【摘 要】
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针对传统基于知识库及规则库的零件可制造性分析方法柔性差,以及现有基于深度学习的可制造性分析方法无法给出零件具体不可制造原因的现状,提出一种基于深度学习的零件可制造
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51875474),装备预研领域基金项目(61409230102)
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针对传统基于知识库及规则库的零件可制造性分析方法柔性差,以及现有基于深度学习的可制造性分析方法无法给出零件具体不可制造原因的现状,提出一种基于深度学习的零件可制造性分析方法。首先,通过数字化建模技术构建大量带有具体可制造性类别标签的三维CAD模型,并进行点云提取,从而构建深度学习所需数据集;然后,基于PointNet网络结构搭建面向孔特征可制造性分析的深度学习网络,并完成网络的调参及训练;之后通过与基于体素表示的三维卷积神经网络(3D-CNN)及已有方法进行对比,说明所搭建的点云深度学习网络具有更好的鲁棒
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