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《甘肃工业大学》 2001年
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基于遗传算法的铸件缺陷诊断神经网络模型的研究

刘在德  
【摘要】: 本文构建了灰铸铁及球墨铸铁件缺陷诊断的神经网络模型。首先:对灰铸铁及球墨铸铁 件常见的典型缺陷及影响因素进行了详细地分类和归纳总结,并根据生产的实际情况给出了 一些有效的防止措施;其次:针对铸件缺陷诊断的实际问题,建立了灰铸铁和球墨铸铁件的 缺陷-影响因素数据库,在此基础上构建了基于遗传算法的灰铸铁及球墨铸铁件缺陷诊断的 神经网络模型;最后,开发了基于Borland C++Builder 4.0的铸件缺陷诊应用软件,可以利 用计算机的优势快速有效地进行铸件缺陷诊断,并且给出缺陷防止措施,从而提高解决问题 的质量。该软件全中文界面,方便用户操作,有效地降低了铸件的废品率。 为提高模型中BP网络权值学习的速度,本系统把目前广为流行的遗传算法应用到网络 的权值学习中,尝试BP网络权值学习的一种新方法,收到了比较好的效果。
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