通过替代技术识别医疗器械组装过程的仿真模型

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内容提要

本研究提出两种方法来识别和近似仿真模型,以提高工艺理解并在数据有限的情况下辅助决策。利用样条函数和机器学习模型的方法来创建适应性模型,准确地代表切合过程并适应各种情况。

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关键要点

  • 本研究探讨了两种不同的方法来识别和近似仿真模型。
  • 研究重点在医疗器械装配的关键性切合过程中。
  • 仿真模型为工程师提供了对工业过程的洞察力。
  • 模型能够在物理装配之前进行实验和故障排除。
  • 由于复杂性,仿真模型常常需要耗费大量计算时间。
  • 提出的方法包括利用样条函数和机器学习模型。
  • 目标是创建适应性模型,准确代表切合过程并适应各种情况。
  • 这样的模型有望提高工艺理解,并在数据有限的情况下辅助决策。
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