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基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法 被引量:8
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作者 张禹 董小野 +3 位作者 李东升 曾奇峰 杨树华 巩亚东 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期251-262,共12页
特征识别是实施STEP-NC重要的一步,也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键。本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法。该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后,基于边的凹凸... 特征识别是实施STEP-NC重要的一步,也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键。本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法。该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后,基于边的凹凸性判断构建了零件最小子图。然后,将混沌算法、遗传算法与BP神经网络算法有机相结合提出了改进的BP神经网络。最后,通过将获得的零件模型最小子图信息数据输入到改进的BP神经网络,实现了对STEP-NC制造特征高效精准地识别。通过实例验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 STEP-NC 特征识别 STEP AP203文件 最小子图 改进BP神经网络
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