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基于新型工艺路线相似度度量的典型工艺路线知识自动化发现方法

发布时间: 2024-05-22

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术许可
成果类型： 实用新型专利,软件著作权
行业领域：
制造业,信息传输、软件和信息技术服务业,软件和信息技术服务业
成果介绍
本成果主要解决CAPP进行工艺规划时，所推荐的工艺路线不够精确有效的问题，一方面提出了多元工艺信息融合的工艺路线相似度度量；另一方面，在此基础上提出了考虑聚类有效性的K-means算法，从工艺路线库中智能挖掘有效的典型工艺路线
成果亮点
本成果的创新一方面在于对工艺路线相似度度量的设计，使其对不同工艺路线的细微变化都能准确衡量；另一方面是将数量软约束和半径软约束融合到工艺路的聚类过程，保证聚类结果的有效性
团队介绍
徐彬梓（***），男，博士，讲师，江苏常州人，于2019年12月在江南大学获得控制科学与工程工学博士学位，并于次年3月入职安徽工程大学电气工程学院。本人一直从事智能制造、调度优化、人工智能等交叉领域的研究工作，研究方向偏向于优化算法设计和编程，涉及Matlab和JAVA的使用。近几年主持有安徽省高校自然科学基金重点项目、检测技术与节能装置安徽省重点实验室开放课题等。在国内外重要学术期刊与国际会议上，发表相关学术论文8篇，其中SCI收录4篇。
成果资料