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分析鑄件缺陷產生情況
作者：bthhjx1 發布時間：2016-03-31
內容摘要：擬采用NNbox仿真環境和BP模型改進算法來分析鑄件缺陷產生情況的預報模型，并檢驗該法在實際應用中的可行性和實用性。 鑄件缺陷分析的神經網絡模型鑄件生產是一項復雜的工藝過程
擬采用NNbox仿真環境和BP模型改進算法來分析鑄件缺陷產生情況的預報模型，并檢驗該法在實際應用中的可行性和實用性。
鑄件缺陷分析的神經網絡模型鑄件生產是一項復雜的工藝過程，影響鑄件生產效率及產品質量的因素錯綜復雜。鑄件缺陷的預防和成為兩個重要內容，學者都在探討，如利用專家系統來分析缺陷，但是專家系統如何在不、不 或不確定的信息基礎上做出正確的結論仍在不斷探索中。由于神經網絡良好的非線性逼近能力、泛化功能等特點，為缺陷的分析、預測提供了可能。
影響鑄件缺陷產生的因素異常復雜，據統計有，各因素對各種缺陷的影響作用不盡相同，但對于某種缺陷的主要影響因素也是有限的。如果影響因素為X=1X），缺陷產生用Y=1Y）表示，目的就是要找出一個從R到R的非線性映射關系。BP網絡具有非線性映射能力和泛化功能，且性能穩定，因此可很好地解決該問題。
根據BP網絡的結構及控制目標與影響因素之間的關系，系統原理圖。由用戶輸入的影響因素與BP網絡的輸入層對應；BP網絡通過前向計算得出輸出層的輸出值，它又與缺陷產生情況對應，鑄造若出現缺陷則提出防止措施反饋給用戶。
