language
-
-
Contact UsA large group company integrating R&D, production and sales of mechanical and electrical equipment. -
Contact UsA large group company integrating R&D, production and sales of mechanical and electrical equipment. -
Contact UsA large group company integrating R&D, production and sales of mechanical and electrical equipment.
冶金設備廠家淺談如何有效地提高鑄件的成品率
發布時間:
2024-09-26
冶金設備廠家淺談鑄件缺陷診斷的專家系統正是基于這種情況而建立的。
冶金設備廠家淺談鑄件缺陷診斷的專家系統正是基于這種情況而建立的。如鑄件缺陷分析的專家系統可幫助鑄造生產者識別缺陷，分析缺陷產生的原因，最后給出解決方法，它主要是通過專家系統的推理機制來完成的。但專家系統也有不足之處，即如何將專家的經驗很準確地描述出，如何在模糊生產條件下作出準確的判斷，如何在缺陷產生之前預見缺陷，進而解決缺陷等。
冶金設備廠家淺談神經網絡的出現給缺陷預測提供了可能。通過神經網絡的前向計算，可對鑄造缺陷進行預測，這一方法已經實現，如“球墨鑄鐵件缺陷診斷的神經網絡模型”。該系統通過對球鐵件的常見缺陷及影響因素進行歸納總結，依據球鐵生產過程中的工藝參數，采用神經元網絡的方法建立球鐵缺陷的預報系統，并且對預測可能產生的缺陷提出防止措施，從而有效地提高鑄件的成品率。在利用神經網絡預測缺陷時，應注意工藝措施的合理描述，模糊描述就是有效的一種方法，如澆口、冒口設置的合理性等。
此外，若所預測的缺陷種類多，網絡龐大時，應借助遺傳算法來進行神經網絡的訓練，這樣可大大減少樣本數及提高網絡訓練速度，相信這些方法很快會被應用于該領域。此外，一些研究仍是在特定試驗條件下得出的，使其通用性受到限制。
上一頁:
相關新聞
一家擁有設計研發、加工制造、工程安裝服務、國際貿易為一體的現代化機械高端裝備制造企業