1、“.....这表明因素对评价目的的重要性程度。它可以写成假设零件尺寸和几何结构比材料的切削加工和机械加工精度重要,则阶模糊综合评价最后,我们做阶模糊综合评价。模糊集可以计算这里,确定参数般来说,用加权平均法是用来获取评价对象的准确值。如下根据上述步骤,可以确定对于公差分配非常重要的可加工性。公差分配建模可加工性可由模糊综合评价法确定,加工响应函数的假设为这里,表示公差设计中的功能要求,是装配响应函数,表示第个相应零件的公差值,反应在加工过程中每个公差值的重要性程度。根据专家的经验,较小的是相应的公差分配。因此,对公差分配的综合因素可产生如下这里,是根据模糊综合评价得出的第个零件的可加工性。根据相互模型,最优公差分配模型可表示如下这里,表示总的加工成本,是成本和公差之间的功能关系,是固定成本,和是在设计零件公差时的约束向量......”。

2、“.....遗传算法遗传算法是最近开发的启发式优化策略,已在多个研究领域用于全局优化。翻译基于模糊综合评价与遗传算法的公差优化分配。基于模糊综合评价与遗传算法的公差优化分配先进加工技术中心,哈尔滨工业大学,哈尔滨,中国知道如何在系统中分配零件公差是非常重要的,因为这直接影响到零件的加工费用。在模糊综合评价方法和遗传算法的基础上,提出了种新的方法以获取合理的零件公差分配。首先,目前的公差分配方法是详细审查。然而,模糊综合评价是用来评估个零件的可加工性,是结合零件的功能灵敏度因素和可加工性因素和因素确定的,是个新的优话模型,该模型可以充分利用的面向装配的设计和可制造性设计。遗传算法则是用来优化上述模型。最后,个实际的例子来验证上述方法的可行性,计算结果表明,该方法可以准确地并且经济地做出公差分配。关键词模糊综合评价遗传算法公差分配简介在机械设计......”。

3、“.....在这个范围内的零件几何形状和大小可能会有所不同,但都符合功能要求。公差分配对加工费用和产品质量有直接影响,不必要的高公差等级会导致高生产成本,但所选公差应确保产品的功能令人满意。过于宽松的公差会影响产品质量并且增加废品率和生产成本。般来说,设计师们依靠他们的经验和手册分配零件公差,这通常会导致些。近年来,计算机辅助公差设计已成为系统和集成化系统中重要的研究方向。公差分配是中最重要的问题之。组装所需公差给定以后,设计者首先面临的问题是如何根据功能要求和加工费用之间的关系分配合适的零件公差值。许多研究者认为公差分配是优化问题。零件的公差值作为控制变量,使加工费用作为目标函数最小化。公差叠加的限制条件作为变量的约束条件。我们用个新的策略来决定是否调用突变算子。首先,计算人口中同个体的值......”。

4、“.....否则调用交叉算子。在这里,是个新的算法控制参数,代表了人口中同个体的允许值。内存工具我们运用内存工具来记忆代中的最优个体。如果下代中的最优个体比内存中的这个好,则将其替代。最后,遗传算法的解决方案从内存中获得。参数对于公差分配问题,参数选择如下修改后的遗传算法的步骤描述如下开始程序些基本的参数内存第代随机人口他们的适应值的随机值大于计算人口中同个体的值大于或等于调用突变算子调用交叉算子更新内存库更新算子产生下代内存中的个体结束这里,代表代个体的数据终端,表示计数的变量,表示交叉概率。事例为了验证所提出的方法,把驱动装置见图作为个例子。在图中间隙是功能装配需求。为了解决这个公差分配问题,表根据已知的条件列出了个对应装配尺寸的隶属度。用上述方法,相应的个零件可加工性向量如下其中,件是轴肩件和件分别是左轴承和右轴承件是轴承套。结果表明......”。

5、“.....而左右轴承则是最容易的。这正好与实际加工情况相符,因此该方法是正确的。假设这两个间隙相结合,整个间隙值从到毫米变化,其公差为。函数方程可写为函数的敏感度因素向量解决如下公差分配的广泛因素向量为因此,公差分配的数学模型为根据改进的遗传算法算得的公差向量为根据确定零件偏差的原则,公差设计结果为总结本文提出了种基于模糊综合评价法和遗传算法的公差分配的新方法。在公差分配中,考虑了基于模糊综合评价和功能敏感度因素的可加工性,所以说和都考虑到了。该方法不仅保证了公差设计的正确性,而且还节省了加工费用。此外,改进的遗传算法被用于优化基于和的模型。这个详细的例子结果表明,该方法得到的公差分配不仅经济而且具有定的精度尽量减少成本的方法评价公差分配的最好原则是加工费用规则,所以降低成本的方法已经成为了很重要的研究课题。在这些方法中......”。

6、“.....并且在满足功能要求的约束条件下最小化总加工成本是终佳目标。在过去年中,已经有多个成本和公差的关系模型已提交。见表。这些模型都是基于在生产过程中经常使用的基于经验的关于成本和公差的数据。该模型参数的计算采用以这些数据为基础的最小乘法。由于缺乏关于成本和公差关系的生产数据,并且当加工环境改变时加工成本也会发生变化,所以这些方法的应用非常有限。综合因子法对各零件的可加工性定量评价就是综合因素。由于加工成本和可加工性是密切相关的,所以每个零件的相对加工成本可利用其综合因素进行评价。通常情况下,当各因素给予适当的权重值后,综合因子可以计算表示零件的编号,表示与可加工性相关的因素数,表示第个零件的相对可加工性占整个装配的百分比。般而言,影响加工费用的因素包括加工方法,零件材料,零件的几何结构,零件尺寸,等......”。

7、“.....所以该方法是主观的。人工智能方法人工智能技术目前应用于。和提出了基于神经网络的公差分配方法,同时考虑到机械加工性和平均变化。该神经网络可以预测单个零件公差,如图所示该方法的优点是的假设,这与统计方法不同。翻译基于模糊综合评价与遗传算法的公差优化分配。我们用个新的策略来决定是否调用突变算子。首先,计算人口中同个体的值,如果大于或等于则调用突变算子,否则调用交叉算子。在这里,是个新的算法控制参数,代表了人口中同个体的允许值。内存工具我们运用内存工具来记忆代中的最优个体。如果下代中的最优个体比内存中的这个好,则将其替代。最后,遗传算法的解决方案从内存中获得。参数对于公差分配问题......”。

8、“.....代表代个体的数据终端,表示计数的变量,表示交叉概率。事例为了验证所提出的方法,把驱动装置见图作为个例子。在图中间隙是功能装配需求。为了解决这个公差分配问题,表根据已知的条件列出了个对应装配尺寸的隶属度。用上述方法,相应的个零件可加工性向量如下其中,件是轴肩件和件分别是左轴承和右轴承件是轴承套。结果表明,轴承套是最难加工的,而左右轴承则是最容易的。这正好与实际加工情况相符,因此该方法是正确的。假设这两个间隙相结合,整个间隙值从到毫米变化,其公差为。函数方程可写为函数的敏感度因素向量解决如下公差分配的广泛因素向量为因此,公差分配的数学模型为根据改进的遗传算法算得的公差向量为根据确定零件偏差的原则......”。

9、“.....在公差分配中,考虑了基于模糊综合评价和功能敏感度因素的可加工性,所以说和都考虑到了。该方法不仅保证了公差设计的正确性,而且还节省了加工费用。此外,改进的遗传算法被用于优化基于和的模型。这个详细的例子结果表明,该方法得到的公差分配不仅经济而且具有定的精度基于模糊综合评价与遗传算法的公差优化分配先进加工技术中心,哈尔滨工业大学,哈尔滨,中国知道如何在系统中分配零件公差是非常重要的,因为这直接影响到零件的加工费用。在模糊综合评价方法和遗传算法的基础上,提出了种新的方法以获取合理的零件公差分配。首先,目前的公差分配方法是详细审查。然而,模糊综合评价是用来评估个零件的可加工性,是结合零件的功能灵敏度因素和可加工性因素和因素确定的,是个新的优话模型,该模型可以充分利用的面向装配的设计和可制造性设计。遗传算法则是用来优化上述模型......”。