【摘 要】
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针对当前复杂机械系统装配大部分基于已有的简化模型进行设计,对有关装配关键环节及参数对装配性能的作用机理等不清晰,装配过程中一些装配工序严重依赖于有经验的技师等问题
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针对当前复杂机械系统装配大部分基于已有的简化模型进行设计,对有关装配关键环节及参数对装配性能的作用机理等不清晰,装配过程中一些装配工序严重依赖于有经验的技师等问题,考虑到实际装配过程中存储了大量过程数据,数据中可能隐藏可用的装配经验公式,提出基于XML实现装配数据集成,采用数据挖掘技术(Data Mining,DM)发现可能隐藏于装配数据中的装配参数和装配性能之间关系,基于Python实现数据挖掘算法集成,开发装配数据挖掘平台。论文主要研究内容与成果如下:1、分析了现阶段存在的对装配最终性能可能产生影响的原因和因素,提出针对装配数据进行数据挖掘的必要性,建立装配数据挖掘的框架与基本过程。2、分析了来源于企业内部不同部门的制造信息系统、外部企业的数据库或者文本文档的挖掘数据,可能存在不一致的问题,提出构建全局数据库,构建数据的规范格式,将装配数据以XML文档作为数据存储的载体,实现装配数据的集成。3、将Python脚本语言作为算法工具,针对数据空缺、错误等问题,集成预处理模块,补全不完备数据和噪声数据,基于Mlpy方法库搭建数据挖掘算法库,构建数据挖掘模块,实现装配数据的设置、分析和结果可视化。4、基于装配数据挖掘的框架,设计了导引头动态装调数据挖掘平台体系结构,展示了平台实现装配工艺模块封装、装调过程质量监控和数据挖掘的功能设计方案,最后提出实际案例及其装配问题,基于挖掘平台进行数据挖掘。
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