[00650631]基于机器学习的焊接工艺评定专家系统软件V1.0

国内所开发的焊接专家系统所的开发平台多种多样，比较主流的开发语言有ASP(Active Server Pages)、VB(Visual Basic)、ASP.NET等，针对专家系统的开发，每种语言都有其特点；另外，每个平台采取的网络结构也各有差别，有单机的、采取C/S(Client/Server)结构的、采取B/S(Browse/Server)结构的等，其中由于互联网的不断发展，B/S结构应该是未来的主要趋势。所谓专家系统ES(Expert System)是指专门设计的用以模仿某一领域专家的知识和推理方法，并能使其知识易于被他人所用的计算机软件系统。传统的焊接领域中，焊接技术难以精确量化，除却必要的基础知识外，在解决实际问题时，往往需要较高的经验性知识，所以很多时候都需要焊接方面的专家来解决，但实际上该领域的专家是供不应求的，而焊接专家系统无疑能够弥补这种短缺。另外，在焊接领域，由于焊接知识具有显著的复杂性、经验性，与计算机技术相结合将极大的提高焊接的可靠性以及稳定性，所以计算机辅助焊接(CAW)一直是焊接领域的一个主要发展方向。从焊接工艺的实施上，近年来，焊接工艺已经由过去手工作业开始迈向一定规模的机械化、半自动化，并且在此基础上有了一定量的自动化以及机器人焊接。而随着焊接与计算机、自动化、人工智能等新技术的进一步结合，焊接工艺实现的手段必将进一步向机械化、自动化、智能化的方向发展。总之，焊接专家系统随着计算机技术的不断发展，逐渐开始渗入焊接领域的各个方面，研究基于机器学习的焊接专家系统对于智能化焊接技术的进一步发展具有重要意义。 该软件将利用Django开发在线焊接管理平台，并在此基础之上利用Python语言开发基于机器学习的焊接专家系统。Django是一种开放式Web框架，其基于Python语言，从诞生至今已有十年以上，结构稳定、功能强大、相关开发社区较为成熟，而且由于Python语言所具有强大的可扩展性与可嵌入性，使得Django也具有很强的拓展性，可以通过加载特定的模块来实现多种多样的功能此，本章首先基于以上的分析，设计了一套搭建了搭建基于机器学习的焊接工艺评定专家系统。采用BP人工神经网络算法，在基于产生式规则的工艺设计专家系统的基础之上，能利用该系统中的机器学习模块对工艺设计专家系统生成的WPS进行模拟实验，并生成WPQR。