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Design of parts for cellular manufacturing using neural network-based approach

机译：基于神经网络的方法的蜂窝制造零件设计

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A neural network approach is applied to the problem of integrating design and manufacturing engineering. The self organising map (SOM) neural network recognizes products and parts which are modeled as boundary representation (B-rep) solids using a modified face complexity code scheme adopted, and forms the necessary feature families. Based on the part features, machines, tools and fixtures are selected. These information are then fed into a four layer feed-forward neural network that provides a designer with the desired features that meet the current manufacturing constraints for design of a new product or part. The proposed methodology does not involve training of the neural networks used and is seen to be a significant potential for application in concurrent engineering where design and manufacturing are integrated.
机译：神经网络方法应用于整合设计和制造工程的问题。 自组织地图（SOM）神经网络识别使用所采用的修改面部复杂性代码方案为边界表示（B-REP）固体建模的产品和部件，并形成必要的特征系列。 基于选择零件功能，计算机，工具和夹具。 然后将这些信息馈入四层前馈神经网络，其提供具有所需特征的设计者，该特征符合用于设计新产品或部分的当前制造限制。 所提出的方法没有涉及培训所使用的神经网络，并且被视为在整合设计和制造的并行工程中应用的重要潜力。

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