基于神经网络的智能故障诊断系统的开发研究

针对传统专家系统在故障诊断领域应用中的局限性,提出了将神经网络理论与专家系统技术相结合的混合方法用于现代制造系统的故障诊断过程,并介绍了神经网络的智能故障诊断系统的体系结构,并对系统性能和构建中的一些关键技术,如神经网络构造、数据准备和网络训练等进行了探索和分析。     

选择性激光烧结工艺参数智能优化方法研究

将专家系统 (Expert System,ES)和神经网络 (Artificial Neural Network,ANN)结合起来以优化选择性激光烧结 (Selective L aser Sintering,SL S)快速成形工艺参数。根据 SL S的工艺特点 ,选择了一种适合 SL S工艺参数优化的 BP网络模型 ,并对其结构和有关参数的选取进行了详细的设计和讨论。在此基础上开发成功的神经网络专家系统已应用于 SL S制件收缩补偿系数的自动优化中 ,取得了良好的效果。