生产线研发平台的智能化升级是企业进步的必由之路。随着计算机技术和CAD/CAM技术的发展,传统的设计平台已无法满足企业发展的需要。企业在市场竞争中想要脱颖而出,需要敏锐地捕捉市场需求,及时把握市场机遇,通过快速设计实现精益生产。因此,需要在企业积累多年的生产数据基础上进行信息化和标准化处理,通过智能化研发平台辅助生产人员快速设计。本文从生产平台的框架设计,生产线设备的选型以及机械装配结构的智能设计出发,以制麦生产系统为对象开展研究。主要的研究工作如下:(1)在统筹分析产品需求信息、设备选型信息和装配结构设计信息等数据的基础上,建立了面向中小企业的生产线智能研发平台总体框架;通过分析多目标信息中的数据需求,构建了基础信息的多级数据信息库,并以此作为生产线智能研发过程中的数据源。(2)针对设备选型效率低、历史选型数据利用不足的问题,基于数据挖掘,提出了设备的智能选型方法。面向订单需求,在结合熵权法进行信息数据的权重分配后,利用二分K-means算法对历史选型数据进行聚类,并比较订单信息与历史数据聚类中心的相似度,最后经过多指标综合对比,选取设备型号,保证了选型方法的有效性。(3)针对企业历史装配结构数据挖掘不充分、设备的机械结构装配设计自动化程度低等问题,研究了基于RBF神经网络的机械结构装配设计技术。在对历史装配结构数据聚类泛化的基础上,以相似度和层次分析法为判定依据,对比零部件的待装配特征,快速完成机械设备的装配结构设计。最后,结合实例验证了该装配结构设计方法的可行性。(4)根据企业的实际需求,开发了面向制麦生产系统的生产线智能研发平台,实现了设备智能选型、装配结构优化设计和自动装配等功能,并结合制麦生产系统中的设备模型验证平台的实用性。