Extension of VIKOR method based on interval-valued fuzzy sets

Decision making is the process of finding the best option among the feasible alternatives. In classical multiple-criteria decision-making (MCDM) methods, the ratings and the weights of the criteria are known precisely. However, if decision makers cannot reach an agreement on the method of defining linguistic variables based on the fuzzy sets, the interval-valued fuzzy set theory can provide a more accurate modeling. In this paper, the interval-valued fuzzy VIKOR method is presented, aiming at solving MCDM problems in which the weights of criteria are unequal, using interval-valued fuzzy set concepts. For application and verification, this study presents a numerical example and builds a practical maintenance strategy selection problem to verify our proposed method. Moreover, a comparison is made between the interval-valued fuzzy VIKOR and other adapted MCDM interval-valued fuzzy number-based.     

故障树模糊分析方法的研究

对于模糊不确定性信息较多的系统，尤其是处于研制初期的复杂机械系统，如发动机，传统的故障树分析未必能很好地适用。相比之下，故障树模糊分析方法因能考虑专家经验和模糊不确定性信息却非常适用。该研究着重应用模糊算法和非模糊化方法，提出了两种适用范围广、工程性强的故障树模糊分析方法。     

基于三角模糊软集的FMEA风险评估方法

针对传统失效模式与影响分析风险评估方法应用过程中不同专家模糊评价信息融合的问题,提出基于三角模糊软集的失效模式与影响分析风险评估方法。在失效模式与影响分析风险评估过程中,各评价专家选定失效模式风险评估指标集以及采用语言变量评估,利用三角模糊软集方法中AND运算对各评价专家的评价信息进行融合,分别获得失效模式风险评估三角模糊软集和风险因子融合指标权重。在去模糊化加权的基础上,计算失效模式比较决策表,得到失效模式的风险顺序。以某汽车生产设备的失效模式风险评估为例,验证了该方法的有效性和可靠性.     

基于语言直觉模糊集的应急物流预案决策

为解决应急物流决策问题,提出一种考虑预案实施人员诉求和定性表征预案偏好的语言区间直觉模糊群决策方法.为克服已有算子出现的集结失效现象,有效集结语言区间直觉模糊数组,提出?ukasiewicz运算法则和集结算子;以群共识最大化为目标,基于距离测度构建专家权重优化模型,进而获取可靠性强的综合评价矩阵;利用字典序关系提出语言...     

基于模糊综合评判的数控车床故障分析

对数控车床故障模式的不确定性关系进行了分析,采用危害度模糊分析方法,将圆形隶属度函数运用于数控立式车床的可靠性分析,利用模糊集合论中的模糊语言变量和模糊综合评判来对故障进行危害度模糊分析,并准确给出各子系统的危害程度,为提高数控机床的可靠性提供理论指导.     

基于模糊软集和证据理论的产品族状态评价

为解决动态环境下产品族复杂系统运行状态不确定性问题,提出了基于模糊软集和证据理论的产品族状态评价方法。从企业的工程设计、市场需求—经济、生产能力和运营管理四个方面进行分析,构建了产品族状态评价指标体系;在评价过程中,考虑各专家偏好应用模糊软集方法获得产品族状态评价四方面指标的权重值,利用证据理论对四个方面的指标数据进行证据合成推理;在此基础上,计算不同时期阶段的产品族状态指数并以不同时期阶段的指数差异来评估产品族运行状态。以小型轮装产品族为例验证了该方法的有效性。     

基于模糊关联熵的高维多目标流水车间调度优化

针对现有优化方法在求解高维多目标问题上的弊端,将多目标解映射为模糊集,提出利用表征模糊集间关联相似程度的模糊关联熵方法解决多目标优化问题。建立基于模糊关联熵的多目标优化方法,以模糊关联熵系数的大小衡量Pareto解模糊集与理想解模糊集的相似程度,并以该系数作为粒子群优化算法适应度值引导算法进化,建立基于模糊关联熵的多目标粒子群优化算法。实验表明,基于模糊关联熵的粒子群优化算法可以有效解决高维多目标Flow Shop调度问题,算法在优化解和各性能指标上皆优于基于随机权重的粒子群优化算法,特别在求解较大规模问题时,基于此法的粒子群优化算法表现更佳。     

基于FANUC系统的数控车床刀具寿命管理

基于FANUC 0i Mate-TD系统的刀具寿命管理的应用,有效的提高了数控设备自动化水平,对于提高产品加工过程中质量控制和加工精度很有意义。本文分析了刀具寿命管理应用的一些关键技术问题。     

基于进化神经网络的刀具寿命预测

为预测道具寿命,引入人工神经网络技术,建立了刀具寿命预测神经网络模型,同时对切削参数进行优化选择.在刀具寿命预测中,针对反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用遗传算法训练反向传播神经网络,设计了进化神经网络的学习算法.实验和仿真结果表明:基于进化计算的反向传播神经网络可以克服单纯使用反向传播网络易陷入局部极小值等难题,刀具寿命的预测精度较高,从而为刀具需求计划制定、刀具成本核算,以及切削参数制定提供理论依据,节约了制造执行系统中的生产成本.     

基于模糊评判的机床类型选择及切削参数优化

对影响机床选择的各个因素进行了分析,利用模糊数学理论,根据零件几何特征、机床装夹尺寸、加工范围、加工精度、加工表面粗糙度等因素建立了机床优化选择的理论模型,并利用模糊综合评判法确定了机床选择的隶属度及最大综合评判指标,在创成式CAPP系统中实现了机床的合理自动选择.建立了ABAQUS有限元模型,对机床的钻削过程进行仿真,分别得到了理论上和经验上的切削参数与切削力、切削参数与加工表面残余应力的关系曲线图,从而找到了最优的切削参数.     

基于粗糙集数控车床的液压刀架故障研究

为了能够提高数控车床液压刀架的故障诊断准确率,深入地探究了粗糙集在其中的应用.首先,分析了数控车床液压刀架的工作流程及其常见的故障;接着,分析了粗糙集理论;然后,研究了蚂群优化算法;最后,对数控车床液压刀架进行故障诊断研究,获得了较好的结果.     

基于模糊集相似度量的装载机臂方案选择方法

描述了模糊集之间的相似度量与加权相似度量方法,根据模糊集之间的相似度量提出了装载机臂方案的选择方法。在臂部机构方案选择中,模糊集之间的相似度量是评价机构设计方案接近期望方案（理想方案）的度量,相似度量值越大,机构设计方案越接近期望方案。通过实例阐明模糊集之间的相似度量在装载机臂的方案选择中是可行的。     

Reliability assessment of cutting tool life based on surrogate approximation methods

A novel reliability estimation approach to the cutting tools based on advanced approximation methods is proposed. Methods such as the stochastic response surface and surrogate modeling are tested, starting from a few sample points obtained through fundamental experiments and extending them to models able to estimate the tool wear as a function of the key process parameters. Subsequently, different reliability analysis methods are employed such as Monte Carlo simulations and first- and second-order reliability methods. In the present study, these reliability analysis methods are assessed for estimating the reliability of cutting tools. The results show that the proposed method is an efficient method for assessing the reliability of the cutting tool based on the minimum number of experimental results. Experimental verification for the case of high-speed turning confirms the findings of the present study for cutting tools under flank wear.     

基于迁移学习的刀具剩余寿命预测方法

在新加工工艺条件下,针对历史工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型失效,且新工艺条件下缺乏足够的训练样本构建新预测模型的问题,提出一种基于动态对抗域适应的迁移学习方法,以快速构建新工艺条件下的刀具剩余寿命预测模型.首先,利用历史工艺条件下带寿命标签的过程监控数据样本,预训练源域的刀具剩余寿命预测模型.其次,通过对抗域适应训练...     

基于多色集合理论的机床进给系统装配精度模型

为了弥补在机械装配过程中产品装配精度难以保证的不足,提出一种基于多色集合理论的产品装配精度模型,为设计者在设计阶段提供一种有效的装配精度自动化计算手段。该模型提供了一套计算机辅助装配体装配精度自动生成流程,模型中构建了装配约束关系矩阵、装配特征表面约束围道关系矩阵、装配公差类型围道布尔矩阵及装配空间关系围道布尔矩阵,并采用邻接矩阵的方式对其进行计算机存储,实现了从提取零件装配表面特征及特征约束到装配体整体精度之间的全过程映射。该模型同时包含设计过程中需要考虑的产品功能需求、几何特征、公差准则、公差分配规则等外在约束条件,进一步说明了模型的准确性和实用性。通过该模型在数控机床进给系统的应用验证了模型的有效性。     

基于模糊故障树的主轴箱可靠性分析

利用模糊故障树理论对重型卧式车床主轴箱系统可靠性进行分析.以某重型卧式车床主轴箱为例,通过建立主轴箱故障树,找出故障树顶事件的最小割集;利用模糊理论合理客观地得到主轴箱的故障概率区间;通过对底事件模糊概率重要度的计算,得到顶事件的薄弱环节以及关键事件,从而为主轴箱可靠性设计和可靠性增长指明了方向.结果表明:“润滑不良”为影响主轴箱系统不能正常工作的关键事件.     

基于模糊神经网络的数控机床热误差补偿技术研究

热变形误差(即热误差)是影响数控机床定位精度的重要因素之一.针对机床热误差具有非线性等特点,将模糊控制技术与神经网络技术相结合,提出一种基于模糊神经网络的数控机床热误差补偿技术.以MAKINO立式加工中心为对象,经过MATLAB仿真,结果表明模糊神经网络作为热误差的预报模型是理想的,具有较高的预报精度.     

基于模糊控制的无刷直流电机的建模及仿真

针对传统PID控制方法在对永磁无刷直流电机进行控制时的鲁棒性差,精度低等缺点,提出参数自整定模糊PID控制方法,即采用传统的PID控制与模糊控制相结合的新型控制方法.仿真结果表明,采用自适应模糊PID控制较常规PID控制具有更好的控制性能,超调量小,响应快,鲁棒性强等特点.     

Multi-output fuzzy inference system for modeling cutting temperature and tool life in face milling

This paper proposes a method for cutting parameters identification using the multi-inputs-multi-outputs fuzzy inference system (MIMO-FIS). The fuzzy inference system (FIS) was used to identify the initial values for cutting parameters (cutting speed, feed rate and depth of cut) and flank wear using cutting temperature and tool life as outputs. The objective was to determine the influence of cutting parameters on cutting temperature and tool life. The model for determining the cutting temperature and tool life of steel AISI 1060 was trained (design rules) and tested by using the experimental data. The average deviation of the testing data for tool life was 11.6 %, while that of the cutting temperature was 3.28 %. The parameters used in these testing data were different from the data collected for the design rules. The test results showed that the proposed MIMO-FIS model can be used successfully for machinability data selection. The effect of parameters and their interactions in machining is analyzed in detail and presented in this study.     

基于PCA和动态监测模型的刀具寿命在线检测技术

为了实现机械加工过程中刀具寿命在线准确识别,采用时域、频域和小波变换等信号分析方法,提取切削力信号和振动信号中与刀具寿命变化敏感的多个特征,系统输入特征向量通过主向量分析(PCA)方法根据累积贡献率进行优化选择;监测系统根据加工条件自动选择对应的,由两个寿命计算模型构成的动态监测模型,两个模型根据输出精度交替实现刀具寿命计算、在线学习和模型参数更新,最终实现了刀具寿命的在线预测。长期运行结果证明,建立的刀具寿命监测系统能够准确预测刀具的寿命状态,具有良好的自学习能力,在线计算速度高,具有较强的工业推广价值。