前言:
機(jī)電產(chǎn)品再制造是統(tǒng)籌考慮產(chǎn)品部件全壽命周期的系統(tǒng)工程[1]。再制造技術(shù)是綠色制造技術(shù)的重要分支,對(duì)重型加工中心實(shí)施再制造是最大限度地利用資源和減少環(huán)境影響的最佳“綠色制造”模式。重型加工中心再制造的核心是基礎(chǔ)部件的再制造,評(píng)價(jià)基礎(chǔ)部件的可再制造性是進(jìn)行再制造的前提。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)不同的評(píng)價(jià)對(duì)象提出了多種綜合評(píng)價(jià)模型。張勇等[2]、勞兆利[3]結(jié)合層次
分析法(analytic hierarchy process,AHP)與木旲
糊綜合評(píng)價(jià)法在確定評(píng)價(jià)影響因素權(quán)重的基礎(chǔ)上,利用模糊評(píng)價(jià)方法減小權(quán)重的主觀性,使評(píng)價(jià)結(jié)果更為準(zhǔn)確。Rank等[1]提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,根據(jù)多項(xiàng)投人指標(biāo)和多項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo),利用線性規(guī)劃方法來(lái)評(píng)價(jià)多輸人和多輸出的相對(duì)有效性。Saat.y[3]在AHP法基礎(chǔ)上提出了網(wǎng)絡(luò)分析法(ANP),ANP法考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的影卩向,通過(guò)求解超矩陣(Super Matrix)解決非獨(dú)立層次結(jié)構(gòu)問(wèn)題。朱祖平等[6]、張中昱[7]利用模糊綜合評(píng)價(jià)方法所得到的綜合評(píng)價(jià)樣本數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型,使評(píng)價(jià)系統(tǒng)擁有自學(xué)習(xí)能力并且克服了評(píng)價(jià)的主觀性和模糊性。馮冬青等W、郭曉婷等M采用遺傳算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),針對(duì)不同評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),有效克服了 BP®'法易陷人堝部收斂的缺點(diǎn)。
綜合已有的文獻(xiàn)可看出,針對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)方法有很多種。傳統(tǒng)的層次分析法未考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相互影響,網(wǎng)絡(luò)分析法雖然考慮了指標(biāo)間的相互影響,但是超矩陣計(jì)算量過(guò)大。因此,本文利用指標(biāo)間相關(guān)性法(CRITIC)求解部分權(quán)重,考慮了評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相互影響,且計(jì)算較為簡(jiǎn)便。數(shù)據(jù)包絡(luò)法等諸多模型評(píng)價(jià)過(guò)程較為復(fù)雜,本文將模糊綜合評(píng)價(jià)法和數(shù)學(xué)公式法相結(jié)合,計(jì)算基礎(chǔ)部件可再制造性初始評(píng)價(jià)值。在建立傳統(tǒng)基礎(chǔ)部件可再制造性評(píng)價(jià)模型基礎(chǔ)上,利用傳統(tǒng)評(píng)價(jià)模型得到的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)構(gòu)建基礎(chǔ)部件可再制造性BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型。相對(duì)于使用單一遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化,采用模擬退火遺傳算法(SG A )優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的全局搜索能力和宏觀優(yōu)化性能,有效避免BP算法易陷人局部收斂的缺陷,提高了收斂速度。利用模擬退火遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值、閾值進(jìn)行優(yōu)化,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行精確求解,從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂到全局最小值,提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度。
1重型加工中心基礎(chǔ)部件可再制造性BP神經(jīng)
1.1重型加工中心基礎(chǔ)部件可再制造性評(píng)價(jià)模型
重型加工中心基礎(chǔ)部件可再制造性評(píng)價(jià)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。建立全面、準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系可以綜合考慮多種因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,利用評(píng)價(jià)指標(biāo)值量化數(shù)學(xué)模型得到基礎(chǔ)部件各個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)值,結(jié)合初始評(píng)價(jià)指標(biāo)值采用組合賦權(quán)法得到各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,將初始指標(biāo)評(píng)價(jià)值進(jìn)行加權(quán)求和得到基礎(chǔ)部件可再制造性綜合評(píng)價(jià)值。
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結(jié)束語(yǔ):
相對(duì)于傳統(tǒng)加工中心基礎(chǔ)部件可再制造性評(píng)價(jià)模型,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型具有高效、便捷等優(yōu)點(diǎn),因此建立基礎(chǔ)部件可再制造性BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型對(duì)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)模型的延伸與補(bǔ)充具有重要意義。由于采用了梯度下降法,所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在容易陷人局部最優(yōu)解的缺點(diǎn),從而影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度。本文采用模擬退火遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值、閾值進(jìn)行優(yōu)化,以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局搜索能力,避免出現(xiàn)局部最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)分析表明,模擬退火遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的預(yù)測(cè)精度。以一臺(tái)重型臥式車床基礎(chǔ)部件可再制造性評(píng)價(jià)為例,采用模擬退火遺傳算法優(yōu)化的B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)出各基礎(chǔ)部件可再制造性綜合評(píng)價(jià)值,并確定出基礎(chǔ)部件可再造性等級(jí)。
伯特利數(shù)控是一家集銷售、應(yīng)用及服務(wù)于一體的公司。產(chǎn)品包括:CNC加工中心、鉆攻中心、龍門加工中心、雕銑機(jī)、石墨機(jī)、五軸加工中心、立式加工中心、臥式加工中心等。我們機(jī)床的生產(chǎn)工廠設(shè)在廣東省東莞市,目前其生產(chǎn)的加工中心70%出口,其中出口到歐洲占到50%。我們盡心、盡力、盡意的服務(wù)!
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2024-11
本文以組合式六角亭模型為實(shí)例,分析工藝難點(diǎn)與加工可行性,指出該模型的加工難點(diǎn)是模型形狀不規(guī)則和整體剛性差,并通過(guò)設(shè)計(jì)新的工藝方案解決加工難點(diǎn),完成了模型整體的加工。新的加工工藝有助于提高加工效率和精度,為五軸數(shù)控加工提供了一個(gè)典型案例,對(duì)于五軸加工中心數(shù)控加工也具有指導(dǎo)作用和重要… [了解更多]
2024-11
宇匠數(shù)控 備注:為保證文章的完整度,本文核心內(nèi)容由PDF格式顯示,如未有顯示請(qǐng)刷新或轉(zhuǎn)換瀏覽器嘗試,手機(jī)瀏覽可能無(wú)法正常使用!本文摘要:通過(guò)對(duì)混聯(lián)五軸加工中心自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)控制方法的 研 究,可 知 此 方 法 的 創(chuàng) 新 之 處 在 于:1)建 立 了 機(jī) 床 的 運(yùn) 動(dòng) 學(xué) … [了解更多]
2024-11
在機(jī)測(cè)量技術(shù)由于其成本低、檢測(cè)效率高、無(wú)需二次裝夾等優(yōu)勢(shì)被廣泛用于零件加工測(cè)量當(dāng)中,使得五軸加工中心和五軸鉆攻中心,同時(shí)又兼具測(cè)量功能。在機(jī)測(cè)量系統(tǒng)的構(gòu)成如圖1所示,硬件部分主要是由高精度探頭、信號(hào)接收器、機(jī)床整個(gè)本體,軟件部分由機(jī)床控制系統(tǒng)、測(cè)量軟件等組成[8]。待零件加工完成… [了解更多]
2024-11
?加工精度是影響機(jī)床性能和產(chǎn)品質(zhì)量的主要難題,也是制約國(guó)家精密制造能力的重要因素。本文以五軸加工中心為對(duì)象,針對(duì)提升機(jī)床精度進(jìn)行了研究。并且隨著科技的發(fā)展,精密的儀器和零件在生產(chǎn)實(shí)踐中占據(jù)的分量逐漸增加,在數(shù)控機(jī)床這種精密機(jī)器精度不斷提高的同時(shí),必須控制內(nèi)外界環(huán)境的隨機(jī)影響因素在… [了解更多]