珠粒和工艺因素对消失模铸造模质量的影响

从珠粒因素和工艺因素两方面分别介绍了其对消失模铸造模质量的影响情况及在中国的研究现状,对其原因进行了分析,得出了珠粒粒度和发泡剂含量、发泡工艺和模密度、发泡工艺和成型工艺等都相互制约的结论,并提出,可以通过对以上关键因素正交优化达到控制模质量的目的。

配网GIS图模质量提升浅析

电力配网GIS系统是在计算机网络技术、地理信息系统技术和关系型数据库技术的基础上,运用计算机编程语言建立而来,其为一种集配电设备运行、监测、维修和管理于一体的高级信息管理系统。基于GIS技术在电力系统配网中的应用,本文以河源局运用实况为依托,以提升图模数据质量为论述目的,就具体运用中的实际问题及其解决措施进行简要分析。

配网图模质量分析及统计方法技术研究

图形和模型在配网主站建设中是基础,也是核心。在配网主站的建设过程中摸索出一套行之有效的图形和模型的质量监视手段。通过程序归纳总结、定期计算,并以一定周期为单位,对统计结果进行自动下发通报,可提升图模质量。

电力综合大楼结构转换层支模质量控制

通过对转换层粱支撑系统荷载分析,采用设计图断面和配筋反算竖向承栽力,挖掘转换层下各层梁竖向荷载作用下的潜力,减少支撑。在计算支撑层数和各层支撑数量时,进行多方案分析比选后,采用经验系数进行单个梁计算,计算足够精确,只要构造合理,安全是可靠的。而且通过对都匀供电局综合楼结构转换层的具体实施证明,用本文简化计算方法计算是完全可行的,比按设计荷栽核算可节约支撑1至2层。既节约了施工费用,又缩短施工周期。

广义KKT约束的增量支持向量机质量建模研究

传统支持向量机在求解大规模样本训练时,解二次规划问题占用大量内存,收敛速度慢;并且当有新样本加入时,所有样本需要一同重新训练,浪费大量时间,进而限制了其使用范围。针对上述缺陷,提出了广义约束的增量学习支持向量机回归模型的动态质量建模方法,利用KKT条件及时淘汰对后续训练影响不大的样本,同时保留了含有重要信息的样本。以带钢热镀锌生产中锌层质量模型为研究对象,建立生产过程参数与质量结果之间的回归模型。用某钢厂带钢热镀锌的实际生产数据进行验证。结果表明,该算法在保证预测精度的同时,有效的提高了学习速度及对大样本学习的能力并降低了内存占用。

基于贝叶斯网的制造工艺质量建模方法

针对多品种小批量制造模式下,工艺质量建模面临的模型维度高、数据稀疏的问题,提出了基于贝叶斯网的工艺质量建模方法。该方法以工艺机理知识为基础构建贝叶斯网结构,在构建时采用删除法保证结构的完备性与简洁性。设计实验获得均衡分布的实验数据,并通过实验数据的学习获得条件概率表。在应用中,模型利用生产线的数据更新条件概率表,来体现生产过程中不确定性因素的影响。以印刷线路板微小孔钻孔工艺为例进行了建模方法的应用与对比,结果验证了该方法对多品种小批量制造工艺的质量建模具有适用性,并且能够获得更高的模型精度。

基于过程交互的电子商务质量建模方法研究

与传统商业模式相比,电子商务本质的特征是交易各方在交易过程中交互方式的转变,只有包涵电子商务动态交互过程中的质量特征才能科学地构建电子商务质量模型。根据商业行为理论(Business Action Theory,BAT)构建了电子商务交易的多阶段动态交互模型,并在此基础上运用故障模式及其效果分析(FMEA)方法来获取不同交易阶段的质量特征,进而对得到的质量特征进行整合提出了多维度的电子商务质量模型。

分层模糊神经网络的轧钢产品质量建模

轧钢生产过程是极其复杂的大系统,模糊神经网络进行质量建模将不可避免地陷入维数灾。分层模糊神经网络是解决维数灾的有效手段。文中采用分层模糊神经网络对轧钢产品质量进行建模,并用预处理后的数据进行训练和校验。仿真结果表明所建质量模型能够较好地拟合建模数据,表明了该方法的有效性。

商标模切工艺技术和质量的控制

商标的质量如何,直接影响了商品的形象和销售的效果。而商标的模切质量如何,则决定了商标的外观质量,因此,只有合理选择商标的印后模切方式,注重控制好工艺技术,才能较好地提高商标的模切质量,使商标在商品的销售中,发挥更好的功能与作用。

基于移动窗PLS的选矿产品质量指标建模

通过分析选矿过程操作变量对精矿产品质量的影响,建立了一种基于移动窗PLS的精矿产品质量软测量模型,利用关键实时操作变量,对精矿质量指标进行预估,以某黄金选矿厂的精矿品位指标预测为例验证了该方法的有效性。

影响包装纸盒模切质量的主要因素分析与控制

模切压痕是纸盒和其他包装产品切割成型的一项重要生产工艺,模切压痕的加工质量好坏,不仅影响了生产效率,而且也直接影响到纸盒包装产品的质量和外观效果。本文通过分析影响横切质量的主要因素进一步提出提升横切压痕工艺技术水平的方案。

基于BP神经网络和AHP的软胶囊滴丸产品质量软测量建模

为了解决软胶囊滴丸产品质量控制系统的建模问题,文中提出了一种基于BP神经网络和层次分析法(AHP)的二级软测量建模方法.首先详细分析了软胶囊滴丸生产过程质量控制的性能要求和影响产品生产过程质量的因素,给出软胶囊滴丸产品的二级层次结构质量指标体系和操作变量;在此基础上,利用BP神经网络进行建模,获得以工艺参数为输入,以各二级质量指标为输出的软胶囊滴丸生产过程质量子模型;然后,用AHP确定各二级指标的权重,最终建立软胶囊滴丸生产过程质量控制的二级软测量模型.仿真实验结果表明了该方法的有效性.

基于“倾斜+近景”三维建模技术的城市实景三维建设

开展城市实景三维建设是满足城市发展建设的基本要求。为提高城市实景三维建模质量和精度,采用“倾斜+近景”三维建模技术完成了某地实景三维建设。在常规倾斜摄影测量的同时,对复杂、重点区域和建筑物进行超低空绕飞获取更多侧面纹理,并利用人工拍照模式来补充道路两侧建筑物细节信息,联合倾斜航摄影像和近景航摄影像开展空中三角测量和生成实景三维模型。实践结果表明:采取“倾斜+近景”相融合的方式能有效提升实景三维模型质量。

基于PCA与Elman网络的机械产品质量建模(英文)

多源多工序是现代制造过程的一个显著特征,针对该特征提出了一种基于主成分分析,和Elman网络的机械产品质量建模的方法。通过对样本数据空间的主成分分析,能够保证在信息损失最少的情况下,对高维变量空间进行降维处理,减少样本数据间的相关性。应用典型的动态回归Elman神经网络,实现复杂非线性系统进行建模和预测;还将其应用于冷轧带肋钢筋的机械性能预测中。

缺陷报告质量研究综述

在软件开发和维护过程中,缺陷修复人员通常根据由终端用户或者开发/测试者提交的缺陷报告来定位和修复缺陷.因此,缺陷报告本身的质量对修复人员能否快速准确定位并修复缺陷具有重要的作用.围绕缺陷报告质量的刻画及改进,研究人员开展了大量的研究工作,但尚未进行系统性的归纳.旨在对这些工作进行系统性地梳理,展示该领域的研究现状并为未来的研究方向提供参考意见.首先,总结了已有缺陷报告存在的质量问题,如关键信息缺失、信息错误等;接着,总结了对缺陷报告质量进行自动化建模的技术;然后,描述了一系列对缺陷报告质量进行改进的方法;最后,对未来研究可能面临的挑战和机遇进行了展望.

基于IGA优化WNN的产品质量建模方法

针对某轧钢厂的热连轧产品质量生产过程,对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,给出了基于改进的遗传算法(IGA)优化小波神经网络(WNN)结构的产品质量建模方法。仿真实例表明:该建模方法既保留了GA的全局搜索能力和WNN学习算法简单有效的特点,又具有网络训练速度快、建模精度高等优点,表明了该方法的有效性。

基于改进小波神经网络轧钢产品质量建模

针对某轧钢厂的热连轧产品质量生产过程,提出了基于小波与改进的BP神经网络相结合的产品质量建模方法,该方法先用小波函数对轧钢生产过程样本数据进行预处理,经归一化处理后输入给改进的BP神经网络进行训练和校验。仿真实例表明所建质量模型能够以很高的精度逼近校验数据,同时表明所提方法具有较好的有效性。

不干胶标签模切质量影响因素及常见问题

不干胶标签的模切质量要求 在不干胶标签的生产中，模切是个非常重要的环节，模切质量的好坏直接影响最终产品的质量。不干胶标签主要由三层结构组成面材、胶黏剂层、底纸（上面涂布硅油层），模切时要求模切刀要切穿胶黏剂层，但是不能破坏硅油层，这种模切技术称为“精确模切”，如图1所示。而在实际生产中，