可拓检测技术及其应用初探

以可拓学物元理论为基础,进一步阐述了可拓检测的概念,并给出了相关的实现方法和应用实例.可拓检测技术基于可拓学矛盾转化的思想方法,是一种与传统检测技术不同的新技术.该方法的目的在于解决信息无法检测的问题及检测精度提高的问题.可拓检测技术以全新的理论为支撑,在理论和实际中都具有重要的意义.     

基于可拓理论的模块化设计方法研究

针对模块化设计理论难以工程实现的问题，提出了基于物元模型及可拓方法的产品可拓模块化设计方法。该方法首先在物元模型的基础上，结合模块自身特点，建立了模块物元与模块族物元，以有序三元组的形式规范化地保存了历史模块和模块族数据，并研究了模块物元的可拓性及其变换。然后运用可拓方法对模块物元进行变换与操作，既实现了对模块划分、模块检索与匹配，以及模块综合等模块化设计过程的形式化描述，又为模块化设计提供了新的思维方法。最后，给出了可拓模块化设计方法在导弹产品开发中的应用实例。     

面向产品变异设计的零件可拓物元模型研究

为满足产品变异设计的要求,提出了零件可拓物元模型结构.通过融合零件及其子结构的几何、结构关联关系、功能和语义等信息,建立了零件变异物元模型.结合可拓理论,研究了零件变异物元模型的可拓性,分析了零件变异物元模型对产品变异设计的支持情况.最后,基于零件变异物元模型,开发了产品变异设计原型系统,并以发动机曲轴零件为例,建立了零件可拓物元模型.实例证明,零件变异物元模型解决了产品变异设计引起的零件结构干涉和拓扑更新问题,为产品变异设计提供了条件.     

基于可拓学物元理论的电能质量综合评估方法研究

利用可拓学物元理论和层次分析法以及熵权法有机结合,提出了电能质量综合评估的又一新方法,即在介绍电能质量背景和概念的同时,用可拓学中的物元理论对电能质量进行物元分析,建立3种物元模型,结合可拓学中的相关函数理论与计算,形成关联值矩阵;然后用所研究的层次分析法、熵权法等2种方法计算得到各指标权重和最终的评估结果。通过实例证明,新方法能使电能质量综合评估结果更客观、准确、合理。     

基于可拓理论的绿色制造实施方案设计

针对目前企业实施绿色制造缺乏决策支持方法的问题,充分利用历史成功实施案例,面向知识表达与重用,提出了一种基于物元模型和可拓理论的绿色制造实施方案设计方法。分析了绿色制造实施方案的知识结构,提出了基于物元模型的实施方案知识表达方法;在此基础上,基于可拓理论提出了绿色制造实施方案设计流程,利用关联函数对历史相似实施方案进行基于距的实例检索,利用可拓变换和可拓逻辑推理将检索获得的实例修改为满足企业需求的实施方案。结合某机床制造企业的绿色制造实施方案设计实践验证了所提出方法的可行性和有效性。     

钻头磨损状态可拓物元评价方法研究

基于可拓物元模型的分析,提出了钻头磨损状态可拓评价方法。通过研究,首先设计了检测钻削力信号、声发射信号、振动信号和机床功率信号的钻头磨损检测系统,在构造经典域物元、节域物元和待评物元的基础上,通过关联函数的推演,对钻头磨损状态进行可拓评价分析,获得了客观合理的评价结果。通过与实际磨损状态比较,证明可拓评价方法具有操作简单、可靠性高和实用性强等特点。     

滚动轴承故障的可拓物元诊断方法

滚动轴承是大多数机械设备中工作条件最为恶劣的部件,它们在设备运行中起着承受载荷、传递载荷的作用,因而其运行状态直接影响到整台机器的性能。基于可拓学中的物元理论和可拓集合理论,首先建立了滚动轴承故障诊断的物元模型,然后通过引入关联函数,确切计算了待评轴承针对指定故障发生的程度,提出了一种诊断滚动轴承故障的新方法。     

基于物元分析的产业链协同联盟盟员评价与优选模型

利用物元分析理论研究了产业链协同联盟盟员评价与优选问题,并对该问题进行了形式化描述。建立了基于物元分析的产业链协同联盟盟员优选与评价模型。该模型将评价指标的不可共度性及矛盾性转换为相容问题,利用关联函数和贴近度函数进行综合评价。基于可拓理论,将产业链协同联盟盟员评价结果分为正域、负域及可拓域。提出了基于物元分析的二阶段产业链协同联盟盟员企业优选与评价算法。最后,以汽车经销商为例,证明了该方法的有效性。     

利用可拓集合理论的材料切削性能评判方法

为了快速、准确地确定材料的切削加工性,提出了基于可拓集合理论的材料切削性能评判方法.在分析材料切削加工性影响因素的基础上,利用可拓集合理论建立材料切削性能的物元模型、经典域和节域,通过关联函数计算待测材料样本与各个经典域的相似度,进而预测材料的切削加工性.     

滚动轴承故障时序可拓智能诊断方法

针对滚动轴承故障智能诊断问题,提出一种基于时序模型和可拓学的滚动轴承故障诊断方法.利用时序模型中的AR(Autoregressive Model)模型对轴承振动信号进行特征提取,以AR模型的自回归参数和残差方差作为特征向量,再利用Fisher比对AR模型的特征向量进行选择,将最终所形成的特征向量作为可拓物元模型的特征参数,以此特征参数来建立轴承不同健康状态下物元模型的经典域和所有状态下物元模型的节域.将待测数据输入到已建立的滚动轴承不同健康状态对应的物元模型之中,通过关联函数来计算待测数据与滚动轴承不同健康状态的综合关联度,实现滚动轴承状态的可拓学定性与定量诊断.进行了滚动轴承包含不同故障类型和故障程度的十种不同健康状态识别实验,每次随机选取训练样本,100次测试的平均识别率达98.86％,较基于AR模型和BP神经网络的传统诊断方法效果要好.