基于神经网络的冲压工艺设计专家系统的研究

论文摘要

汽车覆盖件冲压工艺设计是联系覆盖件产品设计与模具制造的关键环节。采用计算机辅助工艺设计CAPP(Computer Aided Process Planning)技术,以改变覆盖件工艺设计的落后状况,提高覆盖件冲压工艺设计水平,已经成为人们的共识。鉴于汽车覆盖件形状复杂,并考虑到冲压工艺的设计方法具有很强的经验性,因此开发覆盖件冲压工艺设计系统必须克服传统专家系统在模糊判断和推理等方面的技术缺陷。本文将专家系统技术应用于冲压工艺设计,对工艺设计信息的抽取和推理过程的实现进行了详细的讨论。 基于专家系统在冲压工艺设计领域应用的特殊性,本文采用基于神经网络的知识表示方法和知识获取方法,建立了一个基于人工神经网络的混合型专家系统模型,借用人工神经网络的模式识别和创造联想能力,使得该模型能较好的模拟人类专家在冲压工艺设计时的思维过程。 应用特征技术和面向对象的设计思想,对汽车覆盖件的特征进行了定义,并阐明了覆盖件特征的具体数据结构,给出了覆盖件特征的编码方法,为覆盖件冲压工艺信息的输入创造了条件。 本文建立的基于人工神经网络的车身覆盖件冲压工艺专家系统模型,不仅保留了传统专家系统中使用自然语言、具有解释功能和良好的用户界面等优点,而且还集成了人工神经网络在模糊判断和推理等方面的技术优势,因此,所提出的混合系统模型具有重要的理论意义和非常明显的技术优势。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景
• 1.2 基于人工神经网络技术的专家系统研究现状
• 1.2.1 专家系统的发展概况和现状
• 1.2.2 神经网络的发展概况和现状
• 1.2.3 ANN与ES结合的必然性
• 1.2.4 基于ANN的ES集成系统发展概况和现状
• 1.3 汽车覆盖件及其冲压工艺特点
• 1.4 覆盖件冲压工艺设计系统的建立
• 1.4.1 覆盖件冲压工艺设计系统的建造方法
• 1.4.2 建立覆盖件冲压工艺设计系统的关键技术
• 1.5 本文的研究内容
• 1.5.1 课题研究的目的和意义
• 1.5.2 本文主要研究内容
• 第二章 系统模型及总体设计方案
• 2.1 引言
• 2.2 人工神经网络概述
• 2.2.1 人工神经元模型
• 2.2.2 人工神经网络特点
• 2.3 神经网络模型的选取
• 2.3.1 经典的神经网络模型
• 2.3.2 神经网络模型的选择
• 2.4 人工神经网络与专家系统的耦合模式
• 2.5 系统模型结构的确定
• 2.5.1 传统专家系统的一般结构
• 2.5.2 本系统结构的确定
• 2.6 系统的总体设计方案
• 2.6.1 建立ANNES的主要技术方法
• 2.6.2 系统模块构成
• 2.6.3 系统的应用框架
• 2.7 本章结论
• 第三章 系统知识库的构建及推理机设计
• 3.1 引言
• 3.2 知识获取及知识表示方法概述
• 3.2.1 知识获取
• 3.2.2 知识表示
• 3.3 系统中的知识获取
• 3.4 系统的算法及推导
• 3.4.1 BP网络的结构与数学描述
• 3.4.2 BP学习算法与过程
• 3.5 基于ANN的知识库建立
• 3.5.1 知识库的构建
• 3.5.2 知识库的维护
• 3.6 基于人工神经网络的推理机制
• 3.6.1 ANNES与传统ES推理机制的比较
• 3.6.2 本系统的推理流程
• 3.7 本章小结
• 第四章 基于ANN的覆盖件冲压工艺设计知识表示
• 4.1 引言
• 4.2 覆盖件几何特征的提取
• 4.2.1 特征技术概述
• 4.2.2 汽车覆盖件的特征分类
• 4.2.3 汽车覆盖件特征的冲压工艺分析
• 4.3 覆盖件特征参数设计
• 4.3.1 覆盖件特征参数的面向对象设计方法
• 4.3.2 覆盖件特征的编码设计
• 4.4 覆盖件特征编码的实现方法
• 4.4.1 汽车覆盖件的特征编码组成
• 4.4.2 覆盖件特征编码说明
• 4.4.3 特征对应工艺的编码说明
• 4.4.4 系统的编码过程实例
• 4.5 本章小节
• 第五章 系统程序框架的具体实现
• 5.1 引言
• 5.2 程序框架的设计思路及实现
• 5.2.1 设计工具的选择
• 5.2.2 框架设计思路
• 5.3 数据库模块设计
• 5.3.1 ANNES与数据库系统的结合方式
• 5.3.2 数据库具体设计
• 5.3.3 数据库模块功能操作图示
• 5.4 神经网络模块设计思路及实现
• 5.4.1 BP神经网络模型
• 5.4.2 神经网络模块的实现
• 5.5 系统的界面设计
• 5.6 本章小结
• 第六章 结论
• 参考文献
• 硕士期间发表文章