【摘 要】
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随着制造业信息技术的更新换代,NX的机电一体化概念设计系统（Mechatronics Concept Designer System,以下简称MCD系统）在工业4.0时代背景下其应用的优势愈发凸显。使用MCD系统能够对用户产品进行管理,同时该系统能够给用户提供设计方案上的建议。然而在MCD系统中,智能化分类仍然处于初期阶段。MCD系统作为NX平台下核心系统之一,如果能将智能化的功能引入到MCD系统
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随着制造业信息技术的更新换代,NX的机电一体化概念设计系统（Mechatronics Concept Designer System,以下简称MCD系统）在工业4.0时代背景下其应用的优势愈发凸显。使用MCD系统能够对用户产品进行管理,同时该系统能够给用户提供设计方案上的建议。然而在MCD系统中,智能化分类仍然处于初期阶段。MCD系统作为NX平台下核心系统之一,如果能将智能化的功能引入到MCD系统中,就可以更好的提高系统的便利性与用户的体验感。因此,本文基于几种不同的深度学习模型算法,提出用于工业流水线上仿真物料形状智能分类的混合模型算法,并最终在西门子MCD系统下设计并实现了一个仿真物料形状智能分类系统。本论文的主要工作如下:1.基于机器学习的仿真物料形状的智能分类模型算法的研究:本文在研究常见的智能分类模型算法基础之上,设计并实现一个适用于仿真物料形状的智能分类算法,提高仿真物料形状的智能分类精度。2.仿真物料形状智能分类系统的设计与实现:在MCD系统中,设计并实现仿真物料智能分类系统,用于仿真物料形状智能分类。3.模型算法的测试评估以及智能分类系统的功能测试评估:通过实验测试智能分类算法的精度,并在MCD系统仿真模式下,通过实验对该系统进行功能测试与性能测试。本文提出一个适用于MCD系统仿真物料形状分类的混合模型算法,与传统的分类算法相对比,该算法在仿真物料数据集合上具有收敛快及精度高的优点。并基于该算法设计实现了针对于工业智能化仿真流水线的智能分类系统,为MCD系统的智能化发展提供技术支撑。
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