本文關(guān)鍵詞： CAPP 工藝推理 軸類零件 特征矩陣 專家系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《燕山大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)(Computer Aided Process Planning,CAPP)是實(shí)現(xiàn)工藝設(shè)計(jì)智能化和自動(dòng)化的途徑,隨著制造業(yè)的飛速發(fā)展,工藝設(shè)計(jì)對(duì)系統(tǒng)智能化、信息化的要求越來(lái)越高。而傳統(tǒng)CAPP專家系統(tǒng)存在零件信息提取不完整、知識(shí)獲取困難、匹配沖突及推理準(zhǔn)確性差等問(wèn)題,已難以滿足現(xiàn)代制造業(yè)發(fā)展的需要。所以本文針對(duì)上述問(wèn)題,利用特征建模、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),對(duì)傳統(tǒng)專家系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn),主要對(duì)零件信息提取,知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)和工藝推理三個(gè)模塊進(jìn)行了探索和研究。首先,分析傳統(tǒng)專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn),對(duì)兩者進(jìn)行對(duì)比說(shuō)明,構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CAPP專家系統(tǒng)的總體框架,并對(duì)主要研究模塊的實(shí)現(xiàn)方法和相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究。其次,對(duì)軸類零件信息提取模塊進(jìn)行研究,采用特征技術(shù)和編碼技術(shù),參照標(biāo)準(zhǔn)編碼體系編制適合本系統(tǒng)的特征編碼規(guī)則,以構(gòu)建特征矩陣的方式來(lái)解決零件信息提取不完整的問(wèn)題。然后,對(duì)軸類零件工藝知識(shí)庫(kù)模塊進(jìn)行研究,采用IF…THEN…規(guī)則表示和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值表示兩種方法表達(dá)工藝知識(shí),并存儲(chǔ)于SQL Sever數(shù)據(jù)庫(kù)中。再次,對(duì)工藝推理模塊進(jìn)行研究,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,以構(gòu)建混合推理機(jī)制的方式來(lái)解決匹配沖突和推理效率的問(wèn)題。詳細(xì)研究了專家系統(tǒng)推理策略,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)算法、樣本選擇及訓(xùn)練等問(wèn)題。最后,以Visual Studio2008作為系統(tǒng)開發(fā)工具,利用Matlab實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理部分的功能,以VB作為開發(fā)語(yǔ)言,編制程序,設(shè)計(jì)工作界面,結(jié)合工藝推理實(shí)例,對(duì)上述模塊進(jìn)行驗(yàn)證,證明了上述研究方法的有效性。
[Abstract]:Computer Aided Process planning is a way to realize the intelligent and automatic process planning. With the rapid development of manufacturing industry, process planning is intelligent to the system. However, the traditional CAPP expert system has some problems, such as incomplete part information extraction, difficulty in obtaining knowledge, matching conflict and poor reasoning accuracy, etc. It is difficult to meet the needs of the development of modern manufacturing industry. Therefore, this paper improves the traditional expert system by using the techniques of feature modeling and artificial neural network, mainly to extract the information of parts. Three modules of knowledge base design and process reasoning are explored and studied. Firstly, the advantages and disadvantages of traditional expert system and neural network are analyzed, and the comparison between them is made to construct the overall framework of CAPP expert system based on neural network. And the main research modules and related technologies are studied. Secondly, the information extraction module of shaft parts is studied, using feature technology and coding technology, the characteristic coding rules suitable for the system are compiled according to the standard coding system. The problem of incomplete part information extraction is solved by constructing feature matrix. Then, the knowledge base module of shaft parts is studied. If... THEN... Rule representation and neural network weight representation are used to express process knowledge. It is stored in SQL Sever database. Thirdly, the process reasoning module is studied, and the neural network and expert system are combined. The problems of matching conflict and reasoning efficiency are solved by constructing hybrid reasoning mechanism. The reasoning strategy of expert system, neural network structure design, learning algorithm, sample selection and training are studied in detail. Using Visual Studio2008 as system development tool, using Matlab to realize the function of neural network reasoning, using VB as development language, programming, designing working interface, and combining process reasoning instance, the above modules are verified. The effectiveness of the above method is proved.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH162;TP391.72

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本文編號(hào)：1501467