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《武汉科技大学》 2009年
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基于BP神经网络的制造过程资源环境属性诊断的方法研究

鄢威  
【摘要】: 车间生产作为制造企业资源消耗和环境影响的核心环节,其过程的绿色化技术研究已成为了绿色制造领域的研究热点和技术前沿,并取得了一定的成果。然而,由于我国制造企业的生产过程资源消耗种类多且不确定,环境排放分散且不易监测,各种信息之间关系复杂,使得绿色化技术在实际生产中仍难以实施。 本文以产品的制造过程为对象,分析了我国制造企业生产过程中的资源消耗和环境排放的特点,提出了一种基于BP神经网络的制造过程资源环境属性绿色度的综合评价方法,并在此基础上开发了制造过程资源环境属性诊断系统。主要研究内容包括: (1)通过对绿色制造国内外研究现状的分析,阐明在制造企业中实施绿色制造技术的重要性和迫切性;同时指出在国内仍然缺乏适合在实际生产中对制造过程绿色度进行评价的方法和工具,提出本文的研究方向; (2)根据产品制造过程IPO模型将制造过程按加工工艺进行分解,通过对加工工艺资源环境属性进行分析,建立制造过程资源消耗和环境影响的评价指标体系,并提出一种指标量化方法; (3)通过对BP神经网络的原理及算法进行分析,阐明BP(反向传播,Error Back Propagation)神经网络方法应用于制造过程资源环境属性绿色度评价的可能性和优越性,结合前文建立的制造过程资源环境影响的评价指标体系,建立基于BP神经网络的制造过程资源环境属性的分析模型; (4)以上述论文研究工作为基础,利用JAVA、JSP语言等开发基于绿色制造的制造过程资源环境属性诊断系统,并在系统可操作性、界面友好性上做了一定的工作。
【学位授予单位】:武汉科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TH166

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