機(jī)械設(shè)計(jì)自動(dòng)化精品]機(jī)械運(yùn)動(dòng)方案的模糊綜合評(píng)價(jià)方法研究基于模糊綜合評(píng)價(jià)與遺傳算法的公差優(yōu)化分配中英文翻譯(文件)
【正文】 級(jí)評(píng)估零件的公差值 。 在過去 50年中， 已經(jīng)有 10多個(gè) 成本 和公差的 關(guān)系模型已提交。由于缺乏關(guān)于成本和公差關(guān)系的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并且當(dāng)加工環(huán)境改變時(shí)加工成本也會(huì)發(fā)生變化，所以這些方法的應(yīng)用非常有限。 一般而言，影響加工費(fèi)用 的因素 包括加工方法，零件材料，零件的幾何結(jié)構(gòu)，零件尺寸，等 。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測 單個(gè) 零件公差， 如 圖 1所示 該方法的優(yōu)點(diǎn)是： 的 假設(shè) ，這與 統(tǒng)計(jì)方法不同。 Dupi 提出了一種新方法 ，即 采用了模糊推理的 方法 來評(píng)估 一個(gè)零件的 制造難 易程度 。事實(shí)上，設(shè)計(jì)人員可 只 根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn) 確定 一個(gè) 成本和公差之間 的關(guān)系 。 顯然，這些都是模糊的因素。 在這里，組成算子 M（ ?， +），它可以考慮各種因素的影響，但也可以包含所有的個(gè)人因素信息，表示為 ： 然后，一階模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣可以寫成 這里， m=4,p=10 確定因素的權(quán)重向量 在獲得一階模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣 后 ，我們必須確定因素的權(quán)重向量，這表明因素 對(duì) 評(píng)價(jià) 目的 的 重要性程度 。 公差分配建模 可加工性 可由模糊綜合評(píng)價(jià)法確定，加工 響應(yīng)函數(shù)的假設(shè)為 ： 這里， 表示公差設(shè)計(jì)中的功能要求， 是裝配響應(yīng)函數(shù)， 表示第 i個(gè)相應(yīng)零 件的公差值， 反應(yīng)在加工過程中每個(gè)公差值的重要性程度。 遺傳算法 遺傳算法是最近開發(fā)的啟發(fā)式優(yōu)化策略，已 在多 個(gè)研究領(lǐng)域用于全局優(yōu)化。 遺傳算法使用概率轉(zhuǎn)換規(guī)則， 而不是確定的 轉(zhuǎn)換規(guī)則， 這 導(dǎo)致 了 高品質(zhì)的解決方案 并且遺傳算法只需要目標(biāo)函 數(shù)值，這些最低要求 使得遺傳算法具有廣泛的應(yīng)用性。 遺傳算法在公差優(yōu)化分配中的應(yīng)用如下： 表示方法 在遺傳算法 中 ， 表示 是一個(gè)重要的問題，因?yàn)?表示方法 聯(lián)系 著 真實(shí)世界 和 遺傳算法 ， 遺傳算法直接操縱 真實(shí)問題的表示代碼。 我們采用二進(jìn)制數(shù)字串表示。 在遺傳算法 中 ， 適應(yīng)度 用于分配生殖試驗(yàn)， 是有利于 最大化 的措施 。 這里，適應(yīng)度函數(shù) 由下式計(jì)算： 這里， 這里， 表示罰函數(shù)， 描述方案的質(zhì)量， 和 為常數(shù)，通常 ，由下式計(jì) 算： 縮放線性適應(yīng)度 由于具有較高的適應(yīng)值的字符串被選中 為家長 的機(jī)率較高， 所以 限制 這些字符串 分配 很重要 ，特別是小種群遺傳算法。 選擇 選擇 算子 決定了 每 個(gè)人 的設(shè)置 ，這 將 在下一代 中保 持 。 他們分成多個(gè)子塊的交叉點(diǎn)，通過 在這些個(gè)體間進(jìn)行交換得到新的個(gè)體 。但是，如果突變的概率較高，那么好的圖式的傳播會(huì)受到不必要的阻礙，該算法將退化為一個(gè)隨機(jī)搜索方法。 內(nèi)存工具 我們運(yùn)用內(nèi)存工具來“記憶”一代中的最優(yōu)個(gè)體。 Else 計(jì)算 (人口中同一個(gè)體的值） If(n 大于或等于 ） 調(diào)用突變算子 。 4. 事例 為了驗(yàn)證所提出的方法， 把 驅(qū)動(dòng)裝置 （見圖 3） 作為一個(gè)例子。結(jié)果表明，軸承套 是 最難加工的 ， 而 左 、 右軸承 則 是最容易的。在公差分配中，考慮了基于模糊綜合評(píng)價(jià)和功能敏感度因素的可加工性，所以說 DFA和 DFM 都考慮到了。
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