正交Alopex算法在机械优化设计中的应用

针对Alopex算法对初值敏感的特性及正交设计可以使初始种群在空间分布更加均匀的特点,提出了正交Alopex算法。该算法为了克服后期"早熟"收敛的缺陷,引入了变异操作。数值仿真结果及两个工程优化问题的求解结果表明,所提出的算法能有效避免"早熟"收敛,且求解结果优于传统优化及比较算法。     

萤火虫群优化算法在公差分配优化的应用

萤火虫群优化算法是一种新颖的群体智能优化算法,目前在优化领域中的应用比较少。分析了萤火虫算法的仿生原理和数学模型。提出了基于萤火虫群优化算法的公差分配优化方法。以公差分配的优化目标函数作为评价函数。在基本GSO算法的基础上,使用罚函数,把它加到目标函数中,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解。通过一个具体实例测试,并将萤火虫算法和微粒群算法相比较,仿真实验结果表明萤火虫群优化算法在公差分配优化问题中有效可行,且具有较高的计算效率。     

面向制造的机床并行公差优化设计

运用并行公差优化设计方法对精密卧式加工中心线性轴进行公差分配.在保证机床现有精度条件下,综合分析机床各线性轴制造误差的敏感度和加工成本,优化了给定结构机床线性轴导轨选型和导轨基面工序公差的精度设计,节约了机床制造成本.     

计算机辅助公差标准化优化设计的研究

为保证产品实现标准化生产以及实现产品公差的标准化设计,对产品标准化公差与制造成本的建模以及公差标准化算法的实现作了全面深入的分析,提出了具体可行的标准化计算机辅助公差优化设计模型,并提供了应用实例。     

利用系统可靠度约束下的优化设计求解公差分配问题

一个较好的公差分配方案可以有效地提高产品的性价比.然而目前所采用的公差分配方法或者并不能真正反映出产品的性能状况,或者计算的效率较低.文中研究系统可靠度约束下优化设计的序列近似规划求解方法及其在机械公差分配问题中的应用.分析文献中经常出现的算例,最终结果用Monte Carlo模拟证实,基于系统可靠度的优化方法比文献常用的简化方法在公差的分配方面更经济合理,不同算法的比较结果表明计算方法的有效性.结果分析为机械公差分配方法的工程应用提供建议.     

基于粒子群算法的装配公差优化分配

装配公差分配是产品公差设计的重要组成部分.目前装配公差优化分配主要使用遗传算法.为了提高收敛速度,避免早熟收敛,提出了基于粒子群算法的装配公差优化分配方法.采用了基于实数的编码表示方法,以装配公差分配的优化目标函数作为评价函数,利用罚常数将约束条件并入评价函数中.一个实例的优化结果表明所提方法的收敛性、稳定性和算法效率均优于基于遗传算法的方法.     

公差稳健优化设计的研究

为了解决产品加工成本与质量稳健的协调性问题,提出了一种新的公差稳健优化设计数学模型.依据公差稳健设计的思想,考虑产品质量的模糊性,以封闭环误差分布概率密度函数的方差和优质品概率之比为设计目标,建立了公差优化设计产品质量稳健性损失成本目标函数,并研究了优质品率和封闭环误差分布方差的确定方法.以加工成本和产品质量稳健性损失成本为目标,以模糊装配可靠度、可取公差极限范围为约束条件,建立了公差多目标优化数学模型.举例说明了文中所述的公差稳健优化设计方法的应用,采用遗传算法实现了公差的多目标优化设计.实例表明,该方法能够协调零件的加工成本和产品质量的稳健性损失成本,使优化指标的综合性能最佳.     

产品公差的并行优化设计

在分析产品公差设计现状的基础上，提出了公差并行优化设计的数学模型；给出了一个份真实例。     

基于粒子群算法的公差分配优化方法

基于成本—公差模型和质量损失模型,以加工能力和装配尺寸链的功能约束条件为标准,以制造成本最低、质量损失最小为优化目标,建立兼顾产品成本和质量的公差分配的多目标函数优化模型。基于粒子群优化算法,按照从全局到局部的寻优策略,用线性调节方法来确定其参数的变化规律,进而应用MATLAB软件对建立的函数模型进行优化计算,得到产品的生产成本和质量损失之间的关系曲线,可为公差分配提供更多的解决方案和更可靠的理论依据。     

尺寸公差与形位公差混合优化分配

为解决尺寸公差与形位公差混合优化分配问题,提出了一种公差优化分配方法.根据成本-公差函数和尺寸公差与形位公差的关系,建立了以最小制造总成本为目标的非线性公差混合优化分配模型.该模型的约束包括装配尺寸链的功能要求和加工能力.求解该模型能同时得到优化的尺寸公差和形位公差.最后,分别用公差混合优化分配法和传统方法对一个实例进行公差分配,结果表明所提方法比传统方法更优越.     

公差设计多目标模型及其粒子群优化算法研究

为解决成本一公差设计模型中忽视产品质量的问题，以新型的田口质量观和Pareto最优解集概念为基础，提出了一种公差设计多目标模型。该模型将加工成本和质量损失分别作为设计目标，并以统计法公差装配成功率为约束条件，获得了比极值公差法更加宽松的公差限。改进了传统的粒子群优化算法，利用Pareto最优性重新定义粒子，然后采用快速非支配排序技术进行粒子的适应度排序，使其能够有效地对多目标模型进行求解。该算法对具体工程实例求解时，一次运行就可求得令人满意的Pareto最优解集，设计者可以根据生产实际和市场需求从中进行选取。通过对求得的Pareto进行最优前沿的分析，可得到该类零件公差设计的特性，其结果验证了公差诒计的一船规徨．     

基于改进遗传算法的离散公差模糊稳健优化设计

为了解决离散变量优化设计问题，采用了一种面向设计、制造的设计变量离散化处理方法。通过改进最优个体保护策略和混沌移民算子，并引入家族竞争遗传机制对基本遗传算法进行了改进。开发了混合离散变量的改进遗传算法程序LSGA2005，用该程序解决了箱体零件尺寸链的离散公差模糊稳健设计问题。实例表明，该算法全局收敛能力强，具有较好的实用价值。     

基于混合群集智能算法的并行公差优化设计

通过对并行公差优化设计的分析,将其视为一种混合变量组合优化问题.首先给出了并行公差优化设计的数学模型,然后将其映射为一类特殊的旅行商问题--顺序多路旅行商问题,从而降低了问题的求解难度.利用蚁群优化算法和粒子群优化算法,分别在求解离散和连续变量优化时的优势,提出了一种求解并行公差优化设计问题的混合群集智能算法.通过一个计算实例,将混合群集智能算法分别与遗传算法和模拟退火算法进行了比较,结果表明,前者具有更强的搜索能力和较高的效率.同时,混合群集智能算法也为求解一般意义的混合变量优化问题提供了借鉴和参考.     

结构与公差同步设计的产品概念设计优化

为保证概念结构设计的可行性与经济性,提出了将公差设计研究提前到概念设计阶段的思想,并研究了其中的关键技术。首先基于一种结构不断生长的独特设计思路,建立了结构与公差同步设计的过程模型和相应的公差表示模型;然后研究了在设计过程中自动生成局部尺寸链和全局尺寸链的方法,给出了公差同步设计,并根据设计结果提出了概念设计优化的整体框架,实现了基于公差的概念设计优化;最后以活塞夹具设计为例,验证了本方法的有效性。     

Functional tolerance theory in incremental growth design

The evolutionary tolerance design strategy and its characteristics are studied on the basis of automation technology in the product structure design. To guarantee a successful transformation from the functional requirement to geometry constraints between parts, and finally to dimension constraints, a functional tolerance design theory in the process of product growth design is put forward. A mathematical model with a correlated sensitivity function between cost and the tolerance is created, in which the design cost, the manufacturing cost, the usage cost, and the depreciation cost of the product are regarded as control constraints of the tolerance allocation. Considering these costs, a multifactor-cost function to express quality loss of the product is applied into the model. In the mathematical model, the minimum cost is used as the objective function; a reasonable process capability index, the assembly function, and assembly quality are taken as the constraints; and depreciation cost in the objective function is expressed as the discount rate—terminology in economics. Thus, allocation of the dimension tolerance as the function and cost over the whole lifetime of the product is realized. Finally, a design example is used to demonstrate the successful application of the proposed functional tolerance theory in the incremental growth design of the product. __________ Translated from Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2006, 42(10): 73–79 [译自: 机械工程学报]     

Sensitivity-based conceptual design and tolerance allocation using the continuous ants colony algorithm (CACO)

In an assembly, there are two ways to control the deviation of critical dimensions. One is by keeping the deviation of the critical dimension small by tightening manufacturing tolerances and controlling aging and environmental effects. This approach is traditional and expensive, as it requires tighter manufacturing tolerances and protection from aging and the environment. The second is by moving the nominal values of the non-critical dimensions to a less sensitive portion. This approach is very helpful in improving the quality with no additional cost. One can analyze any number of designs very early in the concept development stage of a project. After the concept design the cost-based optimal tolerances for the corresponding dimensions are allocated. The continuous ants colony algorithm, a kind of meta-heuristic approach, is used as an optimization tool for minimizing the critical dimension deviation and allocating the cost- based optimal tolerances.     

Selection of machining datum and allocation of tolerance through tolerance charting technique

Tolerance charting is an effective tool to determine the optimal allocation of working dimensions and working tolerances such that the blueprint dimensions and tolerances can be achieved to accomplish the cost objectives.The selection of machining datum and allocation of tolerances are critical in any machining process planning as they directly affect any setup methods/machine tools selection and machining time.This paper mainly focuses on the selection of optimum machining datums and machining tolerances simultaneously in process planning.A dynamic tolerance charting constraint scheme is developed and implemented in the optimization procedure.An optimization model is formulated for selecting machining datum and tolerances and implemented with an algorithm namely Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm(NSGA-II).The computational results indicate that the proposed methodology is capable and robust in finding the optimal machining datum set and tolerances.