利用 ANN 优化拉丝子过程。

J. Suarez
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摘要

摘要 神经元网络是一种人工智能,其灵感来源于人脑。神经元网络由多层相互连接的单元(称为人工神经元)组成,可以处理信息并从数据中学习。 在电缆制造的拉丝子过程中,神经元网络可用于控制铜线的拉丝过程。具体方法是使用传感器测量铜线的张力和直径,然后利用这些数据调整拉丝过程的速度。通过适当的训练,神经网络在 MATLAB 中实现了对拉丝过程的控制。神经网络还可用于检测铜线的缺陷。在电线制造的拉丝子过程中使用神经网络有助于提高最终产品的质量并降低生产成本。此外,神经网络还可用于优化拉丝过程,降低能耗并提高生产效率。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Optimización del Subproceso de Trefilado a través de RNA.
Resumen Las redes neuronales son un tipo de inteligencia artificial que se inspira en el cerebro humano. Están formadas por capas de unidades interconectadas, llamadas neuronas artificiales, que pueden procesar información y aprender de los datos. En el subproceso de trefilado de la fabricación de cables eléctricos, las redes neuronales se pueden utilizar para controlar el proceso de estirado del alambre de cobre. Esto se hace mediante el uso de sensores para medir la tensión y el diámetro del alambre, y luego utilizando estos datos para ajustar la velocidad del proceso de trefilado. La red neuronal se implementó en MATLAB para el control del proceso de trefilado con su debido entrenamiento. Las redes neuronales también se pueden utilizar para detectar defectos en el alambre de cobre. Esto se hace mediante el uso de cámaras para inspeccionar el alambre y luego utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar cualquier defecto. El uso de redes neuronales en el subproceso de trefilado de la fabricación de cables eléctricos puede ayudar a mejorar la calidad del producto final y a reducir los costes de producción. Además, las redes neuronales también se pueden utilizar para optimizar el proceso de trefilado, reduciendo el consumo de energía y aumentando la eficiencia de la producción. Palabras clave: Trefilado; optimizar; proceso; Matlab
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