基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法

基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法

论文摘要

特征识别是实施STEP-NC重要的一步,也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键。本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法。该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后,基于边的凹凸性判断构建了零件最小子图。然后,将混沌算法、遗传算法与BP神经网络算法有机相结合提出了改进的BP神经网络。最后,通过将获得的零件模型最小子图信息数据输入到改进的BP神经网络,实现了对STEP-NC制造特征高效精准地识别。通过实例验证了该方法的有效性和可行性。

论文目录

  • 1 STEP-NC数据模型
  • 2 基于改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法
  •   2.1 基于STEP AP203文件的最小子图构建
  •     2.1.1 基于STEP AP203文件的几何拓扑信息提取
  •     2.1.2 基于边的凹凸性判断的最小子图生成
  •   2.2 基于改进BP神经网络的特征识别
  •     2.2.1 用于STEP-NC制造特征识别的BP神经网络
  •       1) 输入层
  •       2) 隐含层
  •       3) 输出层
  •     2.2.2 用于STEP-NC制造特征识别的改进BP神经网络
  •       1) 编码方式
  •       2) 初始种群的混沌生成
  •       3) 适应度函数
  •       4) 选择操作
  •       5) 交叉操作
  •       6) 变异操作
  •       7) 附加混沌扰动
  •       8) 改进的神经网络的训练
  •     2.2.3 STEP-NC制造特征的识别
  • 3 实例研究
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张禹,董小野,李东升,曾奇峰,杨树华,巩亚东

    关键词: 特征识别,文件,最小子图,改进神经网络

    来源: 航空学报 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

    单位: 东北大学机械工程与自动化学院,沈阳鼓风机集团股份有限公司

    基金: 国家自然科学基金(51205054),中国博士后科学基金(2017M611245),中央高校基本科研业务费专项资金(N180313010,N160304009),东北大学博士后基金~~

    分类号: TG659;TP183

    页码: 256-267

    总页数: 12

    文件大小: 726K

    下载量: 223

    相关论文文献

    • [1].面向STEP-NC基于加工特征规则聚类的零件装夹规划[J]. 计算机集成制造系统 2012(05)
    • [2].基于STEP-NC的数控系统体系结构的研究[J]. 自动化技术与应用 2012(06)
    • [3].基于STEP-NC车削解释器及刀具轨迹生成器的研究[J]. 机械设计与制造 2009(10)
    • [4].基于STEP-NC数控铣削最优系统[J]. 沈阳建筑大学学报(自然科学版) 2009(05)
    • [5].面向螺杆旋风铣削工艺的STEP-NC建模及数控编程[J]. 计算机集成制造系统 2017(04)
    • [6].遗传算法在STEP-NC工艺规划方面的应用研究[J]. 煤矿机械 2010(03)
    • [7].基于功能块技术的STEP-NC模块化数控铣削系统的研究[J]. 沈阳建筑大学学报(自然科学版) 2009(02)
    • [8].基于STEP-NC的数控加工实验平台构建研究[J]. 机电工程 2008(06)
    • [9].基于STEP-NC毛坯特征生成方法的研究[J]. 精密制造与自动化 2016(01)
    • [10].基于STEP-NC的大型数控机床主要零件切削数据库的实例编码[J]. 湖南工业大学学报 2014(06)
    • [11].STEP-NC数控程序的信息提取与校验方法研究[J]. 工程图学学报 2009(02)
    • [12].Machining Line Planner输出STEP-NC数控程序的研究[J]. 制造技术与机床 2010(07)
    • [13].基于STEP-NC的数控系统结构与关键技术的研究[J]. 机床与液压 2009(06)
    • [14].基于STEP-NC网络化制造模块的实现[J]. 机床与液压 2008(03)
    • [15].基于STEP-NC的数控加工集成化在线检测与监测实现方法[J]. 计算机集成制造系统 2016(08)
    • [16].基于OpenGL的STEP-NC数控铣削系统加工仿真[J]. 北京信息科技大学学报(自然科学版) 2011(03)
    • [17].功能块在STEP-NC数控铣削系统中的应用[J]. 组合机床与自动化加工技术 2008(09)
    • [18].基于STEP-NC的切削加工机器人CAM系统[J]. 工具技术 2018(06)
    • [19].面向STEP-NC的铣削知识库建立及其刀轨规划方法[J]. 沈阳建筑大学学报(自然科学版) 2008(02)
    • [20].基于有限状态机的STEP-NC加工程序信息提取技术的研究![J]. 现代制造工程 2012(12)
    • [21].STEP-NC数控技术研究进展探讨[J]. 南方农机 2018(19)
    • [22].基于STEP-NC型腔特征识别方法的研究[J]. 锻压装备与制造技术 2015(04)
    • [23].基于STEP-NC的农机数控制造技术研究[J]. 安徽农业科学 2011(13)
    • [24].STEP-NC数控系统译码模块的研究[J]. 工业控制计算机 2010(03)
    • [25].基于STEP-NC车削加工特征的XML任务描述[J]. 中国设备工程 2017(16)
    • [26].基于ISO14649标准的STEP-NC程序生成器[J]. 计算机集成制造系统 2008(02)
    • [27].面向STEP-NC基于混合式遗传算法的工艺路线优化[J]. 计算机集成制造系统 2012(01)
    • [28].支持STEP-NC和ISO6983双重标准的开放式数控系统原型设计[J]. 机械科学与技术 2008(09)
    • [29].基于STEP-NC的NURBS曲面加工刀具轨迹研究[J]. 科技经济导刊 2020(04)
    • [30].基于属性邻接图的STEP-NC制造特征识别实现[J]. 机械设计与制造工程 2013(07)

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法
    下载Doc文档

    猜你喜欢