面向智能制造的数控机床多目标优选法研究

考虑当前制造业智能化发展趋势以及数控机床在现代制造工程领域所发挥的关键作用,提出了一种集质量功能展开(QFD)、模糊线性回归和0-1目标规划优点于一体的数控机床多目标优选法。在研究智能制造对数控机床特定要求的基础上,运用QFD考察智能制造需求与数控机床性能之间的因果关系,采用质量屋将智能制造的需求有机地融入数控机床选型中。基于模糊线性回归法确定智能制造需求与数控机床性能在质量屋中的相互关联程度,运用层次分析法计算智能制造需求指标的权重系数,并采用0-1目标规划法在众多候选数控机床中做出最佳选择。以某智能制造平台搭建过程中的数控机床多目标决策问题作为应用案例,从5台候选数控机床中挑选出综合性能最好的1台。研究表明,所提出的面向智能制造的数控机床多目标优选法具有较高的工程实用性。     

基于信息公理的车间布局问题评价方法

车间布局评价问题属于典型多属性决策问题.为了使信息公理更适合于解决多属性决策问题,通过增加满意度项改进了原有的信息量计算方法.属性值被划分为精确型、不确定型和模糊型,同时针对效益性、成本性、定值性和区间性属性给出了这三种数值类型的信息量的计算办法.改进后的信息量同时反映系统的成功概率以及决策者满意程度,并能够对包含多种数值类型的多属性决策问题进行评价.最后,作为实例,对焊接装配车间的布局方案进行了评价,结果验证了所改进的信息公理对于解决多属性决策问题的可行性和有效性.     

类生物化自适应制造系统控制结构

未来的制造系统需要应对多变的不可预测环境的干扰,因此要求制造系统的控制结构具有较好的自适应性、自组织性、敏捷性、智能性和鲁棒性.而具有这些生物行为特征的类生物化制造系统能够很好的满足这一要求.因此,借鉴生物系统的组织结构、控制机理和运行模式,从一个全新角度提出了有机制造单元的概念,并结合基于激素分泌调节的超短反馈机制,建立了类生物化生产系统自适应控制模型;基于神经-内分泌-免疫系统调节机制,建立了类生物化自适应制造系统控制结构模型.最后,通过一个基于信息素通信机制的实例表明:整个系统具有较强的鲁棒性.     

滴灌三角形迷宫滴头水力性能稳健性分析

由于滴灌滴头流道曲折复杂,各种结构参数都不同程度地影响着滴头水力性能,滴头水力性能分析时,很难建立显式的解析模型.为此提出基于移动最小二乘响应曲面法建立滴头水力性能可靠性指标对应结构影响参数的灵敏度分析模型.结果表明,滴头流道流量系数的可靠度对流道长度和流道宽度的均值灵敏性较强,对流道转角的均值灵敏性较差;滴头流道流态指数的可靠度对流道宽度和流道转角的均值灵敏性较强,对流道长度的均值灵敏性较差;基本变量标准差的增加会降低滴头流道流量系数和流态指数的可靠度.基于移动最小二乘响应曲面滴头水力性能可靠性灵敏度分析结果与通常的定性分析结果一致,验证了本方法的有效性.     

基于灰色关联和主成分分析的车削加工多目标优化

采用田口方法构建以切削速度、进给速度和切削深度为设计变量,以表面粗糙度、切削力和刀具磨损为输出特性指标的车削试验模型,基于灰色关联和主成分分析对车削加工进行多目标优化,灰色关联度计算中的权重系数由输出特性指标的主成分分析获取.钛合金车削加工参数最优的水平组合为A3B1C1,即切削速度为240 m/min、进给速度为0.10 mm/r、切深为0.15 mm,此时表面粗糙度为0.168 μm,切削力为163.636 N,刀具磨损为0.129 mm.     

用户参与产品设计过程动态特性研究

企业将产品创新设计过程向用户开放,在获得用户海量创新资源及用户真实需求的同时,大量无组织自主个体参与造成的设计过程趋于复杂也逐渐引起重视,亟待研究用户自主参与产品设计过程的动态特性。与已有文献将用户在开放设计过程中提交的方案视作不变常量不同,本文考虑设计过程中用户间的交互导致用户个体方案随时间变化的特征,研究用户个体互动、并促进产品模型迭代完善的动态规律。首先,从微观角度研究基于博弈理论的用户个体互动演化机制;其次,从宏观角度研究参与设计用户组成的复杂网络典型特征。根据理论研究,采用软件仿真方法,研究用户参与产品设计过程动态特性的定性规律,结果表明,开放设计过程中产品模型始终趋于收敛。以煤炭破碎机的用户参与设计为实例,统计设计过程中参与用户个体方案与产品模型的交互迭代演化规律,验证了本文理论模型与仿真结果的正确性。     

激素调节机制IAGA在作业车间调度中的应用

针对离散型生产作业中的车间调度问题,以最大流程时间最小化为目标,将基于激素调节机制的改进型自适应遗传算法应用其中。该算法具有有效避免近亲繁殖、无需复制操作、有效克服早熟现象和进化缓慢问题等特点。算法采用基于工序的编码方式,并在调度实例应用中取得满意效果。仿真结果表明:该算法大幅度减少了调度方案生成时间,优化了调度方案,缩减了最小化完工时间,能够有效、高质量地解决作业车间调度问题。     

激素调节机制IAGA在作业车间调度中的应用

针对离散型生产作业中的车间调度问题,以最大流程时间最小化为目标,将基于激素调节机制的改进型自适应遗传算法应用其中。该算法具有有效避免近亲繁殖、无需复制操作、有效克服早熟现象和进化缓慢问题等特点。算法采用基于工序的编码方式,并在调度实例应用中取得满意效果。仿真结果表明：该算法大幅度减少了调度方案生成时间,优化了调度方案,缩减了最小化完工时间,能够有效、高质量地解决作业车间调度问题。     

数控机床进给机构智能设计优化系统

针对制造业智能化对数控机床加工精度的需求问题,构造了一种数控机床进给机构智能设计优化系统。该系统由需求分析模块、常规设计模块、智能优化模块以及设计资源中心所组成,在数控机床进给机构设计过程中能实现知识集成、数据交换与模型共享。该系统面向数控机床进给机构动静态性能要求,分别进行参数化建模、有限元仿真和热-力耦合分析,为进给机构的优化设计提供理论依据。该系统在数控机床进给机构常规设计的基础上,采用灵敏度分析法、BP神经网络和遗传算法对进给机构进行结构多目标优化,从而提高系统的智能设计水平。采用所构造的系统对一种精密龙门数控机床的Y轴进给机构进行智能设计优化,优化后进给机构的动静态性能得到提高,对比进给机构的优化结果与实验值,结果表明该智能设计优化系统是合理可行的。     

滴灌梯形迷宫滴头流道水力性能的响应曲面法优化

滴灌滴头水力性能优化是滴灌技术不断发展的需要。采用响应曲面法研究了梯形迷宫滴头流道的流道宽度、长度、深度、转角和流道单元数等5个关键参数对滴头水力性能（流态指数和流量系数）的影响与最佳水平。试验结果表明,所测试梯形迷宫滴头最优流道宽度、长度、深度、转角和流道单元数分别为1.55 mm、2.33 mm、1.55 mm、46.32°和20,优化后滴头的流态指数为0.4993、流量系数为0.4441,较优化前流态指数提高了5.624%,滴头水力性能得到了改善。