基于聚类算法及BP网络的零件族构造方法研究

为解决多品种小批量产品的零件成组设计与加工的问题,提出了基于编码的K-means聚类算法和有效性指标的已有零件成组,以及利用BP网络法实现新零件归族的方法来构造零件族的方法。建立零件聚类成组的数学模型,利用函数指标来检验零件成组的有效性并得出最佳聚类族数。利用神经网络算法来进行零件分组的BP网络训练,通过训练后的网络对新的零件进行仿真,从而实现新零件的匹配。通过实例证实该方法可准确构建相似件的零件族。