基于离散化成本—公差模型的多目标公差优化设计

被引：11

作者：

胡西彪 ^{[1
]}

张卫 ^{[1
]}

陆宝春 ^{[1
]}

黄龙振 ^{[1
]}

王水 ^{[2
]}

王敏其 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京理工大学机械工程学院

[2] 武进五洋纺织机械有限公司

来源：

计算机集成制造系统 | 2019年 / 25卷 / 01期

关键词：

公差优化; 离散化成本—公差模型; 多目标优化; 人工蜂群算法;

D O I：

10.13196/j.cims.2019.01.018

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对现阶段工厂普遍采用数控加工的现状,对原有基于普通机床提出的公差模型进行改进,提出了一种新的多目标公差设计优化模型。在考虑加工时间、夹具和刀具磨损等因素的影响下,建立了离散化的成本—公差模型。以加工成本、公差敏感性和质量损失为目标,装配功能和加工能力为约束条件,建立了基于离散化成本—公差模型和差分进化—全局蜂群混合算法的多目公差设计优化模型。以特里科型高速经编机编花部件为例,运用所提优化模型快速地得到了公差最优解,降低了产品的制造成本,提高了产品质量,验证了该模型的有效性。

引用

页码：182 / 189

页数：8

共 12 条

[1] 基于小生境粒子群算法的公差多目标优化设计 [J].

刘海博 ;

刘检华 ;

何永熹 ;

郭崇颖 ;

蒋科 .

计算机集成制造系统, 2015, 21 (03) :585-592

[2] 萤火虫群优化算法在公差分配优化的应用 [J].

朱渊萍 ;

陈素芬 .

机械设计与制造, 2014, (06) :249-251

[3] 基于价格的产品质量损失建模与分析 [J].

刘婷 ;

赵延明 ;

刘德顺 ;

柳乔 ;

李亮 .

湖南科技大学学报(自然科学版), 2013, 28 (02) :33-38

[4] 连续复利的加工成本-公差模型改进 [J].

金秋 .

天津科技大学学报, 2012, 27 (06) :61-64

[5] 公差设计多目标模型及其粒子群优化算法研究 [J].

肖人彬 ;

邹洪富 ;

陶振武 .

计算机集成制造系统, 2006, (07) :976-980+989

[6] 机械加工成本──公差建模技术的研究 [J].

杨将新，吴昭同 .

浙江大学学报(自然科学版), 1996, (05) :517-522

[7] Optimal allocation of statistical tolerance indices by genetic algorithms [J].

Otsuka, A. ;

Nagata, F. .

ARTIFICIAL LIFE AND ROBOTICS, 2014, 19 (03) :227-232

[8] FEA compliant parametric tolerance allocation of mechanical assembly using neural network and differential evolution algorithm [J].

Jayaprakash, G. ;

Sivakumar, K. ;

Thilak, M. .

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING, 2012, 25 (07) :636-654

[9]

A Particle Swarm Optimization for Optimal Tolerance Design of Power Transformer Core Column Cross-Section[J] . Wan Jia Di,Zhang Yuan Biao,Cai Lei,He Chuan.Key Engineering Materials . 2010 (439)

[10] Optimal power flow using differential evolution algorithm [J].

Abou El Ela, A. A. ;

Abido, M. A. ;

Spea, S. R. .

ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH, 2010, 80 (07) :878-885

← 1 2 →