大数据环境下的刀具智能选配及切削参数优化研究
这是一篇关于刀具全生命周期数据库,智能选配,切削参数优化的论文, 主要内容为随着云平台和工业互联网等技术在制造业的广泛应用,刀具应用企业收集到的生产过程数据日益完善,数据量与日剧增,现代化制造与智能制造进程也不断加快,制造业对产品制造质量的要求也越来越高,因此存在着需要对刀具进行更加快速合理的选择,合理利用大数据环境下丰富的刀具数据信息的问题。针对这一问题,本文将开发刀具智能选配系统,并对刀具智能选配以及切削参数优化进行研究分析。首先,进行了刀具智能选配系统总体设计以及刀具全生命周期数据库的建立。通过对系统的需求分析、总体架构设计以及功能模块划分,明确刀具智能选配系统架构,选择基于B/S架构的MVC三层模式进行开发,并明确系统主要功能。随后分析数据库的数据需求,对刀具全生命周期中的刀具设计、刀具制造、刀具使用、刀具磨损各阶段信息,从功能需求、信息需求、性能需求三个方面进行分析;按照数据库需求分析的结果对数据库系统进行概要设计,建立数据库。其次,进行了基于粒子群算法的刀具智能选配研究。对刀具智能选配功能实现流程进行设计确定;根据零件的特征确定可行刀具特征,根据零件需求,确定刀具材料、刀具类型以及加工尺寸信息,对数据库内的刀具进行可行刀具集合确定。采用基于粒子群算法的刀具智能选配方法,分别以最高生产效率和最低生产成本为目标进行最优刀具确定。对刀具应用企业的实际加工件进行模拟刀具智能选配,其选配结果与厂内专家和负责人员的刀具选择结果一致,验证了智能选配算法的可行性。然后,进行了基于熵权优劣解距离法的切削参数优化研究。阐述利用历史切削数据中的潜在价值,以实验数据模拟工厂的切削参数,采用熵权TOPSIS方法得到历史数据中的推荐切削参数,并通过熵权TOPSIS法与决策树相结合的算法,得到优化的切削参数结果。最后,实现了刀具智能选配系统开发。利用Visual Studio Code进行系统开发,前端采用Vue开源架构搭建,后端采用Java语言进行编程,算法采用Python语言编写,在确定系统功能模块和工作流程后,进行模块化开发实现了用户管理模块、全生命周期数据查询模块和刀具智能选配模块功能等系统功能。
大数据环境下的刀具智能选配及切削参数优化研究
这是一篇关于刀具全生命周期数据库,智能选配,切削参数优化的论文, 主要内容为随着云平台和工业互联网等技术在制造业的广泛应用,刀具应用企业收集到的生产过程数据日益完善,数据量与日剧增,现代化制造与智能制造进程也不断加快,制造业对产品制造质量的要求也越来越高,因此存在着需要对刀具进行更加快速合理的选择,合理利用大数据环境下丰富的刀具数据信息的问题。针对这一问题,本文将开发刀具智能选配系统,并对刀具智能选配以及切削参数优化进行研究分析。首先,进行了刀具智能选配系统总体设计以及刀具全生命周期数据库的建立。通过对系统的需求分析、总体架构设计以及功能模块划分,明确刀具智能选配系统架构,选择基于B/S架构的MVC三层模式进行开发,并明确系统主要功能。随后分析数据库的数据需求,对刀具全生命周期中的刀具设计、刀具制造、刀具使用、刀具磨损各阶段信息,从功能需求、信息需求、性能需求三个方面进行分析;按照数据库需求分析的结果对数据库系统进行概要设计,建立数据库。其次,进行了基于粒子群算法的刀具智能选配研究。对刀具智能选配功能实现流程进行设计确定;根据零件的特征确定可行刀具特征,根据零件需求,确定刀具材料、刀具类型以及加工尺寸信息,对数据库内的刀具进行可行刀具集合确定。采用基于粒子群算法的刀具智能选配方法,分别以最高生产效率和最低生产成本为目标进行最优刀具确定。对刀具应用企业的实际加工件进行模拟刀具智能选配,其选配结果与厂内专家和负责人员的刀具选择结果一致,验证了智能选配算法的可行性。然后,进行了基于熵权优劣解距离法的切削参数优化研究。阐述利用历史切削数据中的潜在价值,以实验数据模拟工厂的切削参数,采用熵权TOPSIS方法得到历史数据中的推荐切削参数,并通过熵权TOPSIS法与决策树相结合的算法,得到优化的切削参数结果。最后,实现了刀具智能选配系统开发。利用Visual Studio Code进行系统开发,前端采用Vue开源架构搭建,后端采用Java语言进行编程,算法采用Python语言编写,在确定系统功能模块和工作流程后,进行模块化开发实现了用户管理模块、全生命周期数据查询模块和刀具智能选配模块功能等系统功能。
大数据环境下的刀具智能选配及切削参数优化研究
这是一篇关于刀具全生命周期数据库,智能选配,切削参数优化的论文, 主要内容为随着云平台和工业互联网等技术在制造业的广泛应用,刀具应用企业收集到的生产过程数据日益完善,数据量与日剧增,现代化制造与智能制造进程也不断加快,制造业对产品制造质量的要求也越来越高,因此存在着需要对刀具进行更加快速合理的选择,合理利用大数据环境下丰富的刀具数据信息的问题。针对这一问题,本文将开发刀具智能选配系统,并对刀具智能选配以及切削参数优化进行研究分析。首先,进行了刀具智能选配系统总体设计以及刀具全生命周期数据库的建立。通过对系统的需求分析、总体架构设计以及功能模块划分,明确刀具智能选配系统架构,选择基于B/S架构的MVC三层模式进行开发,并明确系统主要功能。随后分析数据库的数据需求,对刀具全生命周期中的刀具设计、刀具制造、刀具使用、刀具磨损各阶段信息,从功能需求、信息需求、性能需求三个方面进行分析;按照数据库需求分析的结果对数据库系统进行概要设计,建立数据库。其次,进行了基于粒子群算法的刀具智能选配研究。对刀具智能选配功能实现流程进行设计确定;根据零件的特征确定可行刀具特征,根据零件需求,确定刀具材料、刀具类型以及加工尺寸信息,对数据库内的刀具进行可行刀具集合确定。采用基于粒子群算法的刀具智能选配方法,分别以最高生产效率和最低生产成本为目标进行最优刀具确定。对刀具应用企业的实际加工件进行模拟刀具智能选配,其选配结果与厂内专家和负责人员的刀具选择结果一致,验证了智能选配算法的可行性。然后,进行了基于熵权优劣解距离法的切削参数优化研究。阐述利用历史切削数据中的潜在价值,以实验数据模拟工厂的切削参数,采用熵权TOPSIS方法得到历史数据中的推荐切削参数,并通过熵权TOPSIS法与决策树相结合的算法,得到优化的切削参数结果。最后,实现了刀具智能选配系统开发。利用Visual Studio Code进行系统开发,前端采用Vue开源架构搭建,后端采用Java语言进行编程,算法采用Python语言编写,在确定系统功能模块和工作流程后,进行模块化开发实现了用户管理模块、全生命周期数据查询模块和刀具智能选配模块功能等系统功能。
大数据环境下的刀具智能选配及切削参数优化研究
这是一篇关于刀具全生命周期数据库,智能选配,切削参数优化的论文, 主要内容为随着云平台和工业互联网等技术在制造业的广泛应用,刀具应用企业收集到的生产过程数据日益完善,数据量与日剧增,现代化制造与智能制造进程也不断加快,制造业对产品制造质量的要求也越来越高,因此存在着需要对刀具进行更加快速合理的选择,合理利用大数据环境下丰富的刀具数据信息的问题。针对这一问题,本文将开发刀具智能选配系统,并对刀具智能选配以及切削参数优化进行研究分析。首先,进行了刀具智能选配系统总体设计以及刀具全生命周期数据库的建立。通过对系统的需求分析、总体架构设计以及功能模块划分,明确刀具智能选配系统架构,选择基于B/S架构的MVC三层模式进行开发,并明确系统主要功能。随后分析数据库的数据需求,对刀具全生命周期中的刀具设计、刀具制造、刀具使用、刀具磨损各阶段信息,从功能需求、信息需求、性能需求三个方面进行分析;按照数据库需求分析的结果对数据库系统进行概要设计,建立数据库。其次,进行了基于粒子群算法的刀具智能选配研究。对刀具智能选配功能实现流程进行设计确定;根据零件的特征确定可行刀具特征,根据零件需求,确定刀具材料、刀具类型以及加工尺寸信息,对数据库内的刀具进行可行刀具集合确定。采用基于粒子群算法的刀具智能选配方法,分别以最高生产效率和最低生产成本为目标进行最优刀具确定。对刀具应用企业的实际加工件进行模拟刀具智能选配,其选配结果与厂内专家和负责人员的刀具选择结果一致,验证了智能选配算法的可行性。然后,进行了基于熵权优劣解距离法的切削参数优化研究。阐述利用历史切削数据中的潜在价值,以实验数据模拟工厂的切削参数,采用熵权TOPSIS方法得到历史数据中的推荐切削参数,并通过熵权TOPSIS法与决策树相结合的算法,得到优化的切削参数结果。最后,实现了刀具智能选配系统开发。利用Visual Studio Code进行系统开发,前端采用Vue开源架构搭建,后端采用Java语言进行编程,算法采用Python语言编写,在确定系统功能模块和工作流程后,进行模块化开发实现了用户管理模块、全生命周期数据查询模块和刀具智能选配模块功能等系统功能。
大数据环境下的刀具智能选配及切削参数优化研究
这是一篇关于刀具全生命周期数据库,智能选配,切削参数优化的论文, 主要内容为随着云平台和工业互联网等技术在制造业的广泛应用,刀具应用企业收集到的生产过程数据日益完善,数据量与日剧增,现代化制造与智能制造进程也不断加快,制造业对产品制造质量的要求也越来越高,因此存在着需要对刀具进行更加快速合理的选择,合理利用大数据环境下丰富的刀具数据信息的问题。针对这一问题,本文将开发刀具智能选配系统,并对刀具智能选配以及切削参数优化进行研究分析。首先,进行了刀具智能选配系统总体设计以及刀具全生命周期数据库的建立。通过对系统的需求分析、总体架构设计以及功能模块划分,明确刀具智能选配系统架构,选择基于B/S架构的MVC三层模式进行开发,并明确系统主要功能。随后分析数据库的数据需求,对刀具全生命周期中的刀具设计、刀具制造、刀具使用、刀具磨损各阶段信息,从功能需求、信息需求、性能需求三个方面进行分析;按照数据库需求分析的结果对数据库系统进行概要设计,建立数据库。其次,进行了基于粒子群算法的刀具智能选配研究。对刀具智能选配功能实现流程进行设计确定;根据零件的特征确定可行刀具特征,根据零件需求,确定刀具材料、刀具类型以及加工尺寸信息,对数据库内的刀具进行可行刀具集合确定。采用基于粒子群算法的刀具智能选配方法,分别以最高生产效率和最低生产成本为目标进行最优刀具确定。对刀具应用企业的实际加工件进行模拟刀具智能选配,其选配结果与厂内专家和负责人员的刀具选择结果一致,验证了智能选配算法的可行性。然后,进行了基于熵权优劣解距离法的切削参数优化研究。阐述利用历史切削数据中的潜在价值,以实验数据模拟工厂的切削参数,采用熵权TOPSIS方法得到历史数据中的推荐切削参数,并通过熵权TOPSIS法与决策树相结合的算法,得到优化的切削参数结果。最后,实现了刀具智能选配系统开发。利用Visual Studio Code进行系统开发,前端采用Vue开源架构搭建,后端采用Java语言进行编程,算法采用Python语言编写,在确定系统功能模块和工作流程后,进行模块化开发实现了用户管理模块、全生命周期数据查询模块和刀具智能选配模块功能等系统功能。
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