【摘 要】
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为了实现生产车间零件部智能制造,提出基于深度学习的生产车间零件部智能制造系统设计方法.首先,构建生产车间零件部的多参数协同优化模型,采用固定脉冲管冷轧方法,实现对生产车间零件的惯性组合控制;其次,采用深度学习算法,建立生产车间零件部智能制造的过程拟合控制模型;最后,采用数字组合和有限元预测,在不同参数的调节下,实现刀具拟合和微观参数控制,完成生产车间零件部智能制造系统优化设计.实验结果表明,该方法的稳定性较好,丰富和完善了生产车间零件设计及制备理论.
【机 构】
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苏州健雄职业技术学院,江苏苏州 215411
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为了实现生产车间零件部智能制造,提出基于深度学习的生产车间零件部智能制造系统设计方法.首先,构建生产车间零件部的多参数协同优化模型,采用固定脉冲管冷轧方法,实现对生产车间零件的惯性组合控制;其次,采用深度学习算法,建立生产车间零件部智能制造的过程拟合控制模型;最后,采用数字组合和有限元预测,在不同参数的调节下,实现刀具拟合和微观参数控制,完成生产车间零件部智能制造系统优化设计.实验结果表明,该方法的稳定性较好,丰富和完善了生产车间零件设计及制备理论.
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