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Global paint process optimization

机译:整体喷涂工艺优化

摘要

The present invention provides a method of optimizing a painting process for applying a paint layer on an article. The method comprises defining a functional relationship paint processing parameters and a paint layer property (i.e., the average paint layer thickness) using a neural network. This functional relationship is then used in a paint optimization function that measures a combination of quality control parameters and efficiency parameters. Finally, the paint optimization function is optimized by adjusting the paint processing parameters utilizing the functional relationship formed by the neural network. The invention also provides a system that implements the methods of the invention.
机译:本发明提供了一种优化用于在物品上施加油漆层的油漆工艺的方法。该方法包括使用神经网络定义功能关系的涂料处理参数和涂料层特性(即平均涂料层厚度)。然后,此功能关系用于测量质量控制参数和效率参数的组合的油漆优化功能。最后,利用神经网络形成的函数关系,通过调整涂料处理参数来优化涂料优化功能。本发明还提供一种实现本发明方法的系统。

著录项

  • 公开/公告号US7171394B2

    专利类型

  • 公开/公告日2007-01-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DIMITAR FILEV;

    申请/专利号US20030696789

  • 发明设计人 DIMITAR FILEV;

    申请日2003-10-30

  • 分类号G06E1/00;G06E3/00;G06F15/18;G06G7/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 21:00:01

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