回转类零件的人工神经网络工序选择方法研究

被引：9

作者：

王玫 ^{[1
]}

王卓 ^{[1
,2
]}

王杰 ^{[1
]}

机构：

[1] 四川大学制造科学与工程学院

[2] 四川省电力公司

来源：

电子科技大学学报 | 2010年 / 39卷 / 03期

关键词：

人工神经网络; 计算机辅助工艺设计; 成组技术; 工序选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH166 [计算机集成制造]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080202 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

分析了当前计算机辅助工艺设计(CAPP)的发展趋势,及CAPP专家系统存在的问题,提出了一种用人工神经网络技术解决CAPP中工序选择问题的方法。该方法以回转类零件为研究对象,结合成组技术,构建了一种由多个独立的人工神经网络构成的综合系统,提出了零件几何特征及其尺寸、公差、粗糙度分段编码作为神经网络的输入,所选择工序的代码作为输出,搜集样本与样本设计相结合的模式,有效地解决了神经网络应用中的关键技术问题。

引用

页码：470 / 474

页数：5

共 3 条

[1] 人工神经网络在CAPP定位基面选择中的应用 [J].