基于知識的自動武器關重件數(shù)控加工工藝設計技術研究.pdf

1、針對我國自動武器行業(yè)數(shù)控加工工藝設計缺乏規(guī)范、完全依靠設計師經驗及程序編制效率低下的特點，本文以自動武器關重件為例提出了基于知識的自動武器關重件數(shù)控加工工藝設計技術研究，將KBE領域的關鍵技術應用于自動武器關重件的數(shù)控加工研究，提出三種加工參數(shù)推理預測的可行方案并創(chuàng)建相應的軟件推理模塊。具體研究內容有以下四點:
　　(1)研究了基于PMI/MKE的自動武器關重件NC代碼自動生成技術，闡述了三維PMI標注與MKE技術相結合的NC代碼

2、生成技術實現(xiàn)方法，對其關鍵技術加工特征定義方法以及加工規(guī)則定制和調用規(guī)則進行了深入研究。以自動武器典型零件特征開閉鎖螺旋槽特征為例，詳細介紹了NC加工代碼自動生成的原理。
　　(2)研究了基于BP人工神經網絡的數(shù)控加工方法和切削參數(shù)預測技術，分析了基于Matlab的BP人工神經網絡加工方法及參數(shù)預測方法，確定了加工方法及參數(shù)預測模型的結構及參數(shù)，通過收集整理得到的樣本對神經網絡進行訓練和精度分析，并創(chuàng)建了基于BP神經網絡參數(shù)預測軟

3、件模塊。
　　(3)提出了基于實例-BP神經網絡的關重件數(shù)控加工知識綜合推理技術，總結出了17類自動武器零件的典型加工特征，結合企業(yè)的現(xiàn)有生產狀況創(chuàng)建了其數(shù)控加工知識庫;采用基于實例推理的方法創(chuàng)建了其數(shù)控加工知識推理機，對推理得出的相似實例，通過訓練好的BP神經網絡預測其工序能力，選擇工序能力最高的切削參數(shù)組輸出，從而確定其優(yōu)化的工藝參數(shù);創(chuàng)建了基于實例-BP神經網絡綜合推理軟件模塊。
　　(4)基于以上三種方法提出一種基于