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1982年 | 1篇 |
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基于二分法的多因素工序质量诊断算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对制造过程中的多因素工序质量诊断问题,提出一种基于二分法的工序质量诊断算法。通过对质量因素集合逐次进行折半划分,构造质量因素集合的完全二叉树结构,以完全二叉树中每一节点对应的质量因素子集合为非控因素,构建父节点对应的中间质量指标关于选定非控因素集合的选控图,构成多因素工序质量诊断体系。在对异常质量因素进行诊断时,通过比较具有相同父节点的两个子节点所对应的选控图,逐次缩小异常因素所在的范围,直至确定具体的异常质量因素。理论分析和应用表明,基于二分法的多因素工序质量诊断算法可以使异常因素的诊断过程与调整过程相互独立,并能有效缩短确定异常质量因素时对选控图进行比较的次数,提高诊断效率。 相似文献
193.
网络环境下协同几何造型技术的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
协同设计是 CAD/CAM网络化研究的重要方面 ,对协同设计技术的研究是多方面的 ,本文侧重研究了支持机械零件 3D几何造型的同步协同设计方法。文章首先分析了网络环境 (尤其是 Internet环境 )下协同CAD系统的特殊要求 ,然后通过比较现有 CSCW系统的同步协同实现方法的不足 ,提出一种基于几何模型层实时通信的协同造型方法 ,最后简单地介绍我们开展的研究工作 相似文献
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195.
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航空航天复杂薄壁件在数控铣削的过程中,由于实际加工结果与理论尺寸的不一致,导致了加工误差的存在,从而降低了零件的精度,进而直接影响其使用性能。针对航空发动机薄壁叶片在加工时产生的以弹性变形为主的综合误差,研究了航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法。基于弹性变形理论、泰勒展开建立误差补偿模型,根据前次加工后的数据通过学习迭代算法,计算出下一次切削误差补偿量并重构叶片模型,生成新的数控加工程序,最终使加工误差满足公差要求。通过迭代学习算法对补偿模型的计算,可以有效减少补偿次数,提高补偿加工效率。 相似文献
197.
叶片气动优化设计过程中产生的海量过程仿真数据中隐含着丰富的领域设计知识,为了获取其中隐含的设计知识,将基于粗糙集的决策树数据挖掘方法应用到叶片气动过程仿真数据的知识挖掘中。以跨音速压气机转子叶片NASA Rotor37气动优化设计为例,利用K-Means聚类分析对仿真数据进行离散化处理,采用粗糙集属性重要性算法进行属性约简,采用决策树算法构建叶片优化设计知识决策树,挖掘出叶片优化设计变量弯扭、周向积迭线的控制点偏移量与目标函数总压损失系数之间隐含的设计规则。结果表明,基于粗糙集的决策树的数据挖掘技术为叶片气动优化设计领域知识获取提供了一条有效的新途径。 相似文献
198.