Development of a fuzzy FMEA based product design system

The demand for high-quality and low-cost products with short development time in the dynamic global market has forced researchers and industries to focus on various effective product development strategies. The authors are carrying out research studies to explore the applicability of fuzzy logic and knowledge-based systems technologies to today’s competitive product design and development, with an emphasis on the design of high quality products at the conceptual design stage. A framework of a fuzzy FMEA (failure modes and rffects analysis) based evaluation approach for new product concepts is proposed in this paper. Based on the proposed approach and methodologies, a prototype system named EPDS-1, which can assist inexperienced users to perform FMEA analysis for quality and reliability improvement, alternative design evaluation, materials selection, and cost assessment, thus helping to enhance robustness of new products at the conceptual design stage. This paper presents the underlying concepts of the development and shows the practical application with the prototype system with a case study.     

采用学习向量量化神经网络法研究机构的选型

利用学习向量量化(LVQ)神经网络具有的强大的非线性运算和相似特征聚类功能,提出了一种机构选型的决策方法。设计者只需将设计要求模糊量化,转换为特征因素集输入训练好的神经网络,即可从一组机构中决策出较为满意的一种机构。采用LVQ完成评价决策的推理过程,可以有效解决专家知识表达和积累问题,提高选型结果的合理性,并在一定程度上简化了机构的选型决策过程。实例表明,采用LVQ网络进行机构选型是合适的,相对于BP网络具有更好的模式分类识别特性。     

概念设计产品的模糊可靠性预测及方案评价

对概念设计产品进行了模糊可靠性预测,将故障树底事件发生可能性的模糊语言描述量化为模糊集的元素。在可靠性预测过程中针对基于模糊集理论的变参数逐点运算模型的不足,利用参数型Hamacher算子建立了定参数逐点运算模型并在此基础上依据设计者的主观判断确定预测结果,提高了分析效率并得到了更合理的结果。利用物理规划进行概念设计方案评价,为概念设计方案评价提供了新的途径。最后用实例说明了上述方法的可行性及合理性。     

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。     

液固挤压复合材料工艺参数优化系统的设计与实现

针对集凝固、压力下结晶和大变形为一体的液固挤压复合材料过程参数设计难题,本文采用面向对象的编程方法开发了工艺参数优化设计系统原型,实现了人机环境下液固挤压成形过程有限元分析和参数遗传优化之间的信息交互与集成。重点研究了基于组件对象模块(COM)的信息交互技术和结合补偿模糊神经网络的遗传优化算法,使平台系统更适应于复杂的非线性参数优化问题,并以分析液固挤压成形实验测得的变形力为应用实例对所开发的系统进行了测试验证。结果表明,基于该系统优化工艺参数,能有效缩短工艺设计周期,为实验设计提供更为理想的工艺方案。     

Intelligent diagnosis methods for plant machinery

This paper reports several intelligent diagnostic approaches based on artificial neural network and fuzzy algorithm for plant machinery, such as the diagnosis method using the wavelet transform, rough sets, and fuzzy neural network; the diagnosis method based on the sequential inference and fuzzy neural network; the diagnosis approach by the possibility theory and certainty factor model; and the diagnosis method on the basis of the adaptive filtering technique and fuzzy neural network. These intelligent diagnostic methods have been successfully applied to condition diagnosis in different types of practical plant machinery.     

An intelligent estimation method for product design time

The planning and control of product development is based on the pre-estimation of product design time (PDT). In order to optimize the product development process (PDP), it is necessary for managers and designers to evaluate design time/effort at the early stage of product development. However, in systemic analytical methods for PDT this is somewhat lacking. This paper explores an intelligent method to evaluate the PDT regarding this problem. At the early development stage, designers lack sufficient product information and have difficulty in determining PDT via subjective evaluation. Thus, a fuzzy measurable house of quality (FM-HOQ) model is proposed to provide measurable engineering information. Quality function deployment (QFD) is combined with a mapping pattern of “function→principle→structure” to extract product characteristics from customer demands. Then, a fuzzy neural network (FNN) model is built to fuse data and realize the estimation of PDT, which makes use of fuzzy comprehensive evaluation to simplify structure. In a word, the whole estimation method consists of four steps: time factors identification, product characteristics extraction by QFD and function mapping pattern, FNN learning, and PDT estimation. Finally, to illustrate the procedure of the estimation method, the case of injection mold design is studied. The results of experiments show that the intelligent estimation method is feasible and effective. This paper is developed to provide designers with PDT information to help them in optimizing PDP.     

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。     

A fuzzy bi-objective mixed-integer programming method for solving supply chain network design problems under ambiguous and vague conditions

Supply chain (SC) network design problems are complex problems with multi-layer levels and dynamic relationships which involve a considerable amount of uncertainty concerning customer demand, facility capacity, or lead times, among others. A large number of optimization methods (i.e., fuzzy mathematical programming, stochastic programming, and interval mathematical programming) have been proposed to cope with the uncertainties in SC network design problems. We propose a fuzzy bi-objective mixed-integer linear programming (MILP) model to enhance the material flow in dual-channel, multi-item, and multi-objective SCs with multiple echelons under both ambiguous and vague conditions, concurrently. We use a computationally efficient ranking method to resolve the ambiguity of the parameters and propose two methods for resolving the vagueness of the objective functions in the proposed fuzzy MILP model. The preferences of the decision makers (DMs) on the priority of the fuzzy goals are represented with crisp importance weights in the first method and fuzzy preference relations in the second method. The fuzzy preference relations in the second method present a unique practical application of type-II fuzzy sets. The performance of the two methods is compared using comprehensive statistical analysis. The results show the perspicuous dominance of the method which uses fuzzy preference relations (i.e., type-II fuzzy sets). We present a case study in the food industry to demonstrate the applicability of the proposed model and exhibit the efficacy of the procedures and algorithms. To the best of our knowledge, a concurrent interpretation of both ambiguous and vague uncertainties, which is applicable to many real-life problems, is novel and has not been reported in the literature.     

基于质量功能配置的模糊设计方案优选模型

为解决信息不完备条件下的多方案评估问题,改造了传统的质量屋结构,提出了基于质量功能配置的模糊方案优选模型。该模型以方案排序矩阵替代技术竞争性矩阵,直接利用质量屋输出的技术特征权重模糊值和设计方案技术特征的定性、定量指标值,建立模糊决策矩阵。采用模糊折衷方法进行模糊多属性决策,实现了早期设计阶段的方案优先级排序目标。通过实例研究,验证了该模型的可行性和有效性。     

神经网络响应面逼近在飞机总体优化设计中的应用

介绍了响应面方法的概念及其数学描述形式。分析了通过神经网络来实现响应面模型构建的方法。结合飞机设计的复杂过程，采用基于响应面的多学科优化方法解决不同的学科之间存在着的各种耦合关系、以及多个学科的综合协调问题。通过神经网络响应面来完成各个子学科空间之间的数据交换与协调，以此来逼近设计空间上的最优解。给出了一个飞机总体方案设计中解决飞机概念尺寸的算例，在子空间和系统层中均采用遗传算法进行优化，并与单一采用遗传算法解决同一问题的结果进行了对比。研究表明，应用神经网络构建的响应面模型能够减少系统的分析次数并能够很大程度上提高模型的精度，最终在设计空间内寻找出较好的设计方案。     

基于知识的公差设计

提出了基于知识的公差自动化设计思想，研究了基于神经网络模型与模糊证券获取专家知识，实现公差设计优化的方法，并通过实例证明了该方法的有效性。     

机械产品方案设计模糊综合评价中隶属度转换的新方法

因为机械产品方案设计评价包含诸多模糊性,所以模糊综合评价成为机械产品方案设计评价的优势模型。在模糊评价矩阵确定后,模糊评价的核心计算是隶属度转换,但是,现有的隶属度转换算法不正确,因为各指标隶属度中原本对方案分类不起作用的冗余值,也被用于计算方案隶属度。要使构建的隶属度转换方法不受冗余数据干扰,关键是弄清楚各指标隶属度究竟提供给方案怎样的分类信息。为此,用基于熵的数据挖掘方法,通过挖掘隐含在指标隶属度中关于方案分类的知识信息,理清方案分类与各指标隶属度间的关系,通过定义区分权清除指标隶属度中对方案分类不起作用的冗余值,最终确定出各指标隶属度提供给方案的分类信息,正确实现隶属度转换。由此建立机械产品方案设计模糊综合评价中隶属度转换的新算法。     

基于神经网络泛函数的摩擦学系统转化模型研究

建立了摩擦学特性影响规律的径向基神经网络模型，可以较准确地计算和预测不同摩擦学系统条件下摩擦系数与各影响参数之间的关系；进一步基于神经网络建立了不同系统之间的泛函数关系，基本解决了摩擦学系统的条件转化，为摩擦学设计、程序化计算和分析提供了一种方便有效的工具。     

基于智能计算的齿轮CAD系统

为了尽可能减少齿轮设计中不确定因素造成的问题，提出了一种基于智能计算的齿轮CAD系统。本系统以材料选择专家系统为核心，利用智能计算中模糊逻辑和人工神经网络理论分别选出最佳材料类型和最优材料。通过迭代算法结合人工神经网络自动生成了齿轮各个参数，并实现了齿轮的优化设计。Delphi结合SQL Sever构建了系统的知识库，并提供了友好的用户设计环境。利用UG二次开发工具输出了齿轮的三维模型。     

概念设计方案评价的模糊多准则决策模型

提出了一种概念设计方案评估的模糊多准则决策方法,以降低决策者主观偏好以及评估过程中模糊和不确定因素对决策的影响.基于对影响产品竞争力因素的分析,建立了概念设计方案评价的层次结构.建立了概念设计方案评估的模糊多准则决策数学模型,并以三角模糊数代替常规层次分析法中的标度,提出了一种模糊层次分析方法来确定评价体系中各级评价准则的权重,充分考虑多领域专家的意见和产品开发过程的风险性.最后,以应用实例对提出模型的有效性和可行性进行了验证.     

基于模糊理论和ANN的机械产品设计方案智能评价系统的开发与应用

将模糊综合评价方法FCEM和人工神经网络技术ANN有机结合,建立了机械产品设计方案综合评价模型。为使评价过程智能化、可视化,运用数据库技术、VB和MATLAB软件,开发了基于模糊理论和神经网络的机械产品设计方案智能评价系统,并讨论了系统设计的几个关键问题。最后把该系统应用于新型登机桥结构设计方案的优选,获得了满意效果,证明了该系统的可行性和有效性.     

机械运动方案的三级模糊综合评价

在概念设计阶段中，机械运动方案的选择和评价是较为重要的。本文针对此阶段评价因素既有模糊性又分层次的特点，提出了较为适合的三级模糊综合评价方法，把人的主观因素 较小的范围内，在解决了因素权分配的困难和评价结果近相等的不足的同时，保证了评价结果的准确性。     

基于模糊RBF神经网络的滚动轴承故障诊断

针对现有滚动轴承故障诊断方法存在人为因素影响、表达模糊信息能力弱等问题。结合模糊评价和RBF神经网络的优点,选取3层小波包分解方法以获取评价因子,并使用正态分布型隶属度函数,构建了模糊RBF神经网络滚动轴承故障诊断模型。网络测试结果表明,该模型客观准确,诊断结果与实际情况一致。     

产品概念设计网络评价系统的设计与研究

研究网络环境下的产品概念设计是现代 CAD领域的一个重要研究方向。概念设计网络评价系统是产品基于 Internet/Intranet的概念设计不可缺少的重要环节。文中就产品概念设计定量模型和定性模型提出相应的评价方法 ,研究了模糊综合评价网络算法设计和网络评价管理系统设计 ,提出以实例相似度作为概念设计评价选择方案的依据。提出的概念设计网络评价系统在理论和技术实现上具有一定的通用性。