【摘 要】
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特征识别是从零件模型中获取相关特征信息,这些特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP和CAD集成的关键。由于零件模型包含的特征种类繁多,特别是特征之间存在交叉,使得特征识别
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特征识别是从零件模型中获取相关特征信息,这些特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP和CAD集成的关键。由于零件模型包含的特征种类繁多,特别是特征之间存在交叉,使得特征识别的难度较大。该文论述了一种基于BP神经网络的特征识别方法,探讨了如何将特征表示为神经网络的输入表达式,如何确定神经网络神经元的维数,以及利用该神经网络进行特征识别的方法。实验实例证明了该文方法的有效性,从而为特征识别和维护提供了一种新的有效方法。
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