6篇关于质量预测的计算机毕业论文

今天分享的是关于质量预测的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到质量预测等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的电瓷质量管理与预测系统研发

这是一篇关于电瓷,质量管理,质量预测,深度学习,注意力机制的论文, 主要内容为电瓷是输电线路中非常重要的绝缘元件,提升其质量是我国电力工业发展的客观需求。结合江西省某电瓷厂的实际生产状况,发现目前企业内仅依靠人力管理纸质化的质量数据,其质量管理方式落后一方面不利于电瓷质量数据的统计分析,很难获取到数据中的价值;另一方面纸质的生产记录不易保存,这造成大部分质量数据丢失,质量数据样本量不充足,所以对研究电瓷质量预测方法增加了困难。另外质量预测是产品质量控制的重要手段,通过质量预测可以对电瓷制造工艺参数及时调整,帮助提高电瓷生产质量,但是由于电瓷质量数据具有多特征、强相关性和时序性的特点,这造成很难对其生产质量预测。因此本文搭建一个用于电瓷质量管理和质量预测的系统有针对性地解决上述问题,主要工作如下:(1)整理有关电瓷质量参数数据形成数据集,然后进行数据预处理操作,使数据能够作为算法研究的对象。(2)提出基于ACGAN的电瓷质量数据扩充算法,解决电瓷质量数据不充足的问题,为质量预测算法提供数据支持。设计改进ACGAN的网络结构,模型训练学习电瓷质量数据的分布特点从而可以生成质量数据。通过多次训练模型,最终模型可以拟合出与真实数据相近的电瓷质量数据曲线,证明生成的质量数据是有效的。(3)提出基于注意力机制的双向长短期记忆网络(Attention-BiLSTM)算法,解决电瓷质量预测问题。BiLSTM可以解决短期记忆问题,并以正反两个方向去处理时间序列可以深层次获取电瓷质量数据的工艺特征。通过注意力机制可以学习不同工艺特征对最终电瓷质量贡献的差异,提高模型预测的准确度。实验结果证明Attention-BiLSTM算法相比于其他深度学习的方法在电瓷质量预测方面的效果更加显著。(4)设计电瓷质量管理与预测系统。根据该电瓷企业的实际情况进行需求分析,设计系统的总体结构、功能结构以及数据库。(5)开发系统。根据系统设计,编写代码实现系统各功能,采用的技术包括但不限于使用C#编程语言、B/S架构、ASP.NET、webservice、SQL Server 2012数据库、JavaScript等。该系统已在实际项目中投入运行,系统应用良好,同时验证了本文的研究工作具有可行性。

基于深度学习的电瓷质量管理与预测系统研发

基于神经网络的乳制品质量预测研究

这是一篇关于乳制品,质量预测,BP神经网络,RBF神经网络,SSH框架的论文, 主要内容为食品质量安全是目前人们最为关心的问题。随着中国经济的增长,国民收入的增加,人民生活质量的不断提高,乳制品已成为百姓不可或缺的食品之一。其质量的好坏不仅影响生产企业的声誉,更重要的是影响人们的身体健康。因此,开展计算机技术应用于产品质量预测的研究工作,可以有效地控制产品质量,同时,也可以减少质检的工作量,对于保证乳制品质量具有重要意义。高级人工智能在乳制品生产的过程中进行质量智能控制,是当今乳制品企业质量管理的发展趋势。本文针对乳制品品种繁多,生产工艺复杂等特点,以及生产中每一个环节的控制,可能会成为影响产品最终质量的关键因素,结合目前流行的神经网络技术,对乳制品质量预测进行了仿真实验,并在系统中具体实现。主要工作如下: 1.在深入研究乳制品生产过程的基础上,详细分析了乳制品质量预测软件的系统需求,提出了乳制品中小企业质量预测系统的解决方案,对乳制品预测系统进行了模块化设计。 2.针对人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力的特征,结合乳制品生产特点,建立了基于人工神经网络的乳制品质量预测模型,为本课题深入研究奠定了理论基础。 3.利用归一化方法对样本数据进行处理,以减少对神经网络模型训练的影响。通过建立的BP神经网络和RBF神经网络的两种质量预测模型,应用MATLAB软件对其分别进行了仿真实验。通过实验数据确定了应用于质量预测系统的RBF神经网络模型。 4.对系统数据库进行了分析设计与实现,应用新型的SSH框架,即以Hibernate作为持久层, Struts作为表示层,并结合Spring作为业务层与框架整合的方法,实现了B/S模式的乳制品质量预测系统的部分功能。结果验证了该方法应用于乳制品质量预测系统是有效可行的。

数据驱动的多工序产品质量预测与诊断研究

这是一篇关于质量预测,质量诊断,关联规则挖掘,数据驱动分析的论文, 主要内容为产品质量是企业追求的永恒目标,是企业保持良性可持续发展的关键,在产品制造过程中,质量控制是保障产品质量的重要手段,智能制造领域对产品质量信息的实时性和准确性提出了更高的要求。工业大数据和人工智能等先进信息技术的发展为多工序产品的实时质量预测与诊断提供了新手段,成为当前研究热点。本文通过深度学习和数据挖掘技术对数据驱动的多工序产品质量预测与诊断问题进行了研究,对提升产品质量管控水平具有重要的理论意义和应用价值。建立了一种考虑数据集成管理和质量控制实时性的多工序产品质量控制体系框架。分析了多工序产品制造质量形成过程,采用分布式物联网架构,将大数据技术融入平台层,引入边缘计算框架,构建出数据驱动的多工序产品质量控制系统框架,对边缘数据处理、质量预测与诊断、质量控制可视化技术等关键技术进行了分析研究。构建了鲸鱼算法、卷积神经网络、长短时记忆网络与注意力机制相结合的数据驱动的多工序产品质量预测模型。考虑多工序产品制造过程中质量数据的高维高相关、多特征以及时序性等特点对质量预测实时性和准确性产生的影响,采用核主成分分析法对制造过程的数据进行数据降维,通过卷积神经网络提取深层特征,借助基于注意力机制的长短期记忆网络模拟上下游工序的质量信息传递,建立了数据驱动的多工序产品质量预测模型,并应用鲸鱼算法对其进行模型优化,实现对产品质量特性值的实时预测,实例验证了预测模型的准确性和有效性。构建了基于围绕中心点化分(PAM)的聚类算法和频繁模式增长算法相结合的数据驱动多工序产品质量诊断模型。分析了多工序产品工艺数据复杂关联关系,应用PAM算法对质量数据进行聚类分析。根据聚类结果,结合频繁模式增长算法对大规模数据进行快速挖掘,挖掘出工艺特征数据与质量指标状态的隐性关联关系,从而形成了质量关联规则库,实现了对多工序产品异常因素的诊断。实例验证了模型的有效性。采用Vue与ElementUI结合的前端框架、结合Python以及C#等编程语言,开发了数据驱动的多工序产品质量控制原型系统,实现了产品信息管理、质量预测与诊断等功能,为实现多工序产品质量实时控制提供了技术依据。

离散制造电梯零部件质量分析与预测系统研发

这是一篇关于质量预测,质量分析,参数自适应优化的论文, 主要内容为随着科技的发展,现代信息技术与制造业的融合日益深入,使得制造业的生产、管理方式发生了质的飞跃,产品的质量水平得到了极大的提升,但消费者对企业产品质量也提出了更高的要求。因此,企业也提出了新的制造理念,研究了信息化、智能化的制造技术,同时,也产生了海量的制造数据。如何利用数据分析、预测制造过程中遇到的问题,解决生产过程存在的隐患成了企业亟待解决的问题。某电梯零部件公司在实际生产中也遇到了上述情况。为了适应现代制造业发展趋势,故寻求转型升级,打造质量管理新模式。本课题基于该公司的实际调研情况,对电梯零部件企业的加工过程质量管理方法进行了研究。结合离散型企业的特征与信息化的目标,提出一套离散制造下电梯零部件质量分析与预测方法,并利用软件技术将这一方法进行了实现。本文所做的研究工作概括如下:(1)从质量数据出发,针对企业加工过程质量管控的需求,提出一种基于特征融合的XGBOOST控制图模式识别方法。首先从多维度的时间序列数据中提取出形状特征和统计特征,通过减少特征维度达到节约计算资源,提高计算速度的目的;然后使用XGBOOST算法建立控制图模式识别模型对控制图模式进行识别,根据识别模式改进加工过程,形成加工过程控制闭环;最后针对离散制造车间单件小批量的加工特点,基于加工过程控制闭环营造的稳态加工过程,采用改进后的Bootstrap统计方法进行工序能力评估,从而确保生产线的稳定可靠,实现加工过程质量控制与分析。(2)针对实际生产过程中表面粗糙度无法实时监测的问题,提出一种在线监测方法。以机床的主轴转速、背吃刀量、刀具进给速度以及工件振动量为特征,结合XGBOOST算法对表面粗糙度建立预测模型;在加工中利用加速度传感器对工件振动量进行实时采集,结合主轴转速、背吃刀量、切削速度和进给量建立表面粗糙度在线监测模型,并通过企业实际应用进行验证,证明了该方法可实现较高的预测准确度。(3)针对实际加工中工件与刀具的无规律振动导致零件表面粗糙度不受控制的问题,结合上述表面粗糙度数据实时监测方法,提出一种参数自适应优化方法。在加工开始前设立阈值,并对质量数据进行监控,当预测结果超出阈值时,系统自动对背吃刀量、切削速度和进给量进行优化,减小工件振动,保证被加工零件的表面粗糙度。与传统的先加工后测量的方法相比,提出的方法实现了在加工的同时进行预测、分析与切削参数的自适应优化,有效地控制了被加工零件的表面粗糙度。(4)在对某电梯零部件企业的管理现状进行调研的基础上,研究了质量管理软件开发的关键技术,并基于上述理论研究开发一套企业专用的质量管理系统Web应用。以Java为开发工具,利用SQL Server2008数据库来存储质量数据,设计相应的系统数据架构,并采用浏览器/客户端模式(Browser/Server,B/S)开发一个质量分析与预测平台。