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人工智能機床CAPP系統

日期：2010年01月05　來源：沈陽第一機床廠　關鍵字：機床
    在利用決策表和決策樹的CAPP系統中，機床工藝知識和決策邏輯都用程序設計語言編制在軟件程序中，系統程序一旦編制、調試完畢，其功能就確定下來，很不容易修改。當生產環境變化時，就缺乏足夠的柔性適應這些變化。車床另外，現有的創成式CAPP系統缺乏總結經驗、發現問題的自學習能力。由于這些缺陷，促使人們將人工智能、專家系統的原理應用于CAPP系統，車床開發出柔性高，機床具有自學習功能，能夠真正模擬人類專家進行工藝設計的CAPP系統，即人工智能系統。
    迄今為止，國內外開發的CAPP系統都是針對某一具體生產環境專門設計的，不具有通用性，不利于軟件的商品化。但是，在目前技術條件下，開發完全通用的CAPP系統難度很大。而開發專用CAPP系統工作量大，開發周期長、開發費用高，這種情況對于廣大工廠企業迫切希望采用CAPP技術的愿望極不適應。機床因此，C車床APP系統需要提高其柔性以增強其不同加工條件下的適應性。為達到上述目的，提出了建立一個CAPP開發平臺，并提供眾多實用性的二次開發工具，使開發平臺商品化的設計思想。用戶車床在購得開發平臺后，只需經過不十分復雜的標準化的二次開發，即可得到符合用戶具體情況的、滿足用戶使用要求的CAP機床P系統。為了實現通用的CAPP開發平臺，應在零件信息描述、工藝決策邏輯歸納等方面做到：
    (1)零件信息描述的標準化和統一化。
    (2)工藝決策邏輯的統一化、代碼化和車床開放性。
    (3)軟件設計的模塊化。
    (4)統一的工程數機床據庫。

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