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
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更新于2024-07-04
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"《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。"
2022-05-07 上传
programyp
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