智能制造技术基础

1、切削刀具优选及切削参数自动生成研究，本课题以基本切削数据库为基础，综合利用多体人工智能技术以完成自动生成典型工步和分配余量；从刀库自动优选刀具；通过学习或切削数据库生成切削参数；根据工况反馈，按需要实时校正，优化产生适合具体加工条件的最佳切削参数，生产生适合具体加工条件的最佳切削参数，生产验证表明，生产率平均提高50%以上。2、智能自适应研究，本课题以BP神经网为核心，拟合典型切削规律，避免了精确建模的困难，使学习、约束和最佳适控结合。结合模糊数学和专家系统对工艺条件作特征分类，以减少BP网输入，简化推理过程，使适应对象具有通用性，采用多传感器信息融合技术提高工况检测精度，切削试验表明生产主提高40%以上，并有利于提高质量。