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基于表面粗糙度的缸体打磨控制专家系统研究*

作者: 顾寄南,潘甜 日期:2018-05-31/span> 浏览:1287 查看PDF文档

                                                                   基于表面粗糙度的缸体打磨控制专家系统研究*
                                                                                     顾寄南,潘甜
                                                           (江苏大学 制造业信息化研究中心,江苏 镇江 212000)



摘要:针对当前铸件后处理打磨过程中高污染、低效率和传统人工打磨出现的低质量、高成本等问题,对打磨过程各环节进行了研究,并对打磨过程进行了总结与优化。结合专家知识和操作经验,从机器人打磨过程中的表面粗糙度出发,设计和开发了应用于缸体表面打磨控制的专家系统;采用BP神经网络模型对打磨结果进行了预测,着重论述了打磨控制方法的改进,实现了加工参数的优化;在打磨专家系统实现过程中,对专家系统主要功能作了充分分析和详细设计,使用Java编程语言实现了系统功能,采用MySQL数据库进行了数据存储。研究结果表明:该系统可有效降低打磨过程中的表面粗糙度,提高表面质量;这对减轻工人劳动强度、提高打磨效率、降低环境污染、节约生产成本有着十分重要的意义。

关键词:缸体打磨;专家系统;BP神经网络

中图分类号:TH161+.14;TP273                            文献标志码:A                         文章编号:1001-4551(2018)03-0219-05




本文引用格式:

顾寄南,潘甜.基于表面粗糙度的缸体打磨控制专家系统研究[J].机电工程,2018,35(3):219-223.
GU Ji nan, PAN Tian. Expert system for cylinder grinding control based on surface roughness[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2018,35(3):219-223.
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