基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
目的 开发一个智能铣削参数优化及自动获取模块来协同STEP-NC(数控编程接口标准),提高CNC(计算机数控系统)加工的智能化.方法 引入了金属铣削加工参数多目标优化模型,应用目标达到法对模型求解,又基于神经网络建立了金属铣削参数自动获取模型.结果 通过对模型的求解,得到了优化的铣削参数,把优化的铣削参数存储为样本,知识获取模型通过对样本的学习,获取对应条件下的加工参数匹配知识,改变加工条件,不需大量运算,可以获得优化结果.结论 面向STEP-NC铣削加工铣削参数的优化及自动获取模块具有良好的可移植性,通用性强.它根据STEP-NC程序中提供的信息优化铣削参数,提高加工设备的利用率,缩短生产周期,提高生产率,使cNC加工更加的智能化.
推荐文章
STEP-NC和XML的数控编程及网络传输
数字控制
编程
纠错
STEP-NC
XML
网络传输
面向STEP-NC控制器的数控加工工艺规划模型
STEP-NC
数控系统
工艺规划
工步
基于STEP-NC加工工步的优化
工步序列优化
遗传算法
STEP-NC
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 面向STEP-NC铣削加工参数优化
来源期刊 沈阳建筑大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 STEP-NC 铣削参数 多目标优化 目标达到法 神经网络
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 机械工程
研究方向 页码范围 319-323
页数 5页 分类号 TP391.73
字数 2846字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙军 沈阳建筑大学交通与机械工程学院 97 436 11.0 14.0
2 王军 沈阳建筑大学交通与机械工程学院 100 547 12.0 17.0
3 冯嵩 沈阳建筑大学交通与机械工程学院 6 22 3.0 4.0
4 谭景春 沈阳建筑大学交通与机械工程学院 7 24 3.0 4.0
5 赵小庆 沈阳建筑大学交通与机械工程学院 5 14 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (21)
共引文献  (20)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (17)
1984(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2003(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2006(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2010(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2011(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2013(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2014(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2016(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2017(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2018(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2019(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
STEP-NC
铣削参数
多目标优化
目标达到法
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
沈阳建筑大学学报(自然科学版)
双月刊
2095-1922
21-1578/TU
大16开
沈阳市浑南新区浑南东路9号
8-44
1979
chi
出版文献量(篇)
3683
总下载数(次)
5
总被引数(次)
32666
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导