一种基于制造大数据的产品工艺自适应设计方法

发布时间：2022-12-23 03:18

　　随着数字化与智能化生产方式在制造业中的广泛应用,引导企业重视并发挥制造大数据的价值对革新产品工艺设计具有重要意义。本文旨在面向企业数据与业务深度融合的应用需求,提出一种基于制造大数据挖掘的产品工艺自适应设计应用方法,用于解决企业中制造数据利用率不足等问题。以企业制造数据为起点,提出了"数据+知识+决策"的产品工艺自适应设计模式,总结了该模式的制造数据挖掘与利用流程,涵盖多源异构数据融合、数据清洗与预处理、数据变换与降维、数据挖掘、数据可视化和设计决策6个过程。最后以汽车产品焊接工艺为例,建立焊接工艺参数与焊接缺陷的预测模型,用于改善焊接工艺并提高焊接质量,实现制造大数据驱动的焊接工艺自适应设计。研究表明,制造大数据蕴含丰富的知识与模式,可以指导产品设计决策,支持实现不同制造环境下的产品工艺自适应设计;建议进一步推动大数据与第五代移动通信技术等新兴技术的结合,增加对大数据平台、算法设计平台研发的投入,激发制造大数据与产品工艺设计的更大交融。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、前言
二、产品工艺自适应设计方法分析
    （一）多源异构数据融合
    （二）数据清洗与预处理
    （三）数据变换与降维
    （四）数据挖掘
    （五）数据可视化
    （六）设计决策
三、制造大数据在产品工艺自适应设计中的应用——以数据挖掘为例
    （一）焊接射线图像缺陷检测
    （二）工艺参数和焊接质量关联性模型
    （三）缺陷检测模型在产品工艺设计中的应用
四、结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]Dirichlet混合样本的EM算法与动态聚类算法比较[J]. 夏棒,EMILION Richard,王惠文.  北京航空航天大学学报. 2019(09)
[2]类属数据的贝叶斯聚类算法[J]. 朱杰,陈黎飞.  计算机应用. 2017(04)
[3]从3V到5V:大数据助推经济行为的深化研究[J]. 王国成.  天津社会科学. 2017(02)
[4]排气阀凹槽机器人自动化堆焊工艺设计[J]. 周方明,刘威,王贤,于洪战.  江苏科技大学学报(自然科学版). 2014(02)
[5]聚类算法研究[J]. 孙吉贵,刘杰,赵连宇.  软件学报. 2008(01)
[6]数据挖掘综述[J]. 王光宏,蒋平.  同济大学学报(自然科学版). 2004(02)

硕士论文
[1]面向中医处方的关联规则挖掘模型改进与应用研究[D]. 汪玉薇.湖北中医药大学 2017
[2]数据可视化系统架构的设计与实现[D]. 许文鹏.北京交通大学 2015



本文编号：3724604