【摘 要】
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提出了一种基于神经网络与专家系统,具有一定自学习能力的铸造质量控制方法,具体描述了其工作原理。该系统由工艺参数优化模块和缺陷诊断模块组成。工艺参数优化模块以神经网
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京航空材料研究院
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提出了一种基于神经网络与专家系统,具有一定自学习能力的铸造质量控制方法,具体描述了其工作原理。该系统由工艺参数优化模块和缺陷诊断模块组成。工艺参数优化模块以神经网络为推理机,以过去生产数据和有限元数值模拟数据作为训练样本,建立工艺参数与铸件性能之间的非线性关系。缺陷诊断模块以基于产生式规则的推理方式,诊断缺陷类型、产生原因及防治措施,且诊断结果反馈到工艺参数优化模块,用于神经网络再学习。试验结果表明,该系统提高了工艺参数准确率,增强了缺陷诊断能力,减少了铸件次品率。
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