6篇关于智能系统的计算机毕业论文

今天分享的是关于智能系统的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到智能系统等主题,本文能够帮助到你

面向工程信息一体化的焊接工艺智能编制方法研究与应用

这是一篇关于智能系统,MBD,工程信息一体化,焊接工艺,RBR-RF-BP的论文, 主要内容为焊接是现代制造业中最常用的构件连接方式。近些年来,随着我国轨道交通装备制造业的快速发展,焊接及其相关技术在该行业中也得到了很大的发展。特别是随着信息技术和人工智能技术的发展,以信息化和智能化实现传统的轨道交通装备焊接制造的转型升级,已经成为其重要的发展趋势。基于信息化和智能化技术,可实现焊接生产工业资源和生产信息的合理高效利用,提升焊接结构设计、工艺设计和焊接生产过程的一体化与智能化水平,并籍此降低焊接制造成本,提高生产效率。本文首先开展了MBD技术在焊接生产数字化制造领域的应用研究。从轨道车辆制造业装配焊接工艺的特点入手,结合MBD参数化、轻量化设计的思想,并针对现有的轨道车辆焊接工艺设计与作业指导方式存在的问题,提出了基于MBD的装配焊接工艺设计与作业指导总体方案。将工艺设计阶段所需的信息,通过人机交互方式显示,方便工艺人员审查所提供的设计信息是否满足工艺设计的需求,实现面向工艺阶段的结构设计,为轨道车辆制造的工程信息一体化后续研究工作奠定了基础。针对轨道车辆焊接工艺智能化设计中存在的知识表示困难、系统学习能力差及扩展性不足等问题,本文构建了基于RBR-RF-BP的混合推理模型。面向焊接工艺特点,设计了工艺设计知识分类体系,并针对动态知识提出了基于RF特征选择及BP算法的推理模型;针对静态知识基于RBR建立了相应的规则库,实现了工艺知识推理。应用某型号铝合金车体的实际生产数据进行模型测试,结果表明:RBR-RF-BP混合推理模型准确率为0.95,其中针对动态知识的RF-BP推理模型的准确率为0.89,针对静态知识的RBR模型准确率为0.99。将此模型应用于焊接工艺文件参数的推导,极大降低了工艺人员工作量,实现了焊接工艺文件高效、快捷的智能化编制。在上述理论研究工作基础上,开发了基于B/S架构的轨道车辆焊接工艺智能系统。该系统集焊接生产资源管理、智能推理、审批流程、多方交互为一体,协同三维动态装配方法,可实现自我学习、可解释和基于三维模型的焊接装配作业指导等功能。系统有效提高了焊接工艺文件的编制效率,改变了传统焊接装配生产指导模式,解决了知识库构建困难、自我学习能力差等问题,可为工程信息一体化提供参考。

水稻种植基地智能管理系统研究与应用

这是一篇关于水稻种植,数字模型,智能系统,知识推荐的论文, 主要内容为水稻作为我国传统的主要粮食作物,科学种植水稻农作物一直是研究和探索的重要方向。随着中国农业生产方式的改变,集约化和规模化的基地种植成为我国水稻种植的主要方式。因此,建立水稻种植智能管理系统,能够为水稻种植的科学化、高效化、信息化起到良好的管控作用,也是提高水稻“优质、高产、高效、生态、环保、安全”的重要保障之一。本文将以湖南农业大学水稻种植数据和国家水稻数据中心数据库作为数据源,设计了水稻种植标准化数字模型为标准,利用数据库技术、物联网、大数据分析和计算机视觉技术设计与实现了水稻种植基地的智能管理系统,实现了用户实时查阅获取水稻种植知识、专家在线指导水稻种植生产。本文的主要工作如下:(1)将水稻种植生产过程中的选种育种、插秧、秧苗分蘖期、长穗期和结实期、收割期五个水稻生长周期的田间管理、施肥、日常维护等步骤转化为标准化数字模型,为水稻的生长周期制定水稻种植的标准流程,设计了水稻种植标准化数字模型,形成了水稻生长的数字在线档案,为构建水稻种植基地智能管理系统提供了设计标准。(2)结合水稻种植的实际情况,以水稻种植标准化数字模型为标准,详细设计系统的六大主要功能模块:基础管理模块、智能感知模块、水稻种植流程标准化数据模型、水稻知识库管理、知识推荐模块、专家指导与服务。从视频、图像和传感数据的多维度实现对水稻种植生命周期的数据采集,采用机器视觉与知识推荐算法智能推送种植方案、病虫害防治等知识、技术与方法,结合专家指导与服务模块为用户提供水稻种植实时技术指导、病虫害等综合性问题解决方案,实现用户诉求问题与技术专家的快速对接。(3)采用Python、Java、JavaScript和My SQL数据库等开发了系统各模块,实现了水稻种植基地的智能管理系统,系统各功能模块之间能有效的结合和交互,具有良好的交互性以及功能性。结合湖南地区水稻种植发展现实情况,对水稻种植过程进行全范围监控和建模,完成数据采集、田间管理、信息推送和数据分析展示。

面向大规模定制的凸肚体个性化男士西装样板自动生成方法研究

这是一篇关于凸肚体,服装样板设计知识,知识挖掘与量化,智能系统的论文, 主要内容为近年来,随着人们饮食生活习惯的改变,凸肚体已经成为当今较为常见的一类特殊体型,因其体型特殊,当下市场中的成衣产品不适用于凸肚体人群。虽然私人定制可以提升服装的合体性,但生产周期长并且费用较高,无法覆盖所有凸肚体人群。大规模定制的提出是有望解决特体人群服装产品需求的有效方法。现有的服装大规模定制虽然生产效率较之于传统服装加工效率大大提升,但面对智能制造和工业4.0的要求,其智能化程度较低。在服装大规模定制生产过程中,样板设计的速度和质量是影响生产流程和产品满意度的重要因素。就现有研究而言,样板自动生成的研究主要着眼于从参数化角度对样板进行自动生成,停留在自动化层面,忽略了对样板设计知识的挖掘,智能化程度受限。而凸肚体人群的样版设计知识较常规服装样板设计而言,具有高度的复杂性,因此凸肚体人群的服装大规模定制是一种复杂的工程问题。据此,本文的研究旨在以凸肚体人群的西装个性化定制为例,对样版设计知识进行充分挖掘,并选择合适的方法进行量化建模,以开发基于知识的样板自动生成方法的相关系统,旨在实现通过知识工程的相关方法,探究同时兼顾消费者合体度需求的服装大规模定制方法,提升面向复杂工程问题的智能系统的水平。该系统以凸肚体样板设计的量化知识模型为依托,只需输入关键人体尺寸,即可一键快速生成凸肚体合体样板,在满足凸肚体体型群体的个性化需求的同时,又降低人力和物力成本并节省了时间。为了实现本研究所构想的系统,本研究首先通过对现有男士西装款式搜集、对比和分析,确定了本研究的研究对象以及西装款式空间知识,并且结合传统专家打版知识挖掘样板结构设计空间知识,创新性地提出了结合了原型法和短寸法优点的基于虚拟立裁的凸肚体服装制版方法。为了实现该方法,本研究设计了四个实验:实验一通过虚拟立裁建立关键人体尺寸和样板特征尺寸之间的映射关系,建立人体体型数据空间知识库并扩充样板结构设计空间知识。实验二基于几何约束规则对实验一中的映射关系进行参数化,将抽象函数转化为具象样板,进一步挖掘样板表征知识。实验三利用样板生成程序知识将样板表征流程编译为程序,在样板自动生成系统中应用在所有实验中获取的样板设计知识。最后,实验四通过对具有模糊性的服装“合体度”进行感知评估,验证了本研究所挖掘的知识和所开发的系统具有一定的合理性。本研究的意义主要在于系统地挖掘了凸肚体样板设计的相关知识,建立知识之间的关联体系,并将其作为支撑系统的知识模块,应用于凸肚体合体西装样板的自动化生成过程中。本文的研究提升了利用知识工程的相关方法开发了相关的智能系统,以提升智能系统处理复杂工程问题的能力,并在服装领域内进行了尝试,提升服装制版智能化的水平,降低了制版过程中的能耗,为服装工程的智能化发展提供了相关思路。