【摘 要】
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工艺过程自动生成是指通过人工智能的方法实现工艺过程高效的自动编写。工艺过程的自动生成对减少工艺过程过于依赖经验知识、提高生产效率具有重要意义,同时对工业制造领域的发展具有推动作用。CAPP中的工艺过程生成多采用检索和重用相似工艺或通过规则推理生成工艺过程,该方法局限于大量特征工程,人工神经网络的出现克服了工艺过程人工设计及挑选特征的局限性。但深度学习方法在工艺生成领域仍存在不足,主要包括以下两点:
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工艺过程自动生成是指通过人工智能的方法实现工艺过程高效的自动编写。工艺过程的自动生成对减少工艺过程过于依赖经验知识、提高生产效率具有重要意义,同时对工业制造领域的发展具有推动作用。CAPP中的工艺过程生成多采用检索和重用相似工艺或通过规则推理生成工艺过程,该方法局限于大量特征工程,人工神经网络的出现克服了工艺过程人工设计及挑选特征的局限性。但深度学习方法在工艺生成领域仍存在不足,主要包括以下两点:（1）现有研究仅应用了前馈神经网络,对于工序间的序列关系,工艺特征的自动提取与多种特征的提取融合等方面未被考虑。（2）现有研究缺乏对工艺领域知识的引入,导致一些关键的工艺特征未被学习到。针对问题一,面向制造工艺过程生成领域,本文提出了一种基于CNNLSTM网络的制造工艺过程自动生成方法。利用多路CNN的多特征融合方法,解决多方面输入信息特征分析的问题,并结合LSTM建立了前后工序间的联系,在多种工艺属性指导下,有效提高了工艺过程中生成工序的正确性。实验结果表明,生成工艺过程与参考工艺过程的相似性达到0.4515,BLEU-4达到0.2376,好于对比方法。针对此问题二,本文提出了一种基于工序二元组制造工艺过程校正方法。该方法在CNN LSTM模型生成的工艺过程结果基础上引入了工序二元组这种外部知识,提高了生成工艺过程的正确性,并且证实了该方法的有效性。最后,集成本文提出的两种方法,设计并实现了基于深度学习的制造工艺过程自动生成系统,该系统可以根据输入的工艺属性信息自动生成相应的工艺过程,并且能够利用设置的二元工序库修正生成结果。
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