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关键词：海川机器人,冷挤压自动化,上下料机械手,液压机自动化
【关键词】
海川机器人，冷挤压自动化，液压机上下料机械手，液压机自动化，冷冲自动化，代替人工。
【适用行业】
汽车配件、五金工具、阀门等需要冷挤压成型工序的全自动化生产。
【视频链接】
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台州海川机器人有限公司是由哈工大博士团队与玉环本地企业家共同创立的高科技企业。公司坐落于玉环县楚门镇同时在张家港杨舍镇科创园内拥有2千平米厂房及齐备的加工设备。公司借助于哈工大机器人研究所的技术力量致力于红冲、冷挤压全自动成套设备、阀门装配全自动成套设备的研发、制造。已成功研制高质量棒料自动送料机、电炉自动温控系统、液压机上下料机械手、红冲机械手、阀杆O型圈自动组装机。海大百川有容乃大，海川人以大海的胸怀广交各界朋友，秉承“品质第一，服务至上”的宗旨，制造真正能够代替人工的稳定可靠的自动化设备。
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冷挤压通用机械手,上下料机械手
品牌：bc-robot
类型：冷挤压机械手
加工精度：精密
自动化程度：自动
动力类型：机械传动
控制形式：人工
作用对象：五金
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产品类型：全新
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按字母分类 ：冷挤压工测验题--《机械工人》1981年03期
冷挤压工测验题
【摘要】：正 ~~
【作者单位】：
【关键词】：
【正文快照】：
一、填空: 1.冷挤压是机械制造工艺中 先进技术之一。它具有()、 ()、()和()等优越性。 2.冷挤压按变形时金属流动的方向与凸模运动的方向可分成三类: ()挤压、()挤压和()挤压。 、3.冷挤压单位挤压力是指在挤压过程中,()模单位面积上所承翩态霎的压力,它的单位是()o 4.冷挤
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京公网安备75号基于知识的冷挤压工艺设计智能系统及其关键技术研究--《山东大学》2005年博士论文
基于知识的冷挤压工艺设计智能系统及其关键技术研究
【摘要】：金属塑性成形是一种利用金属材料的塑性,对金属毛坯施加适当的能量和载
荷,使金属毛坯发生塑性变形而形成具有一定几何形状和力学性能的零件或半成
品件的成形工艺。金属塑性成形工艺不仅能成形几何形状复杂的零件,而且能改
善和提高零件内部的力学性能,因此被广泛应用于汽车、船舶、机械、冶金、建
筑、军械、航空航天等行业,在国民经济中占有重要的地位。目前金属塑性成形
正向净成形或近净成形方向发展,以减少后续的机加工量,从而降低产品的制造
成本,冷挤压成形就是其中的一种最为重要的净成形或近净成形工艺。当今社会
的竞争日趋激烈,高质量、高效率、低成本、低能耗、净成形和近净成形以及追
求环保性和可持续发展已成为制造业厂商在竞争中取胜的重要因素,而冷挤压成
形在很大程度上能够满足这些技术、经济和社会上的要求。然而,如何高效、保
质地制定出冷挤压成形工艺、设计和加工出能成形高质量冷挤压零件的冷挤压模
具已成为冷挤压成形领域的关键问题。众所周知,工艺设计是模具设计的基础。
从金属毛坯成形出冷挤压零件需要通过不同的冷挤压成形工序才能完成,设计合
理的冷挤压成形工序是编制冷挤压工艺过程中的核心工作。冷挤压工艺设计基本
上经历了传统的手工设计、计算机辅助设计和智能化设计三个阶段,目前的研究
重心正朝着智能化设计(基于知识的设计)的方向转移。智能化设计的研究与计
算机软硬件技术、人工智能技术、信息技术、数据库技术等的发展息息相关。人
工智能应用于工艺设计主要需要解决两个方面的问题,一方面是领域知识的表示
和知识库的开发,另一方面是推理策略的智能化。本文研究的主要内容就是将人
工智能技术应用到冷挤压工艺设计中,研究人工智能应用于冷挤压工艺设计的关
键技术,并建立基于知识的冷挤压工艺设计智能系统。
在本文的研究过程中,首先研究了冷挤压工艺设计系统知识库中知识表示的
方法,即基于产生式规则的知识表示和基于特征的知识表示:在VC++平台上,
建立了冷挤压工艺发计系统的知识库,通过运用面向对象的技术,提高了知识表
达的能力和效率;丌发了知识库的管理和维护系统,对所建知识库可进行增加、
修改和删除等操作,并对冷挤压工艺设计系统的知识库设定了访问权限,只有具
备相应权限的人才能对知识库进行相应的操作:开发了冷挤压工艺设计系统的知
,口粤粤粤里巴巴里里巴里里口月组
识库编辑系统,方便了知识的获取:建立了冷挤压工艺设计系统的知识冲突消解
策略以及推理和运行机理;开发了冷挤压工艺设计系统的材料库和设备库,库中
包含了常用的冷挤压材料和设备,方便了工艺设计过程中的调用。所开发的冷挤
压工艺设计系统的知识库、材料库和设备库为进行基于知识的冷挤压工艺设计智
能系统的研究和实现奠定了基础。
建立了基于人工神经网络的冷挤压工艺设计智能系统IcEPZs,进一步提高了
工艺设计系统的智能性。研究了Bp神经网络结构的选择:讨论了工艺设计中的
映射网络问题,并确定了集中反馈式映射结构作为工艺设计的人工神经网络映射
的实现结构:根据冷挤压成形的影响因素等,提出并实现了人工神经网络的输入
层、隐含层以及输出层神经元数的确定方法;在对Bp算法理论研究的基础上,
解决了人工神经网络的训练样本和训练过程中所面临的训练次数和精度问题,并
对Bp算法进行了改进:分析了冷挤压零件的特征分类,提出了一种新的二进制
特征编码方法,根据形状特征、工艺特征、精度特征、材料特征等各自特点论述
了各自不同的编码方式,进行了详尽的编码解释,为人工神经网络在工艺设计中
的应用提供了一条十分有效的路径,并选取典型零件进行了测试分析。
分析了基于知识的专家系统知识库的知识自动获取(机器学习),讨论了基
于知识的专家系统和人工神经网络的集成方法,提出了用人工神经网络补充和修
改基于知识的专家系统知识库内容的模型框架,并根据人工神经网络映射的特征
编码提出并实现了一种自动获取冷挤压零件特征的算法,详细讨论了算法过程,
并结合典型实例演示了知识获取的过程。
研究了模糊逻辑、人工神经网络与基于知识的专家系统集成的必要性和集成
方法:得出了将模糊逻辑与人工神经网络的集成应用于冷挤压工艺设计是可行的
结论;提出了模糊逻辑、人工神经网络与基于知识的专家系统集成的模型框架;
在分析了几种模糊神经元各自特点的基础上,解决了用模糊逻辑与人工神经网络
的集成来判断冷挤压零件能否一次挤出成形的问题:编写了模糊神经网络程序,
选取样本进行了人工神经网络的训练学习,并结合典型实例进行了分析测试。
根据本文所开发系统输出的有关参数设计了用于数值模拟的冷挤压成形模
具和毛坯,用有限元数值模拟分析软件DEFORM对用于测试的典型实例进行了
数值模拟分析,得到了较好的结果,从而验证了本文所做的研究工作。
综上所述,相对于国内外其他研究者在该方面的研究,本文研究工作的主要
特色是在所独自构建的冷挤压工艺设计系统的基础上,充分运用现代科学技术所
提供的科技手段和理论方法,将人工神经网络、模糊逻辑、特征建模技术以.及遗
传算法等应用于冷挤压工艺设计
【关键词】：
【学位授予单位】：山东大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2005【分类号】：TG376.12【目录】：
ABSTRACT11-14
第一章绪论14-26
1.1引言14-15
1.2人工智能与基于知识的专家系统在塑性成形领域中的应用15-21
1.2.1人工智能与基于知识的专家系统在级进模排样中的应用16
1.2.2人工智能与基于知识的专家系统在选材方面的应用16-17
1.2.3CBR技术在塑性成形领域的应用17-20
1.2.4人工智能与基于知识的专家系统在缺陷诊断中的应用20
1.2.5远程专家咨询系统20-21
1.3国内外冷挤压工艺设计研究现状分析21-23
1.4本文研究的意义和主要内容23-26
第二章基于知识的冷挤压工艺设计智能系统的理论基础26-42
2.1人工智能与基于知识的专家系统26-29
2.2人工神经网络29-32
2.3模糊逻辑32-34
2.4遗传算法34-36
2.5特征建模技术36-38
2.5.1特征及特征建模36-37
2.5.2特征建模方法和策略37-38
2.5.3特征表示和映射38
2.6有限元数值模拟技术38-41
2.7本章小结41-42
第三章基于规则的冷挤压工艺设计系统研究42-60
3.1冷挤压成形及其工艺设计42-45
3.1.1冷挤压成形42-43
3.1.2冷挤压工艺设计及其发展43-45
3.2基于规则的冷挤压工艺设计系统研究与开发45-59
3.2.1冷挤压工艺设计系统知识库的构建46-50
3.2.2冷挤压工艺设计系统的知识获取50-52
3.2.3冷挤压工艺设计系统知识库的管理与维护52-54
3.2.4冷挤压工艺设计系统材料库和设备库54-56
3.2.5冷挤压工艺设计系统的推理策略和运行机理56-59
3.3本章小结59-60
第四章基于人工神经网络的冷挤压工艺设计智能系统及其关键技术研究60-92
4.1基于人工神经网络的冷挤压工艺设计智能系统框架60-61
4.2人工神经网络的构建61-75
4.2.1Bp网络拓扑结构的选择61-62
4.2.2冷挤压工艺的人工神经网络映射模式62-64
4.2.3Bp网络训练算法64-66
4.2.4Bp网络训练样本的准备66-67
4.2.5Bp网络的训练过程67-68
4.2.6三层Bp网络神经元个数的设计68-70
4.2.7算法的改进70-75
4.3基于人工神经网络的冷挤压工艺设计系统的二进制特征编码技术75-82
4.3.1冷挤压零件的特征分类75-76
4.3.2冷挤压零件形状和关系特征的二进制编码76-78
4.3.3冷挤压零件几何特征参数78-79
4.3.4冷挤压零件精度特征编码79
4.3.5冷挤压工艺特征的二进制编码79-80
4.3.6冷挤压零件特征编码组80
4.3.7冷挤压零件特征编码举例80-82
4.4Bp网络部分源代码及测试举例82-91
4.4.1Bp网络部分源代码82-85
4.4.2典型测试实例之一85-88
4.4.3典型测试实例之二88-91
4.5本章小结91-92
第五章冷挤压工艺设计系统的知识自动获取92-106
5.1基于知识的专家系统中的知识获取与机器学习92-93
5.2人工神经网络与基于知识的专家系统的集成方法研究93-94
5.3基于人工神经网络的知识自动获取94-105
5.3.1人工神经网络与知识自动获取94-95
5.3.2基于人工神经网络的知识识别框架和识别系统95-97
5.3.3编码形式化97-100
5.3.4测试实例100-105
5.4本章小结105-106
第六章模糊逻辑与人工神经网络集成在冷挤压工艺设计中的应用研究106-124
6.1模糊逻辑、人工神经网络与基于知识的专家系统集成的意义和方法106-108
6.2模糊逻辑与人工神经网络集成在冷挤压工艺设计中的应用技术研究108-121
6.2.1模糊逻辑、神经网络与专家系统集成的模型框架108-109
6.2.2模糊神经元类型的选取109-111
6.2.3冷挤压成形影响因素分析及模糊知识规则的抽取111-112
6.2.4隶属度函数的选取和模糊化过程112-114
6.2.5人工神经网络结构及其训练114-115
6.2.6模糊运算的部分源代码115-119
6.2.7典型实例分析测试119-121
6.3模糊理论在冷挤压工艺设计中的其它应用探索121-122
6.3.1冷挤压工艺力的计算121-122
6.3.2冷挤压工艺的优化122
6.4本章小结122-124
第七章数值模拟技术应用和系统运行实例验证124-137
7.1DEFORM~(TM)概述124-125
7.2杯-杆类测试零件的数值模拟验证125-130
7.3轴类测试零件的数值模拟验证130-134
7.4杯类测试零件的数值模拟验证134-136
7.5本章小结136-137
第八章结论与展望137-140
8.1结论137-138
8.2展望138-140
参考文献140-152
攻读博士学问期间完成的论文及参与的科研项目152-153
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