自编码网络模糊推理系统同样适用于基于振动信号的矿用齿轮箱的故障特征提取与分析。 相似文献
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目的 实现滚磨光整加工工艺制定过程中滚抛磨块快速、准确地优选。方法 在分析滚磨光整加工工艺特点的基础上,根据滚抛磨块优选的E-R图构建案例库,建立基于案例推理的滚抛磨块优选模型。针对不同案例特征属性的数据类型,选择合适的特征属性相似度计算方法;通过层次分析法确定案例特征属性的权重,采用加权最近邻居法计算案例间的综合相似度,并通过案例处理获得新问题的优选磨块。采用模糊C均值聚类算法对案例库中的冗余案例进行处理,实现案例库的动态优化。最后,采用实际的不同零件类型的不同数据进行仿真。结果 大量仿真结果表明,采用模糊C均值聚类算法,处理案例库中的冗余案例,可以有效提高案例推理的检索效率和精度;针对实际的新问题,基于模型并通过案例检索、修正,可以从案例库中快速提取出新问题的相似案例,验证了模型的可行性和有效性,重要的是能够为新问题的磨块优选提供决策指导。结论 基于模糊聚类的案例推理技术可以用于滚磨光整加工工艺实施时的滚抛磨块优选。 相似文献
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以薄壁Y形管为例,进行Y形管有限元建模。运用Dynaform有限元仿真软件进行内高压成形数值仿真,探讨Y形管成形规律、主要缺陷形式及缺陷产生位置;分析几何形貌参数、摩擦因数和加载路径等工艺参数对成形质量的影响。选取起皱间隙和贴模长度作为逻辑控制输入,评价成形状态;为优化Y形管内高压成形加载路径,将成形过程分为4个阶段进行模糊控制系统设计。结果表明:加载路径优化后,充模效果获得较大提升。将内高压成形工艺和模糊控制系统应用于某汽车排气系统Y形歧管,进行结构改进与成形工艺优化,获得了满足质量的合格零件。 相似文献
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总结了注塑件常见的缺陷征兆--原因表,描述了BP神经网络的建模过程,指出了正向推理技术存在的不足,提出了应用人工神经网络技术对注塑件缺陷进行混合诊断的方法,最后应用C语言,编制了智能诊断的实现软件。 相似文献