面向智能制造中质量流建模的新型拓扑机器学习方法
机器学习
2024-04-24 v1 计算机与社会
摘要
本文提出了一种在 5 层信息物理系统（CPS）架构内的拓扑分析方法，用于智能制造中的质量流评估。所提出的方法不仅能够实现实时质量监测和预测分析，还能发现不同制造过程中质量特征与工艺参数之间的隐藏关系。增材制造中的案例研究被用于证明所提出方法在保持高产品质量和适应产品质量波动方面的可行性。本文展示了如何通过质量流评估，有效地利用拓扑图可视化来实时识别新的代表性数据。
引用
@article{arxiv.2404.14728,
title = {Novel Topological Machine Learning Methodology for Stream-of-Quality Modeling in Smart Manufacturing},
author = {Jay Lee and Dai-Yan Ji and Yuan-Ming Hsu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.14728},
year = {2024}
}
备注
The paper has been submitted to Manufacturing Letters (Under Review)