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可制造性评价是缩短开发周期、优化制造工艺、降低产品成本的有效途径。产品的可制造性取决于特定制造资源的加工能力。制造资源模型的开发是可制造性评价的基础。为了更好地利用制造资源信息,提出一种模糊C均值聚类算法与遗传算法相结合的混合算法,根据制造特征对制造资源进行分组,基于制造资源约束的Object-Oriented方法建立制造资源信息模型,设计可制造性评价框架。通过对32台加工设备进行划分,使用混合算法动态确定最优分组数目和该数目下的最优分组。结果表明:混合算法可靠有效,能够提高应用企业的整体绩效,增强决策的可行性,并有利于管理层做出更明智的决策。 相似文献
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