装夹规划中确定工件定位基准的神经网络决策机制

以量化数值形式表示与工件定位装夹相关的特征向量信息 ,利用 BP神经网络的自学习和分布式信息处理能力来获取装夹定位知识 ,模拟有经验工艺人员的形象思维 ,进行并行推理 ,从而产生可行的工件定位基准方案。算例表明 ,该方法能够提高对工艺性要求高、结构复杂零件的非线性处理能力 ,以及推理过程中的容错能力 ,是一种确定工件定位基准的有效决策机制。