摘要：针对潮流玩具产品质量管控困难、产品质量低的问题,文中提出了利用数据驱动对其进行智能管理及优化控制的方法。研究利用卷积神经网络提取质量数据中的深层次特征,然后利用长短时记忆网络对产品质量进行预测,根据预测结果将产品分为不合格产品与合格产品。同时,采用关联规则挖掘的方法建立规则库,根据规则库与不合格产品进行质量诊断,并根据诊断结果对产品生产参数进行优化、调整。实验结果表明,使用该质量管控方法后,不同种类的潮流玩具产品的生产不合格率下降了3.5%以上。由此可知,该方法能在使用过程中优化提升产品质量,进一步提高产品的生产效率。

摘要：随着人们生活水平的提高,越来越多的消费者更加注重所购产品的质量,特别是在儿童玩具方面。质量不合格的玩具产品会给儿童带来诸多影响,包括但不限于安全隐患及对儿童健康产生的影响。然而,工业制造中的产品质量检测报告种类繁多且不易被理解,无法直观体现产品质量。因此,文章提出了一种基于Word2Vec与K最近邻分类算法相结合的产品质量评估模型。该模型能够通过产品质量报告对某玩具进行评估,从而判断其质量。实验结果表明,在数据集尺寸达到900时,K均值聚类算法模型、局部加权最近邻算法模型和混合模型算法模型的准确率分别为0.84,0.91与0.96,损失函数值分别为0.07,0.05及0.03,证明所提模型能够对玩具产品进行准确评估,从而为消费者和质量监管部门提供一定的决策支持。

摘要：针对某车型采用HC340LA镀锌板和6061-T6铝合金制备防撞梁总成连接强度达不到设计标准的问题,通过SPR工艺搭接了2种材料,系统研究了板材厚度、组合方式、铆钉开槽等工艺参数对接头拉剪载荷的影响。试验结果表明,接头拉剪载荷和失效位移受板材厚度影响显著且呈正相关关系,以铝板为下板时具有更佳的力学性能;对铆钉开槽处理,开槽后接头背面"铆扣"外观呈现与槽口对应的塌陷区,拉剪载荷随槽口深度增加而逐渐提高,并在槽口深度为1.2 mm时达到最大值5 045 N,较未开槽试样提高11%,但槽口深度进一步增加到1.6 mm时拉剪载荷急剧降低,显示与原始试样同等级力学性能。