基于人工神经网络的气门电热镦粗工艺专家体系

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基于人工神经网络的气门电热镦粗工艺专家体系

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毕业论文范文题目：基于人工神经网络的气门电热镦粗工艺专家体系，论文范文关键词：基于人工神经网络的气门电热镦粗工艺专家体系
基于人工神经网络的气门电热镦粗工艺专家体系毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年来跟着汽车产量激增及对机能请求的进步,所需气门的规格、品种跟数量愈来愈多,对其品质请求也愈来愈高。目前气门锻件有两种出产工艺方法:一种是采取电镦制坯,而后在螺旋压力机上终锻成型;一种是热挤压抑坯,而后镦锻成型。在国内,目前广泛采取第一种工艺方法出产。电热镦粗工艺存在设备投资较低、锻件杆部尺寸精度高、各项品质系数较高等长处,但因为电镦过程波及的工艺参数较多,某一参数不牢固或相干工艺（此处忽略..）参数配合不好,都将造成电镦出产中的品质缺点使成品率降落。目前对气门电镦工艺的研究重要集中在定性分析上,固然采取了数值模仿跟实际推导方法,然而因为电镦工艺的影响因素较多,各因素之间彼此作用,并且表示这些方法的模型都是在很多假设前提下树破起来的,模型的坚固性跟相信度较差,很难用于实际出产。因此利用人工神经网络非常合适描述存在黑箱性质跟非线性强的对象的长处,假想将断定电镦工艺参数的问题视为（此处忽略..）黑箱,影响工艺参数断定的各种因素作为神经网络的输入,而把要断定的参数作为神经网络的输出,树破起某些复杂电镦工艺参数断定的模型,通过足够的数据样本练习神经网络,来描述断定某些工艺参数的过程。本文采取组合BP人工神经网络来逐步断定气门电镦工艺参数,用合适的学习样本来练习网络,不仅能较好地描述工艺参数断定过程,还能猜测出较为公道的工艺参数把持值。为了提供实际可用的体系,将人工神经网络跟专家（本文此处忽略..）体系结合起来树破气门电热镦粗混淆专家体系。针对气门电镦成型的工艺问题,对比较轻易应用逻辑推算的工艺参数采取利用传统的专家体系模式断定;而对非线性、不轻易正确推算的工艺参数采取人工神经网络断定。从而实现了将善于处理正确、线性信息的传统人工智能/专家体系跟善于处理不正确、非线性的神经网络体系的结合,为全部工艺过程的把持参数确切定提供了较好的实用的混淆型体系。本文利用面向对象编程技巧C++（本文此处忽略..）语言,在VC++6.0程序开发器上,针对工艺参数确切定过程,采取基于原型的常识表示方法,将断定相应参数的常识库跟推理机制封装起来。神经网络打算部分采取MATLAB编程实现,并且通过在VC中调用MATLAB的打算引擎来实现数据的处理跟传递。用户界面采取MFC来设计。基于神经网络的混淆专家体系提供的打算成果经过实际验证表明,后果良好,为获得公道的气门电热镦粗工艺参数提供了坚固根据。

以上为本篇毕业论文范文基于人工神经网络的气门电热镦粗工艺专家体系的介绍部分。

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