基于资金时间价值的并行公差优化设计

总结了经典的成本公差模型,基于资金的时间价值原理对经典成本公差模型进行优化,提出了多种优化后的成本公差模型计算方法。利用优化后的成本公差模型,将制造成本、质量损失成本同时考虑到并行公差设计的目标函数中,实现了并行公差的优化设计。通过工程实例证明了所提方法的有效性,结果表明,优化后的成本公差模型更贴近实际,计算得到的总成本更为合理,有效地反应了物价上涨、通货膨胀、资金的时间价值等现实因素。     

基于工序加工能力的并行公差优化设计

提出一种基于工序加工能力的并行工序公差优化设计方法。在产品的初步结构设计阶段，通过相配零件的加工工艺规划把装配功能公差表示为零件的工序公差，建立以加权制造总成本最小为目标，以并行公差链、标准化的工序公差系数、机床最大经济极限公差为约束的非线性并行公差优化设计模型，求解该模型得到最佳的工序公差。最后给出了并行公差优化设计的一个工程实例，结果表明，所提的方法具有比传统串行等精度方法更合理、工序公差数值更大的优点。     

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.     

基于田口质量观的并行公差设计的研究

本文提出了一种基于田口质量观的,总成本最小为目标函数,以装配功能要求,加工余量公差和经济加工精度为约束条件的并行公差设计的优化模型。     

基于多重相关特征质量损失函数的并行公差设计

基于多变量质量损失函数,推导了多重相关特征产品的质量损失与有关零件工序公差的函数关系,建立了基于制造成本-质量损失的并行公差设计的优化综合模型,其目的是寻求制造成本和质量损失之间的平衡,以实现相关特征产品的设计公差与工序公差并行优化分配,达到提高产品质量和降低成本的目的。圆锥齿轮装配的并行公差设计实例验证了所提方法的有效性。     

基于模拟退火法的公差并行优化设计

在考虑装配功能要求、加工方法选择、加工余量公差、经济加工精度范围等约束因素的基础上,建立公差并行设计的数学模型,并应用模拟退火法计算.     

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.     

基于制造成本与质量损失的并行公差设计

研究产品质量损失与产品尺寸公差的关系 ,提出具有多个相关装配尺寸产品的质量损失 ,并把它表示成工序公差的函数。利用成本 -公差函数和产品的质量损失函数 ,给出基于产品最低制造成本和多个相关装配尺寸产品质量损失的并行公差设计优化模型 ,实现公差的并行设计 ,最后通过工程实例验证所提出的方法     

基于生长型设计的公差研究

当前的公差设计研究大多集中于详细设计阶段,对设计前期的公差研究较少。在设计前期的公差设计将减少设计修改并缩短设计周期。在生长型概念结构设计的基础上,将公差问题提前到概念设计阶段。首先介绍生长型设计的基本概念和模型,而后研究结构与公差并行设计的过程模型。分析在设计过程中自动生成局部尺寸链和全局尺寸链的方法,建立公差设计和反馈的整体框架。应用此方法实现了液压缸夹具的尺寸公差设计。     

基于并行质量工程的6σ公差设计方法应用研究

论述了一种基于并行质量工程的分析、优化机械装配公差的方法——6σ公差设计方法。以面向6σ设计为导向，通过实例探讨了如何在公差设计中将6σ质量设计到产品之中，进而给出设计和优化的流程。     

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k-中心点法的改进粒子群算法在旅行商问题中的应用

为将面向连续优化的粒子群优化算法应用于旅行商问题的求解,提出了旅行商问题的权重编码方案.该方案将属于组合优化的旅行商问题转化为连续优化问题,同时保留了粒子群算法的易操作性和高效性.针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了适合旅行商问题的基于k-中心点法的改进措施.该措施利用简单匹配系数构建粒子群的相异度矩阵,在此基础上采用k-中心点法对粒子群进行聚类分析,实现了粒子之间的信息交换,扩大了粒子的搜索空间,避免算法陷入局部最优.最后,用旅行商问题标准库的4个算例验证了权重编码方案和改进粒子群算法的有效性.     

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。     

基于粒子群—遗传混合算法的装配操作优化

为通过装配工艺优化提高车身装配尺寸质量,针对车身众多几何可行装配顺序,应用多属性有向图描述零件间的优先关系和装配控制特征数量,来去除非工程可行装配顺序。以装配尺寸质量为目标函数,提出粒子群—遗传混合算法优化零件间装配操作,通过线性装配偏差分析模型进行装配偏差累积运算,获得了最优装配顺序。通过车身侧围装配体阐述了装配控制特征的优化过程,结果表明,不同的装配顺序将影响装配控制特征的选择,从而影响最终的产品装配偏差。     

基于群智能算法的设备布局离散优化研究

针对单向环形设备布局设计问题,建立了新的数学模型.利用多维实数编码及映射方法,将连续粒子群优化算法应用于求解设备单向环形布局问题,提供了求解离散优化问题的新思路.利用遗传算法中的杂交策略扩展了粒子群优化算法,提高了粒子群优化算法性能.建立了问题的图结构描述,以引入蚁群系统算法搜索优化解.给出了两种方法的求解步骤.通过实例计算和结果比较,说明该算法能有效地解决此类离散优化问题,降低成本,提高效率,所得解质量较高,有很好的实用价值.     

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.     

基于多目标粒子群算法的可靠性稳健优化设计

采用随机撮动法和粒子群算法对车辆零部件进行可靠性稳健优化设计，利用模糊的多目标粒子群优化算法求出所有满足约束性条件的pareto解集，结合实际情况依据pareto解集确定零部件的规格。实验证明，该方法能迅速有效地获得可靠性稳健设计的信息。     

基于改进粒子群算法的起重机箱形主梁优化设计

针对具有约束条件的起重机主梁优化设计的问题,提出了基于约束规则的粒子群算法。该算法能够在整个可行解空间进行寻优,有效避免了陷入局部最优。计算实例表明：该算法在解决此类问题时,较之传统算法具有更好的优化效果,且效果明显。     

基于改进微粒群算法的起重机主梁优化设计

现阶段起重机金属结构的优化设计一般都采用传统的优化算法,但传统算法普遍存在或对目标函数有解析性要求、或易陷入局部最优、或耗时较长的问题.微粒群优化算法是一种基于群体智能的新型优化算法,它可调参数少、对解析性无要求,已成功应用于多种领域.将微粒群算法应用于起重机主梁的优化中,经实例验证,在保证优化性能的前提下,基于微粒群算法的设计方法与网格算法相比,优化速度显著提升.