公开(公告)号：CN118171737A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410152856.4

申请日：2024-02-04

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 张晓华 ,  周渝超 ,  王敬泽

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的MBD零件工艺推理方法。该方法利用CNN特征分类器和对CAD软件二次开发从MBD中提取零件制造特征信息，将制造特征信息向量化再序列化，制造特征序列经过RNN工艺推理器生成工艺参数序列和制造资源序列，再通过反向查询工艺知识库生成工艺方案。该方法可以充分利用MBD的优势，通过使用两种神经网络提高了加工特征识别、工艺推理的准确性和智能程度，以实现智能化制造的目标。