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题名基于BP二分类网络的复杂加工特征的识别算法
被引量：1
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作者
王洪申
贾苏洋
强会英
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机构
兰州理工大学机电工程学院
兰州交通大学数理学院
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出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025年第7期1192-1204,共13页
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基金
国家自然科学基金(61962035).
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文摘
加工特征识别能够从实体模型的几何和拓扑关系中提取出有价值的制造语义信息,是实现从设计到数字化加工无缝连接的重要方法.针对现有的加工特征识别方法对复杂特征的处理不能满足工程需要的问题,为了提高对复杂制造特征的识别性能,提出一种基于反向传播(BP)二分类网络的复杂加工特征识别算法.首先根据构成特征的特征面的边的属性自定义特征编码规则,并将特征表示为12维特征向量;然后针对铣削零件中常见的6种加工特征设计了6种多重BP二分类网络,并运用自主设计的特征数据集对网络进行训练,获得了良好的特征识别效果;为了构建用于训练的较大规模的加工特征数据集,提出特征数据集自动生成方法,运用广义几何欧拉公式对自动生成特征数据集的模型进行有效性验证;最后针对相交加工特征,运用基面的概念将相交特征分解为多个孤立特征,再运用所设计的神经网络进行特征识别.自建模型实例并抽取ESB模型库中部分模型进行测试,测试结果表明该算法可有效地实现铣削零件上加工特征的识别.
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关键词
加工特征
特征识别
反向传播二分类网络
相交特征
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Keywords
machining features
feature recognition
back propagation binary classification network
features
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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