基于玻璃大数据的智能工艺分析与实现开题报告

全文总字数：5729字

1. 研究目的与意义（文献综述）

玻璃是我们生活中最常见的物品，我们的房屋窗户需要玻璃，我们的手机、电视和电脑上也需要玻璃，我们的汽车，火车，飞机上也需要玻璃，甚至我们还需要佩戴玻璃来看清这个世界，如果没有了玻璃，生活会是怎样的呢？我国是个玻璃生产的大国，2018年中国平板玻璃产量达8.7亿重量箱（重量箱：普通平板玻璃的计量方法一般以重量箱来计算，一重量箱等于2mm厚度的平板玻璃10个平方的重量，约为50kg，体积为0.02立方米），平板玻璃行业实现主营业务收入760亿元，利润总额116亿元。玻璃的生产过程复杂，质量把控对产品的质量影响很大，因此加强工艺分析，对提高玻璃成品质量有很大的意义。该毕业设计的目的是设计一个基于大数据的玻璃生产工艺的学习算法，提高对玻璃制品的质量把控的效率，该设计对提高玻璃产品的质量和改进玻璃生产工艺具有重要意义。

国内外的研究现状分析：

hadoop：

2. 研究的基本内容与方案

1. 玻璃的质量指标，玻璃的种类繁多，这里主要研究平板玻璃，平板玻璃的主要成型方法有手工成型和机械成型，手工成型由于生产效率低，玻璃表面质量差，已经逐步淘汰，只有在生产艺术玻璃时采用。而机械成型又分为，压延法、有槽垂直引上法，对辊（也称旭法）、无槽垂直引上、平拉和浮法等。但是由于玻璃生产过程中工艺制度的破坏或者工人操作过程中的差错，使玻璃往往带有不同类型和大小的瑕疵。例如夹杂、气泡、锡皮、麻点、线条和划痕等，会极大地影响产品的质量。这些瑕疵可通过肉眼看到，但是人工识别瑕疵的效率不高，因此可将有瑕疵的玻璃的照片和质量优秀的玻璃的照片作为训练样本，使用卷积神经网络进行训练。

2. 对玻璃生产工艺进行分析，玻璃的制造过程有：

1. 原料预加工。将块状原料（石英砂、纯碱、石灰石、长石等）粉碎，使潮湿原料干燥，将含铁原料进行除铁处理，以保证玻璃质量。

   剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！

   3. 研究计划与安排

   （1）2020/1/13-2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

   （2）2020/3/1-2020/3/5：需求分析，确定系统的大功能模块，每个大功能模块下的小功能模块，写出需求文档；

   （3）2020/3/6-2020/3/10：概要设计，包括系统的基本处理流程、系统的结构组织、模块划分、功能分配、结构设计、运行设计、数据结构设计、和出错处理设计等；

   剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！

   4. 参考文献（12篇以上）

   [1]章毅，郭泉，王建勇 大数据分析的神经网络方法[j].工程科学与技术， 2017，vol.49.

   [2]程学旗. 大数据分析[m]. 北京：高等教育出版社，2019.

   [3]王万良，张兆娟，高楠.基于人工智能技术的大数据分析方法研究进展[j].计算机集成制造，2019 ,vol.25.

   剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付