基于改进RBF神经网络的钢构件质量管理系统的研究与设计

发布时间：2023-02-06 15:19

　　以钢结构为主体的建筑具有低污染、省时省地、重量轻、可循环利用等诸多优点,近年来其在机场、车站、展馆和商场等公共设施中的得到越来越广泛的应用。然而,国内外先后发生多起钢结构建筑相关事故,钢结构的质量问题备受社会各界的重视。从事故中可以看出,钢构件的质量会直接影响到整个建筑工程的质量。钢构件的加工制作复杂多变,传统的人工质量检测手段已经很难满足社会对其安全性的要求,随着信息化技术的发展壮大,建立一个科学高效的质量管理系统至关重要。本论文以河北某大型钢构件企业为研究对象,结合其企业工作习惯,为其搭建一个科学的质量管理系统。针对钢构件的复杂生产过程,质量管理系统主体部分采用神经网络与专家系统结合对构件进行质量检测。神经网络选择具有强大的非线性映射能力、强大的自学习能力和局部逼近优点的RBF神经网络,并利用遗传算法的搜索全局最优解能力,引入其优化RBF神经网络的参数选择。专家系统能够很好的处理质量检测时复杂的质量信息,改进RBF神经网络与专家系统进行融合,神经网络的自学习能力弥补了传统专家系统知识库更新需要人工维护的缺点。论文以企业业务流程为基础,分析企业实际需求,从质量检测和质量追溯两个出发点...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景与意义
    1.2 国内外研究现状及分析
        1.2.1 钢铁企业质量管理国内外现状
        1.2.2 钢铁企业质量管理发展分析
    1.3 本论文主要内容
第二章 钢构件生产过程和质量分析
    2.1 钢构件生产流程和质量分析
        2.1.1 钢结构企业的业务流程
        2.1.2 钢构件的生产流程
    2.2 钢构件质量分析
        2.2.1 钢结构质量标准
        2.2.2 钢构件质量问题与分析
    2.3 本章小结
第三章 改进RBF神经网络的质量检测专家系统
    3.1 RBF神经网络
        3.1.1 人工神经网络的介绍
        3.1.2 RBF神经网络模型
        3.1.3 RBF神经网络的映射关系
        3.1.4 RBF神经网络的学习过程
    3.2 基于遗传算法的RBF神经网络参数优化
        3.2.1 遗传算法的研究
        3.2.2 遗传算法优化RBF神经网络参数
    3.3 专家系统的介绍
        3.3.1 专家系统的概念与特点
        3.3.2 专家系统的结构
    3.4 结合RBF神经网络的专家系统
        3.4.1 专家系统中引入神经网络的原因
        3.4.2 神经网络专家系统的结构和分析
        3.4.3 结合RBF神经网络专家系统的建立
        3.4.4 质量检测专家系统实现
    3.5 本章小结
第四章 系统的需求分析与架构设计
    4.1 生产过程中的质量控制
    4.2 系统基本功能分析
    4.3 钢结构质量管理系统设计
        4.3.1 系统管理子系统
        4.3.2 设计管理子系统
        4.3.3 供应管理子系统
        4.3.4 库存管理子系统
        4.3.5 质量检测子系统
        4.3.6 质量追溯子系统
    4.4 本章小结
第五章 钢结构企业质量管理系统的功能实现
    5.1 硬件平台及开发软件选择
        5.1.1 硬件选型
        5.1.2 软件开发环境
    5.2 数据库设计
        5.2.1 关系型数据库设计原则
        5.2.2 数据库表关系设计
    5.3 系统实现
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
攻读学位期间所取得的相关科研成果
致谢



本文编号：3736144