灰熵关联分析与粒子群-BP神经网络在装配质量预测中的应用

"多装配特征影响下的装配质量特性预测方法" 本文主要探讨了在产品装配过程中如何提高一次性装配成功率的问题。针对这一挑战，研究采用了灰熵关联分析与粒子群优化的BP神经网络相结合的方法来预测装配质量。灰熵关联分析是一种数据处理和特征选择的技术，它能有效识别出影响装配质量的关键特征，从而减少预测模型的复杂性。而粒子群优化的BP神经网络则用于构建预测模型，通过优化算法提升模型的预测精度。 首先，灰熵关联分析在装配特征中起着筛选作用。在产品装配过程中，各种特征如尺寸精度、表面粗糙度、配合间隙等都可能影响最终的装配质量。通过灰熵关联分析，可以量化这些特征与装配质量之间的关系，找出对装配质量影响最大的特征，这对减少模型中的冗余信息和提高预测效率至关重要。 其次，BP神经网络是一种广泛应用于非线性问题预测的工具，但其容易陷入局部最优。为了解决这个问题，研究中引入了粒子群优化算法来训练BP神经网络。粒子群优化是一种基于群体智能的全局优化算法，能够有效地搜索权重和阈值的空间，帮助神经网络找到更优的权值配置，从而提高预测的准确性。 文章以某型号外圆磨床的砂轮架装配为例，具体实施了上述方法。通过对实际数据的处理和模型训练，验证了该方法在预测装配质量方面的有效性。实验结果表明，灰熵关联分析能够准确地识别关键装配特征，粒子群优化的BP神经网络则能有效预测装配过程可能出现的质量问题，从而为提高装配成功率提供决策支持。 此外，该研究还涉及到了现代质量工程、先进制造技术和装配可靠性等多个领域的知识。作者团队包括了在这些领域有深入研究的教授、博士研究生和硕士研究生，他们利用理论研究与实际案例相结合的方式，为解决装配过程中的质量问题提供了新的思路和方法。 关键词：装配特征；装配质量；灰熵关联分析；BP神经网络；粒子群算法 总结来说，该研究为产品装配质量的预测提供了一种新的、有效的工具组合，结合灰熵关联分析的特征选择和粒子群优化的BP神经网络模型，有助于企业在生产过程中提前发现并预防潜在的装配问题，从而提高产品质量和生产效率。