基于人工神经网络的线缆敷设质量综合评判.pdf

随着现代科学技术的飞速发展，机电产品在航空航天、船舶、汽车等关键领域的应用越来越广泛。在这些产品的生产过程中，线缆作为重要的电气连接组件，其敷设质量直接关系到产品的整体性能与可靠性。由于线缆敷设工艺的复杂性，如何有效地控制和评判敷设质量成为了一个技术难题。 本文探讨了利用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）对线缆敷设质量进行综合评判的新方法。人工神经网络作为深度学习和机器学习领域的核心，拥有强大的数据建模和非线性拟合能力，这使得它在处理复杂系统评估问题上具有独特优势。结合层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），能够对影响线缆敷设质量的多个因素进行全面分析，从而构建一个科学、有效的质量评判模型。 在展开具体研究之前，论文首先对线缆敷设质量的影响因素进行了全面分析，建立了相应的指标体系。这些影响因素包括但不限于线缆的长度、弯曲半径、固定点的位置、线缆间的相互干扰等。每一个因素都可能对线缆的敷设质量产生直接或间接的影响。因此，构建一个合理的指标体系，明确各个因素的具体影响，是进行有效质量控制与评判的基础。 在此基础上，论文引入层次分析法（AHP），通过构建判断矩阵和一致性检验，对各个因素进行定性分析和重要性排序。AHP作为一种多准则决策分析工具，非常适合处理这类涉及多个复杂因素的问题。它能将决策者的主观判断和定性分析转化为定量计算，为后续的综合评判提供科学依据。 接着，本研究提出了一种多指标综合评价模型，该模型结合了人工神经网络的非线性拟合能力和AHP的决策分析能力。在这个模型中，人工神经网络用于学习历史数据中的敷设质量信息，通过输入影响因素的数据，输出敷设质量的预测结果。为了提高模型的准确性和可靠性，研究者使用专家评估结果对网络模型进行训练和验证。通过与专家评估结果的对比，证明了该网络模型的学习能力和评价方法的有效性。 本研究还指出了神经网络模型在实际应用中需要注意的问题和可能的解决方案。例如，数据的采集和预处理是构建神经网络模型的关键步骤，直接关系到模型的训练效果和评判结果的准确性。此外，如何确保神经网络模型在面对新情况时仍能保持良好的泛化能力，也是研究中需要关注的问题。 总结而言，本文提出的人工神经网络与层次分析法相结合的综合评价模型，为线缆敷设质量控制和评判提供了一种新思路。这种方法不仅提高了评判的准确性和全面性，还证明了人工神经网络在解决综合评价任务中的强大能力。对于制造业来说，这一模型的应用有助于提升线缆布线质量，进而保证机电产品的性能和可靠性。随着工业自动化和智能化水平的不断提升，这种基于人工智能的综合评判方法将具有更广阔的应用前景和重要的实践意义。