基于群集智能的產(chǎn)品公差優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究.pdf

1、制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)中一個(gè)十分重要的行業(yè)，它的發(fā)展水平代表著一個(gè)國家工業(yè)發(fā)達(dá)的程度。同時(shí)，制造業(yè)也面臨著十分激烈的市場競爭。制造成本、產(chǎn)品質(zhì)量、上市周期三個(gè)因素集中反映了一個(gè)企業(yè)的制造能力。為了滿足消費(fèi)者對產(chǎn)品更高的要求，研究人員提出了一些先進(jìn)的設(shè)計(jì)方法，保質(zhì)設(shè)計(jì)就是其中的一種?！氨Ｙ|(zhì)設(shè)計(jì)”認(rèn)為設(shè)計(jì)階段對產(chǎn)品的質(zhì)量影響最大，在具體設(shè)計(jì)中由于公差同時(shí)影響到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和加工，因此公差優(yōu)化設(shè)計(jì)在保質(zhì)設(shè)計(jì)中占有重要地位。本文對公差優(yōu)化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了

2、一些研究，提出了一種公差設(shè)計(jì)多目標(biāo)優(yōu)化模型和一種求解并行公差優(yōu)化設(shè)計(jì)的混合群集智能算法。 為了解決成本—公差設(shè)計(jì)模型中忽視產(chǎn)品質(zhì)量的問題，本文以新型的田口質(zhì)量觀和Pareto最優(yōu)解集概念為基礎(chǔ)，提出了一種公差設(shè)計(jì)多目標(biāo)優(yōu)化模型。該模型將加工成本和質(zhì)量損失分別作為設(shè)計(jì)目標(biāo)，并以統(tǒng)計(jì)法公差裝配成功率為約束條件，獲得了比極值公差法更加寬松的公差限。將傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，利用Pareto最優(yōu)性重新定義粒子，然后采用快速非支配排

3、序技術(shù)進(jìn)行粒子的適應(yīng)度排序，使其能夠有效的對多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行求解。對具體工程實(shí)例進(jìn)行求解時(shí)，一次運(yùn)行就可求得令人滿意的Pareto最優(yōu)解集，設(shè)計(jì)者可以根據(jù)生產(chǎn)實(shí)際和市場需求從中進(jìn)行選取。通過對求得的Pareto最優(yōu)前沿的分析，可得到該類零件公差設(shè)計(jì)的特性，其結(jié)果也驗(yàn)證了公差設(shè)計(jì)的基本規(guī)律。 傳統(tǒng)公差設(shè)計(jì)一般分為設(shè)計(jì)公差與工序公差先后兩個(gè)階段，并行公差優(yōu)化設(shè)計(jì)改變了傳統(tǒng)的公差串行設(shè)計(jì)模式，其實(shí)質(zhì)是混合變量組合優(yōu)化問題。本文將其定

4、義為一類特殊的旅行商問題(TSP)，從而降低問題的求解難度。利用蟻群與粒子群優(yōu)化算法各自在求解離散和連續(xù)變量方面的優(yōu)勢，提出了一種混合群集智能算法，將該算法用于求解并行公差優(yōu)化設(shè)計(jì)的計(jì)算實(shí)例，可以得到令人滿意的優(yōu)化解。所得結(jié)果與遺傳算法(GA)和模擬退火算法(SA)所求得結(jié)果進(jìn)行比較，表明本算法具有很強(qiáng)的搜索能力和較高的效率。由于算法內(nèi)在的并行特性和信息的社會(huì)共享機(jī)制，在出現(xiàn)多工序方案組合爆炸時(shí)該算法更加具有優(yōu)勢。此外，文中所給出的算法