人工智能驱动的尺寸公差设计：机器学习与CAD/CAM/CAPP融合研究

"《人工智能-机器学习-计算机辅助尺寸公差设计技术的研究》是一篇深度探讨人工智能与机器学习在制造业中应用的论文。论文首先阐述了研究的背景和意义，指出随着计算机技术的发展，特别是并行工程的引入，传统设计制造模式正在发生变革。作者提到了CAD/CAM/CAPP（计算机辅助设计、制造和工艺规划）系统当前的现状，强调了尺寸公差设计在现代制造中的关键作用。 论文第二章详细介绍了尺寸链的自动生成方法，包括尺寸链模型的构建、数据结构的设计，以及利用搜索原理确定增减性，通过程序流程图展示算法流程。通过实例分析，展示了这一技术的实际应用。 第三章聚焦于尺寸公差信息的表示，采用XML（可扩展标记语言）作为核心工具。作者解释了XML的优势，尤其是在机械工程中的广泛应用，并讲解了如何设计、规范化公差信息的XML表示，以及存储、解析和显示公差信息的过程。同时，还讨论了SVG（可缩放矢量图形）在图形化表示尺寸链信息方面的应用。 第四章深入探讨尺寸模型和公差分析，包括尺寸链的形成、组成环和封闭环的概念，以及不同的公差分析方法，如线性化方法、统计试验法等，并通过实例进一步验证这些方法的有效性。 第五章则是系统设计部分，描述了开发环境的选择，Pro/TOOLKIT工具的使用，以及系统模块的设计，包括尺寸链生成模块和公差分析模块。论文提供了一个实际的系统运行实例，以便读者理解整个系统的运作流程。 最后，在第六章，作者总结了研究的主要成果和结论，同时也对未来的研究方向进行了展望。整篇论文不仅涵盖了理论研究，还包含了实际应用案例，对于理解和提升计算机辅助尺寸公差设计的技术水平具有重要价值。"