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基于人工智能的注塑成型不良分析軟件研發(fā)

發(fā)布時間:2016-08-15 18:26

  本文關鍵詞:基于人工智能的注塑成型不良分析軟件研發(fā),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《華南理工大學》 2010年

基于人工智能的注塑成型不良分析軟件研發(fā)

劉昊知  

【摘要】: 注塑工業(yè)中,由于注塑過程復雜,多種因素相互影響,質(zhì)量的穩(wěn)定性一直是業(yè)界重視的主要問題之一。論文結合注塑成型工藝的特點,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡,對質(zhì)量分析技術進行研究。運用模糊邏輯以及神經(jīng)網(wǎng)絡,結合專家理論知識和實踐經(jīng)驗,對注塑工藝和質(zhì)量缺陷原因進行分析,有效地解決工藝對注塑質(zhì)量缺陷造成的影響。 論文將注塑制品常見的缺陷征兆、產(chǎn)生原因、解決方案進行歸納總結,并以此為基礎建立系統(tǒng)知識庫。論文對注塑制品缺陷分析診斷過程進行分析,確定合理的推理機制,使系統(tǒng)具備快速準確的推理能力。論文設計出適合于注塑制品缺陷分析診斷的專家系統(tǒng)結構。在專家系統(tǒng)理論的基礎上,處理好各組成模塊—人機界面、神經(jīng)網(wǎng)絡學習模塊、推理機模塊、數(shù)據(jù)庫管理模塊等之間的相互關系,完善各個模塊與系統(tǒng)的總體功能。 論文采用Access2003作為數(shù)據(jù)庫,在Visual Basic 6.0的平臺上開發(fā)用戶操作界面,并應用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡功能實現(xiàn)推理分析。論文利用ADO對象訪問數(shù)據(jù)庫,建立聯(lián)接,方便地解決了對數(shù)據(jù)庫進行編輯的要求。論文借助ActiveX控件的使用,靈活地在Visual Basic編程語言內(nèi)實現(xiàn)MATLAB的各項功能。 最后,利用開發(fā)的系統(tǒng),對實際的注塑質(zhì)量缺陷進行分析,檢驗系統(tǒng)的有效性和可操作性。實驗表明,該技術能較好地解決質(zhì)量缺陷分析的難題,利于對缺陷數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。

【關鍵詞】:
【學位授予單位】:華南理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2010
【分類號】:TP311.52
【目錄】:

  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 緒論10-15
  • 1.1 課題的研發(fā)背景和應用價值10-11
  • 1.2 注塑成型不良分析技術的國內(nèi)外現(xiàn)狀11-13
  • 1.3 基于人工智能的缺陷分析技術的發(fā)展前景13
  • 1.4 課題的主要研究內(nèi)容13-15
  • 第二章 缺陷分析系統(tǒng)應用的人工智能技術15-22
  • 2.1 人工智能概述15-16
  • 2.1.1 人工智能的基本概念15-16
  • 2.1.2 人工智能的研究對象16
  • 2.2 模糊邏輯的數(shù)學基礎16-18
  • 2.2.1 模糊概念16-17
  • 2.2.2 模糊集合17-18
  • 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念及模型18-20
  • 2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念18-19
  • 2.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型19-20
  • 2.4 專家系統(tǒng)的基本概念及工作原理20-21
  • 2.4.1 專家系統(tǒng)的基本概念20
  • 2.4.2 專家系統(tǒng)的工作原理20
  • 2.4.3 專家系統(tǒng)的基本特征20-21
  • 2.5 本章小結21-22
  • 第三章 注塑成型的缺陷特征及其消除對策22-32
  • 3.1 注塑工藝及其制品的缺陷特征22-27
  • 3.1.1 注塑工藝原理及要素22-24
  • 3.1.2 注塑成型的缺陷形式及其特征24-27
  • 3.2 注塑不良的原因分類及其消除對策27-31
  • 3.2.1 注塑不良的形成原因和分類27-29
  • 3.2.2 注塑不良的判定及其消除對策29-31
  • 3.3 本章小結31-32
  • 第四章 注塑成型不良分析模型的構建32-42
  • 4.1 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合32-34
  • 4.1.1 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡結合的必要性32
  • 4.1.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型32-34
  • 4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化34-36
  • 4.2.1 BP 學習算法的基本原理34-35
  • 4.2.2 標準BP 算法的改進35-36
  • 4.3 專家系統(tǒng)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡相結合36-39
  • 4.3.1 專家系統(tǒng)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的職能36-37
  • 4.3.2 專家系統(tǒng)與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結合的方式37-39
  • 4.4 系統(tǒng)總體結構及推理方式39-41
  • 4.5 本章小結41-42
  • 第五章 注塑成型不良分析系統(tǒng)的實現(xiàn)42-53
  • 5.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的實現(xiàn)42-44
  • 5.1.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)結構42-43
  • 5.1.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的結構參數(shù)43-44
  • 5.2 系統(tǒng)知識庫的構建44-48
  • 5.2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡知識庫的構建44-45
  • 5.2.2 專家系統(tǒng)知識庫的構建45-48
  • 5.3 系統(tǒng)的程序設計與集成48-51
  • 5.3.1 系統(tǒng)的程序設計48-49
  • 5.3.2 程序功能的集成49-51
  • 5.4 本章小結51-53
  • 第六章 系統(tǒng)模塊及實際應用53-63
  • 6.1 系統(tǒng)的功能模塊53-59
  • 6.1.1 缺陷分析55-56
  • 6.1.2 缺陷部位56
  • 6.1.3 數(shù)據(jù)庫管理56-57
  • 6.1.4 工藝條件57-58
  • 6.1.5 歷史記錄58
  • 6.1.6 幫助文件58-59
  • 6.2 系統(tǒng)的生產(chǎn)實際應用59-62
  • 6.3 本章小結62-63
  • 結論63-65
  • 參考文獻65-69
  • 攻讀碩士學位期間取得的研究成果69-70
  • 致謝70-71
  • 答辯委員會對論文的評定意見71
  • 下載全文 更多同類文獻

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    【參考文獻】

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      本文關鍵詞:基于人工智能的注塑成型不良分析軟件研發(fā),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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