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题名神经网络在超声-电火花复合加工参数预测中的应用
被引量：2
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作者
胡玉景
张建华
任升峰
段彩云
白文峰
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机构
山东大学机械工程学院
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出处
《电加工与模具》
2006年第1期31-34,共4页
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文摘
超声-电火花复合加工参数的选择及合理搭配对加工方法的应用、生产率的提高和工具电极的损耗都极其重要,是稳定高效加工进行的前提和保证。通过分析复合加工的主要影响因素,建立了基于BP人工神经网络的超声电火花加工工艺参数优化系统和相应的数据库系统。在给定条件下,系统得到的加工参数更加趋于合理,复合加工系统的总体性能得到提高,克服了传统单纯依赖于工艺数据库的参数选取系统的局限性。试验结果与预测结果有较好的一致性,表明了该系统可为超声电火花加工提供合理可靠的加工方案,系统更加便于用户操作。
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关键词
加工参数预测优化
人工神经网络
超声-电火花加工
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Keywords
machining parameters predicting
artificial neural network（ANN）
ultrasonic vibration assisted electro-discharge machining （UEDM）
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分类号
TP389.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于残差修正的产品质量预测方法
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作者
陈昕航
徐新胜
曹立
吴松泽
陆弘毅
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机构
中国计量大学质量与标准化学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第2期177-184,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(52175257)
浙江省2021年度重点研发计划主动设计项目(2021C01053)
国家重点研发计划项目(2021YFC3340400)。
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文摘
在工业4.0背景下,产品质量预测对于智能制造生产线的高效运行和资源节约具有重要意义。然而,现有的质量预测方法因参数预测误差累积,导致产品质量预测准确性下降,易造成误判。因此,提出一种基于残差修正的产品质量预测方法。首先,基于深度学习模型构建产品质量预测模型,以及工艺参数预测残差与产品质量预测残差之间的关联模型。其次,预测未加工的工艺参数来补全生产工艺参数信息,利用质量预测模型初步得到产品质量预测结果。再次,计算工艺参数预测残差,并通过关联模型得到产品质量预测残差。最后,利用产品质量预测残差修正初步预测结果,从而获得最终的产品质量预测结果。案例分析表明,该方法有效降低了产品质量预测误差,提高了预测准确率,能及时发现智能制造生产线上潜在不合格品并停止后续生产工序,实现资源节约的目标。
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关键词
加工参数预测
产品质量预测
预测残差计算
产品质量预测修正
随机森林
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Keywords
process parameter prediction
product quality prediction
prediction residual calculation
product quality prediction correction
random forest
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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