針對3D打印批次排樣問題,本文提出一種基于CHNN人工神經(jīng)網(wǎng)絡的3D打印批次排樣方法。通過對3D打印批次排樣問題數(shù)學模型的建立,構建了CHNN人工神經(jīng)網(wǎng)絡的能量函數(shù),并用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的權值。通過程序設定,得到了3D打印批次排樣方案。通過實例驗證,該算法計算有效,提高了工件的加工效率。 

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
1 排樣問題的求解
    1.1 排樣問題數(shù)學模型建立
    1.2 CHNN用于排樣問題算法設計
    1.3 遺傳算法優(yōu)化CHNN神經(jīng)網(wǎng)絡
2 排樣問題實例驗證
3 結語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]3D打印技術在醫(yī)學中的應用進展[J]. 楊新宇,詹成,李明,代曦煜,馮明祥.  復旦學報(醫(yī)學版). 2016(04)
[2]3D打印技術的應用與發(fā)展前景[J]. 王聰聰,詹儀.  出版與印刷. 2014(04)
[3]基于網(wǎng)絡的鈑金件展開排樣系統(tǒng)設計[J]. 王紅濤,廖敏.  機械設計與制造. 2011(05)
[4]優(yōu)化排樣問題研究及其發(fā)展[J]. 張立馳,李健.  制造業(yè)自動化. 2010(05)



本文編號：3653208