【摘 要】
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为了提高CAPP系统的实用性、柔性和动态适应性,提出了一种混合决策的CAPP系统体系结构。利用基于特征匹配和特征属性匹配的两级实例检索方法,得到实例库中与待加工零件最相似
【机 构】
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中国矿业大学机电工程学院,清华大学自动化系国家CIMS工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(60474060);国家“863”高技术计划(2001AA411130)资助项目
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为了提高CAPP系统的实用性、柔性和动态适应性,提出了一种混合决策的CAPP系统体系结构。利用基于特征匹配和特征属性匹配的两级实例检索方法,得到实例库中与待加工零件最相似已有零件的加工特征排序和加工方法。为了进一步得到符合车间生产条件的工艺计划,研究了计算机辅助工艺规划和生产计划与控制系统集成过程中出现的加工资源选择问题,并利用BP神经网络以及相关算法实现了二者集成过程中的加工资源决策,以提高CAPP系统的动态适应性。结果表明：综合利用实例检索和加工资源动态决策的方法,既可以保持CAPP系统的实用性,又可
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