基于模糊数学的钻削加工参数优化选择研究

通过建立合理的约束条件,将钻削加工参数的选择转化为优化设计问题。采用模糊数学方法描述具有模糊性的经验参数与经验约束,建立了更符合加工实际的模糊优化模型。运用均值水平截集法将模糊优化问题转化为普通优化问题进行求解,从而确定最佳加工参数。算例表明,模糊优化解更具优越性。     

切削用量的模糊优化选择

利用模糊理论分析切削用量的模糊特性,建立模糊综合评判模型,优化选择切削用量。     

面向机械制造系统设施布置的优化模型

从建模的思想入手,对机械制造系统的设施布置建立优化模型.重点是在原有多目标非线性规划的模型中加入了模糊的理论,使得这个模糊多目标非线性规划模型更符合设施布置的要求,更适于求出最优解或次优解.     

模糊综合评判在机械设计中的应用

介绍了模糊综合评判在机械设计中的应用,并以齿轮机构材料选择为例,建立了二级模糊综合评判模型,取得了满意的结果。文章还简单介绍了模糊综合评判在滚动轴承类型选择等机械零件设计中的应用,说明在方案确定、参数及类型选择中,模糊综合评判是一种切实可行的方法。     

产品质量模糊稳健优化设计截集水平解法

综合考虑产品质量设计中的随机不确定性和模糊不确定性,运用概率理论和模糊集合理论.将传统稳健设计思想延展到更一般情形,建立产品质量等级的模糊判定和约束稳健可行域的模糊判别,形成模糊稳健设计的三准则.利用模糊集合理论的分解定理,将复杂的模糊概率运算又回归到常规概率计算,建立了更灵活、更符合工程实际的常规稳健优化数学模型.该模型可根据工程实际.具体设定设计方案的质量水平、合格品率或优质品率,以及设定约束水平、约束概率等关键参数.最后讨论了该模型最优设防水平的求解方法.     

基于模糊评判模型的机床设备选择的绿色度评价

在分析了机床设备选择目标的基础上,建立了绿色度评价的模糊评判模型,并将层次分析法和模糊评判模型结合,应用于上述模型的求解,案例分析验证了所提出的模型和方法的可行性和有效性。     

E-MRO模式下基于模糊随机规划的共赢服务策略

为更全面地分析E-MRO模式中各成员的随机行为及影响其行为的模糊因素,进而促成长期共赢的局面,提出一种基于模糊随机规划的共赢服务策略。在构建E-MRO服务链框架的基础上,将随机规划与模糊规划相结合,引入多元模糊随机变量及多选择参数变量,以量化E-MRO模式中相关因素的随机性及模糊性;同时引入利润共享模式,以平衡双方的风险及利润;利用Lagrange插值多项式和全局准则法求解包含多选择参数的多目标模糊随机规划模型,得到E-MRO服务链中成员达成长期共赢的MRO服务价格及相应的资源匹配量。通过实验和案例分析验证了模型的有效性,表明稳定的资源配置成本、较小的服务价格波动及协同电子商务平台较保守的风险喜好均有利于双方达成长期共赢。     

斜齿圆柱齿轮传动的多目标模糊优化设计

运用模糊优化理论对斜齿圆柱齿轮传动进行模糊优化设计,用二级模糊综合评判法对其进行综合评价,提出一个多目标模糊优化模型,并获得了比常规优化设计更紧凑的结构。     

基于补偿模糊神经网络的核电百万千瓦级汽轮发电机的故障诊断

在独特的、自行设计的多功能核电百万千瓦级汽轮发电机试验台上,人工模拟了多种故障,选择反映其故障状态的不同频段参数组成特征向量,利用补偿模糊神经网络（CFNN）系统进行故障诊断分析。由于网络引入了补偿模糊神经元,使其容错率更高,系统更稳定。仿真实验证明该模型在智能诊断中具有收敛速度快,诊断精度高,而且适应性强等优点。     

面向质量工程的产品设计模糊评价研究

把模糊教学引入到工业设计领域,使产品设计评价更具有客观性与科学性,以选择出高质量的设计方案。基于此,先论证产品设计评价中存在的模糊现象,再分析模糊评价的数学模型,最后利用模糊评价对组合音响进行评价。研究表明:模糊评价依具体情况选择运算算子,运算结果归一化处理后对于"模糊性"很强的产品设计评价具有实际意义。     

考虑模糊因素的结构可靠性优化设计

在一般优化设计模型的基础上，建立了考虑模糊因素时的优化设计模型。由于模糊优化所涉及的模糊因素往往包含在约束条件中，所建立的模糊优化模型主要指具有模糊约束的优化设计。选用降半梯形和降半岭形隶属函数得到约束的模糊可行域，再利用模糊约束集的水平截集的概念将模糊优化转化为普通优化，来得到模糊解，最后讨论了最优设防水平的确定方法。     

回收物流网络优化设计模糊规划模型

考虑设计参数的模糊不确定性,建立了单一产品、有处理能力限制的回收物流网络优化设计的模糊规划模型。根据模糊隶属度将模型中的模糊约束清晰化,继而将模糊规划模型转化为确定性规划模型,结合回收物流网络实际给出了确定性规划模型的有效解算方法,这为模糊规划模型的推广应用奠定了良好基础。另外,通过算例验证了模糊规划模型及其算法的有效性。     

基于粗糙集理论的多属性评估方法的研究

传统的模糊综合评价方法利用模糊数学理论来描述评价过程中涉及的一些模糊因素,取得了一定效果。但这种方法存在的隶属度参数调整的主观性、网络结构不易确定、模糊规则的选取等问题不易解决。本文提出结合粗糙集理论（RS）和模糊神经网络（FNN）的一种网络评估模型。使得网络的结构容易确定,并利用Rosetta软件轻松提取模糊规则。是一种具有通用性的网络评估模型。     

基于T-S模糊模型的辨识与控制

针对一类非线性系统,采用模糊辫识的方法建立系统的T-S模型,结合广义预测控制对模糊预测控制进行研究.应用模糊聚类和递推最小二乘法辫识T-S模糊模型的前提结构和结论参数.对于非线性系统来讲,T-5模糊模型有良好的描述特性,并结合广义预测控制的滚动优化,实现对非线性系统的有效控制.仿真结果说明了该算法的有效性.     

基于遗传算法的作业车间模糊调度问题的研究

在研究作业车间模糊调度问题的基础上，建立了两种作业车间模糊调度模型。对于只考虑模糊加工时间的问题，以最小完工时间作为优化目标；对于同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的问题，以平均满意度最大作为优化目标。模糊加工时间用三角模糊数和梯形模糊数来表示，模糊交货期用梯形模糊数和六点模糊数来表示，给出了两种模糊数比较方法。应用遗传算法来求解最优调度顺序，并对遗传算法编码、初始种群的产生办法、解码、交叉及变异方法等方面做了研究。最后，给出了仿真实验结果和结论。     

一种基于逆模糊模型的自适应逆控制方法

利用模糊逆建模方法,结合自适应逆控制思想,提出了一种基于模糊逆模型的自适应逆控制方法。首先利用模糊系统理论对未知非线性对象进行离线逆建模,得到模糊逆模型;然后将对象与初始逆模型进行串联,利用LMS算法在线调节逆模型,同时将其进行数字复制作为系统控制器,与对象进行串联。该方法可用较少的模糊规则数达到很好的跟踪控制效果,将该方法用于一混合非线性系统及球形液位控制中,仿真结果验证了该方法的有效性与实用性。     

Data-driven modeling and predictive control for boiler–turbine unit using fuzzy clustering and subspace methods

This paper develops a novel data-driven fuzzy modeling strategy and predictive controller for boiler–turbine unit using fuzzy clustering and subspace identification (SID) methods. To deal with the nonlinear behavior of boiler–turbine unit, fuzzy clustering is used to provide an appropriate division of the operation region and develop the structure of the fuzzy model. Then by combining the input data with the corresponding fuzzy membership functions, the SID method is extended to extract the local state-space model parameters. Owing to the advantages of the both methods, the resulting fuzzy model can represent the boiler–turbine unit very closely, and a fuzzy model predictive controller is designed based on this model. As an alternative approach, a direct data-driven fuzzy predictive control is also developed following the same clustering and subspace methods, where intermediate subspace matrices developed during the identification procedure are utilized directly as the predictor. Simulation results show the advantages and effectiveness of the proposed approach.     

模糊资源约束的联合补充问题

针对不确定环境下的多产品联合补充问题,用三角模糊数表示不确定的资源约束,建立了模糊规划模型,目标函数为最小化订货成本和库存持有成本,决策变量为基本补充周期和每种产品的补充周期.用遗传算法对模型进行求解,以模糊规划模型的目标函数值作为染色体的适应度,阐述了染色体编码、选择、交叉、变异等遗传操作.最后,给出了仿真数值实例,比较了模糊资源约束模型和确定资源约束模型对1 600个随机生成问题的计算结果.     

棒磨机给料模糊-专家复合优化决策

提出了一种采用嵌套式规则的T-S模糊模型,其模型的前件为模糊条件语句,而后件包含了产生式规则.与传统的T-S模糊模型相比,该模型可以减少模糊规则数量,提高模型精度.针对磨矿过程中棒磨机因给料量不合适而时常出现不饱或胀肚,从而影响生产效率这一问题,应用嵌套式规则的T-S模糊模型,提出了一种棒磨机给料模糊-专家复合优化决策方法.仿真结果表明,应用该方法可以使棒磨机给料达到最优值.     

取值为模糊数的连续模糊随机需求报童问题

将取值为模糊数的随机需求引入报童问题,建立了模糊随机利润模型;给出其模糊期望模型。利用模糊数的符号距离反模糊化方法给出了其模糊期望利润的符号距离函数形式;证明了该函数的凹性,进而获得了订货量的最优性条件。