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作 者:王宇星 朱伏平[1] 曹婷婷 WANG Yu-xing;ZHU Fu-ping;CAO Ting-ting(School of Manufacturing Science and Engineering,Southwest University of Science and Technology,Sichuan Mianyang 621010,China)
机构地区:[1]西南科技大学制造科学与工程学院,四川绵阳621010
出 处:《机械设计与制造》2021年第9期261-265,共5页Machinery Design & Manufacture
基 金:绿色制造系统设计与优化的关键技术研究(13zx7114)。
摘 要:机械产品在生产制造过程中受到不确定因素的扰动,输出的质量参数产生变差,导致质量特性鲁棒性低。为解决该问题,对机械产品设计阶段的不确定性约束进行研究,建立了QCSP模型对质量参数进行鲁棒性优化。先将产品参数设置为存在性和普遍性变量,引入不确定性约束,其次设定满足设计者偏好的鲁棒性指标,采取NSGA-Ⅱ算法在可行域搜索获得Pareto优化解,并计算熵权选出最优。最终通过对机械压力机的质量参数鲁棒设计,验证了该方法的有效性和实用性。Mechanical products disturbed by uncertain factors in the manufacturing process and the output quality parameters fluctuated results in low robustness of quality characteristics.In order to deeply control the uncertain factors,this paper considers the uncertainty constraint in the mechanical product design stage,establishes the Quantifier Constraint Satisfaction Problem(QCSP)model to optimize the quality parameters.Firstly,the product parameters are set to existential and universal variables.Secondly,the obtained function cross rules are introduced into the uncertainty constraints.The model is established,and the robustness index that meets the designer′s preference is set.The NSGA-Ⅱalgorithm is used to search for the Pareto optimization solution in the feasible domain,and the entropy weight is calculated to select the optimal solution.Finally,the effectiveness and practicability of the proposed method is proved by robust design of the mechanical parameters of the mechanical press.
关 键 词:QCSP理论 鲁棒设计 产品质量 压力机 NSGA-Ⅱ算法
分 类 号:TH16[机械工程—机械制造及自动化] F253.3[经济管理—国民经济]
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