【摘 要】
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机械产品在生产制造过程中受到不确定因素的扰动,输出的质量参数产生变差,导致质量特性鲁棒性低。为解决该问题,对机械产品设计阶段的不确定性约束进行研究,建立了QCSP模型对质量参数进行鲁棒性优化。先将产品参数设置为存在性和普遍性变量,引入不确定性约束,其次设定满足设计者偏好的鲁棒性指标,采取NSGA-Ⅱ算法在可行域搜索获得Pareto优化解,并计算熵权选出最优。最终通过对机械压力机的质量参数鲁棒设计,验证了该方法的有效性和实用性。
【基金项目】
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绿色制造系统设计与优化的关键技术研究(13zx7114)。
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机械产品在生产制造过程中受到不确定因素的扰动,输出的质量参数产生变差,导致质量特性鲁棒性低。为解决该问题,对机械产品设计阶段的不确定性约束进行研究,建立了QCSP模型对质量参数进行鲁棒性优化。先将产品参数设置为存在性和普遍性变量,引入不确定性约束,其次设定满足设计者偏好的鲁棒性指标,采取NSGA-Ⅱ算法在可行域搜索获得Pareto优化解,并计算熵权选出最优。最终通过对机械压力机的质量参数鲁棒设计,验证了该方法的有效性和实用性。
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