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利用贝叶斯网络的注射模修模工艺方案推理
  • ISSN号:1001-2168
  • 期刊名称:《模具工业》
  • 时间:0
  • 分类:TQ320[化学工程—合成树脂塑料工业] TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广东工业大学机电工程学院,广东广州510090
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50775042);国家科技支撑计划项目(2006BAF01A43);国家863计划CMS项目(2007AA04ZLA8)联合资助.
中文摘要:

针对注射模试模中缺陷的成因分析和解决方法的选取过程过于依赖于工程师的主观经验,因而具有极大的主观性和不确定性。基于贝叶斯网络,建立了注射模修模的经验模型。实验表明,这种模型能够为修模提供有效的解决方案作参考,有利于提高修模的效率和质量。

英文摘要:

The existing analysis on the causes of moulding, and the selection of measures to solve defects occurred in the process of trial injection the problems depend much on the experiences of design engineers that may be incorrect or inaccurate. A type of empirical model based on Bayesian network was established for the modification of moulds and it proved efficient in improving the quality of modification process for moulds.

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期刊信息
  • 《模具工业》
  • 北大核心期刊(2004版)
  • 主管单位:中国机械工业集团公司
  • 主办单位:桂林电器科学研究院有限公司
  • 主编:王冲
  • 地址:广西桂林市七星区东城路8号
  • 邮编:541004
  • 邮箱:mjgy2008@qq.com
  • 电话:0773-5888405
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-2168
  • 国内统一刊号:ISSN:45-1158/TG
  • 邮发代号:48-31
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊,广西十佳科技期刊,中国期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:7420