基于几何推理和神经网络的加工特征识别混合算法

目录

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1 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 国内外相关研究综述

1.2.1 神经网络技术

1.2.2 加工特征识别技术

1.3 本文主要研究内容

1.4 论文组织结构

2 属性邻接图的构建

2.1 属性邻接图的理论基础

2.1.1 属性邻接图的特征面定义

2.1.2 属性邻接图的模型表达

2.2 模型属性邻接图的构建及预处理算法

2.2.1 属性邻接图的构建算法

2.2.2属性邻接图的预处理算法

2.3 本章小结

3 加工特征几何推理算法

3.1 加工特征分类

3.2 基于特征面的图分解算法

3.2.1 基于图的三阶分解算法

3.2.2 基于Co-defined面的子图重构算法

3.3 基于规则的加工特征匹配算法及分析

3.3.1 基于规则的加工特征匹配算法

3.3.2 基于规则的加工特征匹配算法分析

3.4 算法流程及实现

3.5 本章小结

4 加工特征神经网络算法

4.1 基于多视图的加工特征降维映射算法

4.2 基于神经网络的加工特征分类器

4.2.1 构建卷积神经网络模型

4.2.2 卷积神经网络模型的训练

4.2.3 基于期望的加工特征分类器

4.3 算法流程及实现

4.4 本章小结

5 加工特征识别混合算法及原型系统实现

5.1 基于几何推理和神经网络的加工特征识别混合技术

5.2 基于UG-NX及Tensorflow的开发技术

5.2.1 基于UG-NX的开发技术

5.2.2 基于Tensorflow的开发技术

5.3 原型系统框架及模块

5.4 应用实例

5.4.1 典型加工特征匹配

5.4.2 复杂零件的加工特征识别实例1

5.4.3 复杂零件的加工特征识别实例2

5.4.4 基于特征识别技术的自动标注应用实例

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 创新点

6.3 展望

致谢

参考文献