基于神经网络的模具标准评价方法研究-机械工程专业论文.docx

摘 摘 要 I万方数据 I 万方数据 摘 要 模具标准化程度是衡量模具工业水平的重要标志。制定和贯彻模具标准，提高模 具标准件的应用覆盖率，可减少模具加工工时，缩短模具生产周期，从而有效地提高 模具质量，降低生产成本，提高企业的市场竞争力。 本文以模具中占比最大的冲模和塑料模国家标准（GB）与行业标准（JB）为研 究载体，重点以模架、模具零件和技术条件等大类标准为对象，从技术指标、技术要 求和技术成本 3 个方面，将尺寸系列、表面粗糙度、形位精度等 6 个因素作为评价要 素，对我国现行冲模和塑料模标准进行了大量的归纳、分析和量化，采用综合评价方 法构建模具标准评价模型，建立模具标准评价系统，实现对模具标准的适用性评价。 本课题的主要研究内容如下： 1. 分析我国冲模和塑料模标准现状，从技术指标、技术要求和技术成本 3 个方 面确定影响模具标准评价的 6 个要素，为建立模具标准评价体系奠定技术基础。 2. 根据模具标准评价体系，借助专家经验对评价要素进行权重配比，初步确定 各影响要素的权重值，为神经网络评价模型的构建奠定基础。 3. 利用 MATLAB 软件编制程序，完成对模具标准的尺寸系列与优先数系的重复 率值计算，根据正态分布函数的特性及权重值，建立重复率值与量化分值的函数关系， 进而对标准各评价要素进行量化。 4. 将评价要素的量化分值作为神经网络的训练样本，运用神经网络建立训练样 本输入与输出之间的函数关系，获得的函数关系即为标准的评价模型。训练过程对专 家配比的权重值进行自适应修正，使之趋于更加准确，从而构建符合我国模具标准体 系现状的评价模型。 5. 用评价模型获得的评价分值与计算值作对比，验证用所研究量化方法获得的 评价模型是否正确，同时证明要素的量化分值与总分值之间存在线性关系。 6. 在 MATLAB 软件中，运用 GUI 提供的集成开发环境 GUIDE，通过编程建立 模具标准评价系统的人机界面，只需一个.exe 文件即可实现 12 种类型模具标准的适 用性评价，具有较高集成度，使评价更加简单、便捷、准确、稳定。 本课题研究提出了一种标准适用性预测的科学方法，并研发了相应的评价系统， 这在国内外尚属首次。对于我国模具标准草案的立项评估和 ISO 等国外先进模具标准 的采标程度判断提供了参考依据，具有应用价值。该方法解决了我国模具标准化工作 一直以来希望研究解决的标准适用性评价问题，对其他专业技术标准的评价研究具有 指导意义。 关键词：模具标准；评价模型；线性神经网络 Abstract Abstract II万方数据 II 万方数据 Abstract Standardization of the mold is an important sign to measure industrial of mold. Developing and carrying out mold standard can improve the rate of application and coverage, reduce the time of mold processing, and cut down the circulation of mold manufacture. That can highlight the mold quality efficiently, lower the cost of manufacture, and increase market competitiveness of company. This paper use die and plastic pattern of government standard (GB) and industrial standard (JB) as support, these two types of mold occupies greatest proportion in mold. Large standards as important objects such as die set, mold parts, technology condition etc. From 3 parts that technology indicator, technology requirement and technology cost and 6 elements such us dimension size, surface roughness form and position and so on as measure factors. Induction die and plastic mold standard of our country,