面向对象的制造控制系统建模和分析集成方法

提出一种基于面向对象（ＯＯ）的制造控制系统建模和分析集成方法,该方法建立在流行的建模工具－ＳＴＤ、ＩＤＥＦ０、ＯＰＮ和Ｅ／Ｒ基础上,给出了这些模型与ＯＯ模型之间的映射关系,用于克服现有方法的一些局限性。该方法不仅是一种系统方法,也是一种形式化方法,它的使用将大大缩短开发新的控制软件和修改现有控制软件所需的时间。     

制造系统Petri网的设计与综合方法

本文介绍了制造系统Ｐｅｔｒｉ网设计与综合工作的研究成果,主要包括手工设计的自顶向上方法,自顶向下方法,以及形式化设计方法等。     

面向加工特征的工件制造过程能耗预测方法

在工件的制造过程中,具有多个特征的工件在加工时,其加工特征的能耗属性不同,为了研究在工件不同的加工特征对能耗的影响,创建了面向加工特征的工件制造过程能耗预测模型.首先,将工件看成单个加工特征的集合体,其次对工件特征切削功率的分析,创建有关切削功率的能耗数学模型;然后采用GM(1,1)模型完成工件加工时其切削功率的灰色建...     

机加工零件可制造性分析的特征识别

在对特征识别技术 ,特别是自动特征识别的有关理论方法介绍的基础上 ,对可制造性分析的特征识别进行了初步的研究 ,在此基础上 ,给出了自动可制造性分析的原型系统     

制造系统建模中Petri网的工具和方法

本文概述了Ｐｅｔｒｉ网研究方面的一些最新研究结果，讨论了基于Ｐｅｔｒｉ网的一些建模工具，这些工具特别适合于制造系统的建模，性能分析，实时控制、系统可靠性系统等，文中还介绍了实际应用中所获得的某些结果，最后，提出了Ｐｅｔｒｉ网在制造系统建模中需解决的若干问题。     

基于模糊系统的车削工件直径误差预测方法

为满足特定轴类工件的加工精度要求,根据车削过程中工件直径误差的特点,提出了用模糊系统预测车削工件直径误差的方法.通过设计车削实验,得到训练数据和测试数据.在分析梯度下降算法和传统遗传算法优缺点的基础上,将梯度下降算法嵌入传统遗传算法形成混合遗传算法.通过训练数据分别用梯度下降算法、传统遗传算法和混合遗传算法训练Mamdani型模糊系统,混合遗传算法的收敛效果优于梯度下降算法和传统遗传算法,用测试数据对三种算法训练的模糊系统进行测试,混合遗传算法的预测效果也是三种算法中最好的.预测结果表明,在一定的工件结构和工况条件下,用混合遗传算法训练的Mamdani型模糊系统进行车削工件直径误差的预测是可行的.     

分层实体制造快速成形工艺参数的人工神经网络预测

针对分层实体制造快速成形中工艺准备繁杂及工艺参数非线性的特点,提出分层实体制造快速成形工艺参数预测的人工神经网络方法,建立相应的人工神经网络模型,检验该模型用于分层实体制造工艺参数预测的合理性和可行性。     

液压集成阀块设计及制造方法研究

阐述了液压集成阀块的设计要点、油道通径及材料的选择,指出了阀块机加工需注意的问题,举例说明了阀块设计的具体过程,对液压集成阀块的设计与制造具有指导意义。     

浅议数控机床上铣削细长工件夹具的设计规则

在加工细长工件时,一些轴类配件能运转的时段偏短,而普遍使用的加工方式,很难提高加工的效率。讨论了数控机床上铣削细长工件夹具的设计规则,通过利用这种技术,并借助数控机床特有的新型夹具,能够对细长工件进行更好的铣削,目前取得了非常好的效益,并得到了不断推广。     

工件材料特征对蠕动磨削力的影响和磨削参数选择

提出了以工件材料特征为基础的蠕磨削计算公式,花岗石锯实验验证了该计算公式正确性,最后应用该公式进行了磨削参数选择。     

数据驱动的车削和钻削加工能耗预测

为准确快捷地预测零件车削和钻削加工工艺过程的电能消耗,提出一种基于数据驱动的能耗预测方法,包括能耗数据采集和预处理、特征属性预处理、特征选择算法和能耗预测算法4个关键技术。将样本分类和RReliefF算法结合进行特征选择,采用神经网络、支持向量回归、随机森林3种算法预测能耗,并通过对算法进行调参提高预测精度。在此基础上进行了实验研究,应用所提方法预测零件外圆车削和钻削加工能耗,并同实测能耗进行比较。案例分析结果表明,所提方法能够分析得出零件加工能耗的主要影响因素,3种算法的平均预测误差在4.94%～9.94%之间,误差随着训练样本的增加逐步下降,其中神经网络算法的预测误差最小,低于现有方法,具有很大的应用潜力。     

基于支持向量机数控机床切削能耗预测方法研究

数控机床在制造业中耗能比例大,研究其耗能至关重要。在数控机床切削过程中,切削参数的不同直接影响数控机床切削能耗大小。基于此分析切削过程中切削速度、进给量和切削深度等切削参数对数控机床切削能耗的影响,搭建基于支持向量机数控机床能耗与切削参数的模型。实例对比验证了基于支持向量机数控机床能耗预测方法的可行性,简化了传统经验公式繁琐的计算过程,相对于BP神经网络法比较精确,为数控机床节能问题、能耗定额等实际问题提供了基础理论依据。     

化工设备的参数化设计方法

本文提出了一种适合化工设备的基于普通算法进行推理的参数化设计方法。该方法引入了建立和管理参数化模型的策略,通过扩展一般的图形数据结构统一表示几何约束。在此基础上研制开发了面向对象的参数化设计系统,并把该系统应用于化工设备的设计中,实现了化工设备设计的参数化。     

Petri网在制造系统建模与仿真中的应用

介绍制造系统的概念以及制造系统建模与仿真的目的和意义,阐述Petri网的内涵,同时引出面向对象的Petri网的定义.依据面向对象的Petri网的理论,给出制造系统的建模过程,最后将统一建模语言(UML)融入到制造系统的建模与仿真中,通过实例进一步阐明了Petri网在制造系统建模与仿真中的应用.     

基于特征的摩托车车架参数化设计系统

对基于特征的参数化设计方法及特征的面向对象的表示进行了研究。以此为指导，利用Delphi开发了基于SolidWorks平台的摩托车车架参数化设计系统。     

基于CIMS和Petri网的SMT产品柔性数字化制造系统研究

目前,随着数字化制造技术的飞速发展,电子产品制造系统的柔性化、数字化是大势所趋.数字化制造技术已经成为先进制造技术的核心技术.在CIMS(Computer Integrated ManufacturingSystem:计算机集成制造系统)的环境下,介绍产品数字化制造系统的框架及其特点.基于Petri网构建产品的制造系统,以SMT产品制造系统为对象,探讨了基于Petri网调度的SMT产品柔性数字化制造系统的可行性,并给出了相关优化建议.     

基于Petri网的产品研发设计工作流的柔性建模方法

为了解决复杂产品研发设计工作流建模问题,提高产品研发设计工作流管理系统在运行中对动态变化的响应能力,提出了一种基于Petri网的柔性建模方法.该方法结合面向对象和分层的思想对Petri网进行扩展,利用优先级、变迁触发规则等属性规则描述了模型的柔性.该方法不仅可以降低产品研发设计工作流建模的复杂度,还可以支持产品研发设计...     

并行工程环境下钣金零件面向制造的设计

提出了并行工程环境下面知制造的设计方法（ＤＦＭ）,以钣金零件为实例,建立了原型设计系统,并采用了特征技术和人工智能技术以及面向对象的方法。其中主要解决了钣金件基于特征的产品建模和面向对象的知识表达以及零件早期设计的ＤＦＭ 评价。     

机械智能制造工件的自由度和加工要求分析

随着科技水平的进步,机械智能制造工件的自由度会对加工要求和加工效率产生一定影响.针对常见加工表面不同情况下自由度的影响,分析工件的自由度与加工要求的关系,为设计定位方案提供依据.     

网络化制造平台的参数化协同设计系统研究

在ASP网络化制造平台上开发出参数化协同设计系统。基于系统,设计人员可异地同步或异步完成产品的协同设计及对产品的快速参数化设计,从而快速响应变化市场需求,实现企业产品开发中的协同设计,缩短开发时间;同时减少产品快速开发中的大量重复性工作,提高开发效率,降低成本。分析了系统总体结构,对实现系统的CAD软件参数化驱动二次开发、数据信息传递、数据库的组织与通信等关键技术进行了阐述,对产品开发设计流程进行了说明;以冲压模参数化设计为例,通过不同用户基于网络实现了产品协同设计过程中对零部件的高效快速设计与装配修改以及对网络信息资源的共享、产品的可视化服务。