آموزش سالیدکم، طراحی پروسه ماشینکاری و استخراج جی کد (G Code) با نرم افزار SolidCAM

اختصاصی از اینو دیدی آموزش سالیدکم، طراحی پروسه ماشینکاری و استخراج جی کد (G Code) با نرم افزار SolidCAM دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نرم افزار SolidCAM یک نرم افزار استثنایی و تضمین شده می­ باشد که به عنوان مهندسی CAM با نرم افزار SolidWorks در ارتباط است. این نرم افزار مجموعه ای از بهترین کلاس های ساخت را در محیط SolidWorks فراهم می آورد به طوری که قادر است فرآیندهای فرزکاری 2/5 بعدی و 3 بعدی، ماشین کاری با سرعت بالا (HSM)، فرزکاری 4 و 5 محوره، تراشکاری، Mill-Turn و Turn-mill تا 5 محور و وایرکات تا 4 محور و ... را پشتیبانی نماید. این نرم افزار با یکپارچگی کامل با قدرتمندترین نرم افزار طراحی (SolidWorks)، تمامی عملیات های ماشین کاری از جمله تعریف، محاسبه، شبیه سازی و جی کد گیری را در درون محیط  SolidWorks انجام می ­دهد. ترکیب SolidWorks + SolidCAM یکی از بهترین کلاس ­های CAD/CAM را جهت سازماندهی تولید فراهم ­آورده که با موفقیت در محیط های تولید توسط هزاران شرکت و کارگاه تضمین شده و در حال استفاده است. از این نرم افزار می ­توان به طور گسترده جهت تولید قطعات در صنایع مکانیکی، الکترونیکی، پزشکی، هوا فضا و نیز در صنایع طراحی و ساخت ماشین های ابزار و ... استفاده نمود و آن را به خوبی در کارگاه های ساخت قالب و نمونه سازی سریع به کار گرفت. هم اکنون که شرکت های موفق، سیستم های مجتمع CAD/CAM را جهت عرضه سریع تولیدات خود به بازار و کاهش هزینه ها به کار می گیرند، ترکیبی از نرم افزارهای SolidWorks و SolidCAM می­ تواند به آنها کمک شایانی نماید...

در این مجموعه آموزشی، طراحی پروسه ماشینکاری و استخراج جی کد (G Code) با نرم افزار SolidCAM به صورت گام به گام (10 فایل ویدیویی، 50 دقیقه با کیفیت خوب)، به کاربر آموزش داده می شود.

توجه: فایل آموزش طراحی پروسه ماشینکاری و استخراج جی کد (G Code) با نرم افزار SolidCAM بصورت کاملا تصویری، قدم به قدم و به زبان انگلیسی می باشد. در این کلیپ آموزشی به گوشه ای از توانمندی های نرم افزار سالیدورکس و پلاگین سالیدکم پی خواهید برد.

جهت خرید آموزش طراحی پروسه ماشینکاری و استخراج جی کد (G Code) با نرم افزار SolidCAM، به مبلغ استثنایی فقط 4000 تومان و دانلود آن بر لینک پرداخت و دانلود در پنجره زیر کلیک نمایید.

!!لطفا قبل از خرید از فرشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر قیمت محصولات ما را با سایر محصولات مشابه و فروشگاه ها مقایسه نمایید!!

!!!تخفیف ویژه برای کاربران ویژه!!!

با خرید حداقل 20000 (بیست هزارتومان) از محصولات فروشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر برای شما کد تخفیف ارسال خواهد شد. با داشتن این کد از این پس می توانید سایر محصولات فروشگاه را با 20% تخفیف خریداری نمایید. کافی است پس از انجام 20000 تومان خرید موفق عبارت درخواست کد تخفیف، شماره همراه و ایمیلی که موقع خرید ثبت نمودید را به ایمیل فروشگاه ([e-mail]) ارسال نمایید. همکاران ما پس از بررسی درخواست، کد تخفیف را به ایمیل شما ارسال خواهند نمود.

اثر ارتباطات در مانیتورینگ شبکه و کنترل پروسه های تولید

اختصاصی از اینو دیدی اثر ارتباطات در مانیتورینگ شبکه و کنترل پروسه های تولید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تعداد صفحاات:6

The Effect of Communications on Networked Monitoring and Control of Manufacturing Processes

(اثر ارتباطات در مانیتورینگ شبکه و کنترل پروسه های تولید)

Research and Innovation in Manufacturing: Key Enabling Technologies for the Factories of the Future - Proceedings of the 48th CIRP Conference on Manufacturing Systems

(تحقیقات و نوآوری در تولید: کلید فناوریهای برای کارخانه از آینده - مجموعه مقالات کنفرانس CIRP 48 در سیستم های تولید)

Abstract

Manufacturing systems utilize data communications in order to monitor and control signals to be communicated either between the process and the controller or within the Manufacturing Execution System (MES), in general. Such communications, mostly wireless, which are usually studied in the framework of Networked Control Systems (NCS), have certain effects on the control performance. The current study deals with the modeling of such a production subsystem as a NCS and with pointing out the main aspects, namely delay in the signals due to queuing, packets loss due to routing and corresponding protocols, or even measurements distortion under additive channel noise

چکیده:

تولید سیستم های ارتباطات داده ها به منظور استفاده برای نظارت و سیگنال های کنترل را به هر دو بین فرآیند و کنترل و یا در داخل سیستم اجرای ساخت (MES) ابلاغ شود، به طور کلی. چنین ارتباطات، عمدتا بی سیم، که در چارچوب مورد مطالعه سیستم های کنترل شبکه (NCS) معمولا، اثرات بر کنترل عملکرد خاص است. معاملات فعلی مطالعه با مدل سازی چنین زیر سیستم تولید به عنوان NCS و با اشاره به جنبه های اصلی، یعنی در سیگنال با توجه به صف بندی، بسته دست دادن به علت مسیریابی و پروتکل های مربوطه، و یا حتی اندازه گیری اعوجاج تحت افزودنی سر و صدا کانال به تاخیر بیاندازد.

دانلود پایان نامه پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس انتشار خطا bpn

اختصاصی از اینو دیدی دانلود پایان نامه پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس انتشار خطا bpn دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بسیاری از بررسی ها یک رشته بیت را با استفاده از الگوریتم  ژنتیک به منظور بیان ساختار شبکه نگاشت داده اند تا کارایی شبکه های پس انتشار خطا را بهبود بخشند. زیرا محدودیت ها در تکنیک های جستجوی گرادیان که برای مسائل بهینه سازی غیر خطی پیچیده استفاده می شدند،اغلب کارایی متناقض و غیر قابل پیش بینی را نتیجه داده اند.این مقاله برروی چگونگی جمع آوری و ارزیابی مجدد ماتریس های وزن bpn تمرکز دارد، در حالیکه عملگرهای الگوریتم ژنتیک در هر نسل به منظور بهینه سازی ماتریس های وزن پردازش می شوند. در این روش over fitting، یک اشکال از bpn هاست که معمولا در طول مرحله بعد ازآموزش  شبکه عصبی با نزول خطای آموزش و افزایش خطای پیش بینی اتفاق می افتد ، قابل حذف شدن می باشد .این مقاله هم چنین، پارامترها و توپولوژی شبکه عصبی را در جهت افزایش امکان پذیری اجرای فضای جواب برای مسائل غیرخطی پیچیده  توسعه می دهد.

1)   مقدمه:

مدل های شبکه عصبی مصنوعی (ANN ) به طور گسترده در کاربردهای متفاوتی استفاده شده اند. شبکه های پس انتشار خطا ، پرکاربردترین مورد استفاده در شبکه های عصبی مصنوعی،برای حل تعداد زیادی از مسائل واقعی بکار گرفته شده است.

در سال های اخیر بسیاری از الگوریتم های  یادگیری به طور گسترده ای به منظور آموزش شبکه های عصبی برای حل مسائل پیچیده غیر خطی طراحی شده و توسعه یافته اند. یکی از نقص ها ی اساسی در شبکه های عصبی جاری این است که تحقیق و پژوهش وابسته به طراحی شبکه عصبی می باشد.طراحی یک شبکه عصبی شامل انتخاب یک مجموعه بهینه از پارامتر ها ی طراحی می باشدنحقخ تا همگرایی سریع را در طول آموزش و دقت مورد نیاز را هنگام فراخوانی بدست آورد.

محققان به طور معمول شبکه های عصبی با [1] BPN را بسیار آموزش داده اند.

دقت هر تقریب آموزش بستگی به انتخاب وزن های مناسب برای شبکه عصبی دارد.متاسفانه bp یک الگوریتم جستجوی محلی است. بنابراین موجب واقع شدن در تله می نیمم محلی می شود .اگر وزن های اولیه در یک شیب محلی واقع شود ، الگوریتم احتمالا در یک بهینه محلی قرار خواهد گرفت .محققان از روش های متفاوتی استفاده می کنند تا این ویژگی ها یbp  را تنظیم کنند.

BackPropagation   Network

5)نتیجه‌گیری و بحث:
نتایج روش پیشنهادی
مقاله 3
مقاله 4
مقاله 5
مقاله 2- A Comparsion of Feature Extraction and Selection Techniques
- فاکتور های آموزش bp
نتایج دیگر مقالات
آموزش  (Train)  :
نتایج bp
newff)
شناسایی تنظیمات سطح فاکتور bpn
شبیه سازی Backpropagation
1)چکیده:
2)مقدمه:
3)روشهای به کار رفته در این گزارش:
4)شبیه‌سازی و ارائه نتایج تجربی:
5)نتیجه‌گیری و بحث:
6)مراجع

شامل 43 صفحه فایل word

به همراه مستندات ، برنامه نویسی ها و تصاویر به صورت کامل برای اولین بار در اینترنت

دانلود با لینک مستقیم

دانلود پایان نامه پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس انتشار خطا bpn