PDM环境下基于GT的零件族管理系统

企业经过长期发展形成了庞大的零件族，在ＰＤＭ系统中实现对零件族有的效管理，对企业设计资源重用，缩短设计周期以及完善并行设计环境都具有实际意义。本文介绍了ＰＤＭ软件中零件族管理的功能，研究了基于成组技术的企业零件族管理系统体系结构，并讨论了在ＰＤＭ系统中实现零件族管理的模式及技术途径。     

基于人工神经网络的零件族智能搜索算法

采用生产流程分析法对零件分组时,通常难以为新零件确定所属零件族,故提出了基于神经网络的零件族智能搜索算法。该方法将工艺与零件族的关系转化为零件编码与零件族之间的关系,基于现有零件的编码、工艺过程和零件族划分情况,用神经网络构建零件编码与零件族之间的智能非线性映射模型,从而实现新零件的零件族智能搜索。给出了算法的基本原理、神经网络设计和训练过程,并结合实例验证了算法的可行性和有效性。     

基于GT编码的零件聚类树的建立

基于成组技术，提出了用零件分类编码的哈明距离函数来表达零件相似性。在此基础上，利用领域知识和概念性聚类的方法，将零件的属性分为有序属性和无序属性来表示其语义距离，并结合模糊表示方法对属性值进行规格化处理，从而根据零件之间距离的远近建立零件聚类树，为零件之间相似性建立层次结构，奠定了自适应的动态分类和工艺制作的算法基础。     

面向工艺规划的零件分类和识别方法研究

基于成组技术,提出了一种面向工艺规划的零件分类与识别方法,首先,基于现有零件的工艺信息,在对传统生产流程分析法零件相似系数进行改进的基础上,利用聚类分析方法进行零件族构造;然后,采用零件族累加矩阵来构建零件族的相似性标准,并建立了基于零件族累加矩阵的零件模式识别方法,该方法把编码分类法与零件-零件族的相似系数有机结合起来,确保新零件准确、自动地归属于相应的零件族.     

基于VFP的零件分类工具系统的开发

介绍零件分类工具系统软件的主要功能和实现原理。结合实例分析零件编码分类和规则分类法的设计思想和方法。ＰＣＴＳ系统可以克服传统零件分类开发中存在的问题,为成组技术在生产中应用提供一个手段。     

零件分类成组的聚类分析法

本文是根据用于机械加工成组技术的分类原则,以聚类分析的方法,对零件进行无编码分类成组的一种新方法。文中详细介绍了用聚类分析法对零件进行分类成组的方法和步骤。这一方法可一次形成零件的多组分类,并以动态聚类图的形式进行描述,表达清晰、直观,并且便于应用计算机进行零件的分类成组。     

生产流程分析法中基于编码的新零件成组工艺匹配

生产流程分析法是一种卓有成效的划分工艺相似零件组的零件分组方法,但其主要缺陷为无法迅速准确地插入新零件。针对这一不足提出了能全面描述组内零件编码信息的累加矩阵和基于此矩阵的匹配度匹配法,该方法使得生产流程分析法和零件编码有机地结合起来,提高了新零件匹配的灵活性和精确度,增强了生产流程分析法的实用性。     

数据挖掘聚类算法研究

聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术.全面总结了大部分常用聚类算法的主要特点,对一些经典聚类算法进行比较,并提出了相关结论,最后对几种新型的聚类算法进行基本概括.     

基于工艺元的零件工艺聚类方法研究

为实现专用机床产品的定制设计,需将待加工零件的工艺特征在不同约束条件下聚合重组,作为机床设计的依据。通过分析待加工零件的工艺特点,提出以工艺元为基本单位的零件工艺规划方法。以特征工步为基本工艺元,将零件的工艺元在不同约束条件下聚类形成基本工艺序列,为机床结构的设计提供了依据。最后以面向某型号的缸盖加工的专用机床为设计对象,对本文的方法进行了说明。     

基于人工免疫调节网络的数据聚类方法研究

基于Jerne的独特型网络调节学说（Idiotypic Network Regulation）,探讨了免疫记忆算子、亲合度成熟算子、免疫克隆算子以及其他一些人工免疫算子,并进一步利用这些算子构造了一种新的基于人工免疫调节网络的聚类算法,即人工免疫调节网络算法,接着给出了算法的收敛性和计算复杂性说明。最后,利用计算机生成数据、标准聚类测试集数据和某多级压缩机故障数据,验证算法的有效性,结果表明该算法具有数据浓缩率高和准确率高的优点。     

基于Pro/E的滚动轴承零件族表的建立

论述了Pro／E软件建立零件族表的方法，介绍了滚动轴承零件族表的建立方法及理论依据，为快速建立常用件及标准件的产品信息模型提供了设计技巧和依据。     

基于FCM算法的零件簇编码分析

给出一个基于模糊c-平均(FCM)算法的零件簇聚类分析的过程模型来描述分析过程;构造了适合于零件簇聚类分析的FCM算法,该方法考虑了零件簇对象特征之间的模糊关系和各零件对象特征聚类中心之间的距离,无需设计权重系数;通过实例进行了聚类分析,并与模糊聚类和k-平均聚类两种方法进行比较,证明该FCM算法是有效的。     

基于改进型层次聚类算法的可重构制造系统的产品族划分

针对可重构制造系统的产品族划分问题,提出了基于改进型层次聚类算法的可重构制造系统的产品族划分方法。首先对影响产品族划分的因素进行分析,基于产品的结构矩阵以及组成产品的各模块间的相关性矩阵确定了各因素的指标值,建立了各个因素相似度矩阵,然后利用层次分析法获得各指标的权重,获得产品的综合相似度矩阵,利用改进型层次聚类算法实现产品族的划分。最后通过实例验证了改进型层次聚类算法与层次聚类算法具有相同的划分结果,但是改进型层次聚类算法有更低的计算复杂度与更高的效率。     

动态聚类法的新应用：零件自动分类的算法研究

本文引用和修正了数字分类学中的逐点修改法,使之用于对零件——机床或零件——工序分类,比同类方法效果显著,对实际生产有较大意义。     

基于零件族的定制产品自动装配技术研究

提出并研究了面向定制产品的零件族建模和自动装配技术.通过在零件族中对零件的装配信息进行定义和管理,并通过对其自动装配算法进行研究和设计,使其能够快速生成所需的定制产品.最后以固定管板式换热器为例,在SolidWorks环境下验证了基于零件族的自动装配算法的有效性.     

基于链接聚类算法分析Blog网页

Blog是随着科技的发展兴起的一种是一种新型的网络表现形式,如今已成为互联网的又一主体.本文主要是基于链接聚类算法来分析Blog网页,Blog页面具有不稳定性、即时更新性,以常用图聚类算法为基础,根据GMC算法来进行聚类,在此基础上提Blog聚类的图聚类算法.并且本文还对GMC算法制定相应的数学解决方案,以得到较高的算法运行效率.     

基于聚类算法的订单分批策略研究

订单分批是物流中心提高作业分拣效率的一个有效方法。主要针对“货到人”模式下的订单分批问题,构造了基于聚类算法的数学模型,并以最小化货物搬运次数为目标函数进行求解。通过在不同规模的订单数据下,比较基于聚类算法的分批策略与采用先到先分批策略、不分批策略在拣选作业中的实际效果,表明该算法能有效提高分拣任务的作业效率。     

基于模块性准则函数的模糊免疫网络聚类算法及其在故障诊断中的应用

为了改善免疫网络聚类算法的效果,进一步提高算法的数据浓缩率和分类正确率,设计新的抗体变异策略和独特型网络调整机制,提出免疫网络聚类新算法。首先,借鉴Timmis的人工识别球概念,结合模糊理论,构造独特型模糊免疫识别超球对抗体网络实现更新,并利用复杂网络中反映社群结构特征的模块性指标,构造模块性聚类准则函数,提出基于模块合并的记忆抗体提取算法,实现抗体网络的自适应压缩;其次,基于免疫网络聚类策略,提出基于模块性准则函数的模糊免疫网络聚类算法,UCI数据集的试验分析表明,该算法能够获取合理的记忆抗体网络,提高了算法的数据浓缩率和分类正确率;最后,将算法应用于一个四级往复式压缩机的故障诊断中,与aiNet等免疫网络聚类算法相比,获取较高正确率的同时大大提高了浓缩率,对故障诊断具有重要意义。     

基于客户机/服务器模式的零件管理系统的研究

在企业的各种活动中，涉及了大量与零件相关的信息，零件管理系统的目的就是方便、快捷、有效地管理这些信息。本文把与零件相关的信息进行了分类，进而分析了零件管理系统的功能。认为客户机/服务器模式可以很好的实现管理系统的功能需要。     

PDM环境下基于设计重用的零件族管理系统

通过构造零、部件模型 ,实现变型设计 ,在此基础上 ,研究了零件族管理系统与CAD系统的集成 ,使零、部件能够直接在CAD系统的装配环境下打开 ,支持产品的设计。