用表2样本集训练相应的SOM网络，网络输入向量元素的个数为32个。为了提高网络映射精度，将网络的竞争层设计为一个10×10的二维平面。本文利用Matlab的自组织竞争网络工具箱对SOM网络进行仿真，网络权值分布如图1所示。

图1 网络训练后的权值分布 Fig.1 the distribution of weight after Network training

　　根据权值分布图可以看出，训练了500步以后，神经元就开始自组织地分布了每个神经元可以区分不同的样本。随着训练步数的增多，神经元的分布更加合理，但是，当训练次数达到一定值后，权值分布的改变就不很明显了。网络训练结束后，权值也就固定了。SOM网络训练结果如图2所示。由图可见，训练好的网络将所有的工艺实例成功地分为十大类。也就是说，以上过程解决了工艺实例推理的两大问题：工艺实例表达与输入、工艺实例分类与索引。 图2 网络训练后的SOM网络输出

Fig.2 SOM output after Network training

　　3 实例验证

　　这里将两个新轴类零件的特征向量, P1=[10000110000100000101001110100110]T;P2=[00010110001000010000000001000101]T，作为训练后网络的输入，进行仿真，竞争层的神经元开始竞争，激活与之最接近的神经元，如图3所示，从而实现新零件与工艺实例的匹配。一旦工艺实例的序号确定下来，网络的工艺实例推理功能也就实现了。此推理过程解决了工艺实例推理的第三大问题“工艺实例检索与提取”。从结果可以看出P1离样本10最近，P2离样本6最近，因此P1 、P2分别被匹配到了Case10、Case6两个实例中。比较两者的特征向量，也很容易看出P1 、P2与Case10、Case6的特征非常相似，说明这种推理方法是很有效的。

图3 网络仿真后的结果 Fig.3 The result of SOM after Network simulation

　　因此，对于任何特征的轴类零件，只要输入其编码后的特征向量，就可以通过这种算法推理出相似的工艺实例，在对这些推理实例进行评价和修改之后，CAPP系统便可以生成符合实际生产制造的工艺文件。然而，影响推理精度的因素不再是算法，而是样本的数量，样本的数量越大越具有代表性，推理的精度就越高。样本的主要来源是企业早前的设计的工艺文件，从这些工艺文件里提取样本数据也是很容易实现的。

　　实践表明，采用这种算法改进的CAPP系统在企业里是切实可行的，在不改动原来工艺设计资料的情况下，加深了工艺设计的知识复用程度，提高了工艺设计的效率。

　　5 结束语

　　本文通过自组织神经网络在工艺实例推理的应用，提高了工艺实例推理的精度，增大了CAPP系统的柔性，减少了推理过程中的人为干预，并通过实例仿真，证明了此方法的是非常有效的，为以后的CAPP系统智能化的研究奠定了基础。

　　参 考 文 献

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