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基于多元质量损失与遗传算法的装配质量优化技术研究 被引量:4
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作者 艾延廷 田晶 高红池 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1161-1164,共4页
以装配质量损失最小为目标,采用信噪比衡量各质量指标对总体装配质量波动影响的权重,在Atiles-leon多元质量损失函数的基础上建立了基于信噪比的多元装配质量损失模型,采用遗传算法对该模型进行了优化求解,且求解精度高、收敛速度快。... 以装配质量损失最小为目标,采用信噪比衡量各质量指标对总体装配质量波动影响的权重,在Atiles-leon多元质量损失函数的基础上建立了基于信噪比的多元装配质量损失模型,采用遗传算法对该模型进行了优化求解,且求解精度高、收敛速度快。最后通过某一轴承组件装配实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多元质量损失 遗传算法 装配质量 信噪比
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基于信噪比多元质量损失和制造成本的并行公差设计 被引量:2
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作者 张晶 黄美发 +1 位作者 钟艳如 蒋向前 《现代制造工程》 CSCD 2006年第1期10-13,共4页
质量损失是由于产品的功能波动所造成的,损失大小可由质量函数确定。在无量纲“标准化”多元质量损失函数的基础上,采用信噪比衡量各质量指标的波动,建立一般情形下的基于信噪比的多元质量损失模型,并把它表示成多个相关装配尺寸产品的... 质量损失是由于产品的功能波动所造成的,损失大小可由质量函数确定。在无量纲“标准化”多元质量损失函数的基础上,采用信噪比衡量各质量指标的波动,建立一般情形下的基于信噪比的多元质量损失模型,并把它表示成多个相关装配尺寸产品的工序公差函数。利用成本-公差函数和产品质量损失函数,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。 展开更多
关键词 多元质量损失 信噪比 并行公差
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面向质量目标的机械产品选配优化研究 被引量:7
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作者 李德强 王小巧 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2016年第1期157-160,共4页
为提高机械产品选配成功率和配合精度,减少装成品质量波动,考虑零件自身的质量损失和零件配合造成的质量损失,构建了表征产品质量的测度函数。考虑装成品质量波动、选配成功率、装成品配合精度三者之间的协调性,以最大化综合选配质量指... 为提高机械产品选配成功率和配合精度,减少装成品质量波动,考虑零件自身的质量损失和零件配合造成的质量损失,构建了表征产品质量的测度函数。考虑装成品质量波动、选配成功率、装成品配合精度三者之间的协调性,以最大化综合选配质量指标Q为目标,建立了基于解构造图的选配模型。把待选配零件抽象为选配模型的中间节点,采用蚁群算法,求解待选配零件的较优选配组合。最后,以曲柄组件的选配过程为例,验证了模型的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多元质量损失 选配模型 质量波动 蚁群算法
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基于层次分析法的公差成本优化设计 被引量:1
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作者 张俊 杨仲春 +1 位作者 袁方 陈怡 《机床与液压》 北大核心 2013年第5期66-69,61,共5页
针对制造过程中存在众多加工模糊因素影响加工成本的实际情况,提出一种基于层次分析法的公差成本优化模型,采用层次分析法得出加工因素的成本综合影响权系数,将其引入制造成本函数中,并综合考虑多重相关特征的产品质量损失与尺寸公差的... 针对制造过程中存在众多加工模糊因素影响加工成本的实际情况,提出一种基于层次分析法的公差成本优化模型,采用层次分析法得出加工因素的成本综合影响权系数,将其引入制造成本函数中,并综合考虑多重相关特征的产品质量损失与尺寸公差的函数关系,建立了制造成本与质量损失之和最小的公差成本优化模型。通过实例对该模型进行验证,结果表明该模型有效可行。 展开更多
关键词 层次分析法 加工因素 制造成本 多元质量损失函数 公差优化
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基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计 被引量:6
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作者 翟翠红 汪建均 冯泽彪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3683-3693,共11页
针对高维试验数据的稳健参数设计问题,在高斯过程(Gaussian process,GP)的建模框架下,采用部分平行的GP(parallel partial GP,PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面,在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可... 针对高维试验数据的稳健参数设计问题,在高斯过程(Gaussian process,GP)的建模框架下,采用部分平行的GP(parallel partial GP,PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面,在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可控因子的最佳参数设计值。并且以一个经典仿真算例和两个实际案例验证了所提方法的有效性和优劣性。研究结果表明,与独立建模的单变量GP模型或Kriging模型比较而言,所提方法不仅能够有效地处理高维试验数据的建模与参数优化问题,而且能够获得更为稳健的优化结果,运行效率更高。 展开更多
关键词 高斯过程 高维数据 多元质量损失函数 稳健参数设计
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