小批量制造模式下数控加工误差的智能预测补偿研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    50705039
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    吴德会
  • 依托单位：
    九江学院
  • 学科分类：
    E0510.制造系统与智能化
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

该项目研究以支持向量机为主要智能手段，适应小批量柔性加工模式下数控加工误差的智能建模方法，该方法能对数控加工过程中的不确定误差源进行描述。研究小批量加工过程中数控加工误差智能预测及其关键技术，实现通过现场加工参数及历史数据对未来加工工件的误差进行预测补偿，避免质量缺陷（次品）的产生。实现基于支持向量机的数控误差智能预测补偿软件，并在制造企业开展实证研究，验证和完善软件的预测、补偿能力。本项目的研究采用了与传统数控误差补偿方法截然不同的新途径，是一种提高数控加工质量的通用方法，而非局限于某一具体加工设备，因此具有更明显的推广性，同时该项目能进一步发展对数控加工误差分析与补偿的范围。将最新的支持向量机智能学习理论引入数控误差智能预测补偿，是一个创新，体现了理论与实际相结合、技术与工程相结合，符合多品种、小批量的柔性制造发展趋势，也符合我国数控加工制造业的实际情况，具有明显理论价值和推广价值。

结项摘要

项目成果

期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
基于多分类支持向量机的智能辅助质量诊断研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统仿真学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴德会
  • 通讯作者：
    吴德会
Identification method for nonlinear dynamic system using Wiener neural network
基于维纳神经网络的非线性动态系统辨识方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wu, De-Hui
  • 通讯作者：
    Wu, De-Hui
基于LS-SVM的机床加工误差预测模型探讨
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    机械设计与制造
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    舒彤;陈丁;余香梅
  • 通讯作者：
    余香梅
Multi-class SVM based on improved voting strategy and its application in fault diagnosis
基于改进投票策略的多类SVM及其在故障诊断中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
    Xi Tong Gong Cheng Yu Dian Zi Ji Shu/Systems Engineering and Electronics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wu, De-Hui
  • 通讯作者：
    Wu, De-Hui
动态指数平滑预测方法及其应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统管理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴德会;
  • 通讯作者：

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其他文献

基于三相桥臂坐标的SVPWM过调制方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    电工技术学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴德会;夏晓昊;张忠远;李超
  • 通讯作者：
    李超
漏磁检测中提离值影响的三维有限元仿真分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    应用基础与工程科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴德会;柳振凉;张忠远;夏晓昊
  • 通讯作者：
    夏晓昊
基于支持向量机技术的智能工序诊断研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    微电子学与计算机
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨世元;吴德会;苏海涛
  • 通讯作者：
    苏海涛
基于隶属度模糊最小二乘支持向量机的工序能力预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国机械工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴德会;孙林;杨世元
  • 通讯作者：
    杨世元
基于信息集成的制造业质量创新研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    组合机床与自动化加工技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    苏海涛;杨世元;吴德会;沈毛虎
  • 通讯作者：
    沈毛虎

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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