[发明专利]一种面向智能制造的机床设备优化方法在审
申请号: | 202010169542.7 | 申请日: | 2020-03-12 |
公开(公告)号: | CN111340306A | 公开(公告)日: | 2020-06-26 |
发明(设计)人: | 闫琼;张海军;闫琳;张国辉;高广章;刘航;张睿 | 申请(专利权)人: | 郑州航空工业管理学院 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G06F17/16 |
代理公司: | 郑州豫鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 41178 | 代理人: | 魏新培 |
地址: | 450000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 智能 制造 机床设备 优化 方法 | ||
1.一种面向智能制造的机床设备优化方法,其特征在于,包括以下步骤;
步骤一、建立面向智能制造的机床优选评价指标体系;
步骤二、设定m台数控机床可选;用xi表示第i台机床的被选状态,则决策模型表示为:
X=(x1,x2,…,xm)T;
步骤三、建立“等距分级,等比赋值”的新权重标度方法,公式为:
p=1.316n n=0,1,2,…,8 (1)
其中,p为标度值;n为重要度划分等级;
步骤四、采用指数标度AHP对机床评价指标体系的权重进行计算;
步骤五、确定评价结果取值可行域,在可行域内确定指标的参考理想值;而后依据备选方案的指标评价结果确定混合决策矩阵,依据标准化函数对决策矩阵进行归一化,计算加权归一矩阵;接着计算备选方案与正理想方案及负理想方案之间的正理想距离、负理想距离以及贴近度,贴近度最大值对应的备选方案为最优方案。
优选的,所述智能制造的机床优选评价指标体系包括加工时间T、加工质量Q、成本C、资源消耗R、智能化I。
优选的,所述步骤四中的计算步骤为:
1、依据构建的评价指标体系,结合指数标度表,确定各判断矩阵;
2、运用方根法或和积法对判断矩阵进行层次单排序;方根法的计算步骤如下:
将mi归一化,即得到wi;
W={w1,w2,…,wn}即为所求得的权重;
3、计算每个判断矩阵的最大特征值λmax、随机一致性比例C.R,对其进行一致性检验,C.R须小于0.1;
其中,A为判断矩阵;
其中,n为阶数,R.I为随机一致性指标;
(4)准则层权重分别与相对应的指标层权重相乘,得到各二级指标层的组合权重。
优选的,所述混合决策矩阵X的建立为:
设H={h1,h2,…,hm}为m个待评价的备选方案集合,U={u1,u2,…,un}为评价指标集合,W={w1,w2,…,wn}为二级评价指标的权重向量,T={t1,t2,…,tn}为各二级评价指标评价结果的取值可行域;S={s1,s2,…,sn}为各二级评价指标的参考理想值,且任意方案hi的指标uj对应有相应的评价结果xij,且xij∈tj,则可构建出混合评价决策矩阵X;
上述混合评价决策矩阵中元素的物理单位各不相同,须对其进行标准化处理。
优选的,所述混合评价决策矩阵X进行标准化处理方法为:
设某一评价指标评价结果取值可行域为[a,b],评价结果为x,则x∈[a,b];该评价指标的最优参考理想值为某一区间数[c,d],且评价结果x与参考理想值之间的最小距离记为函数dmin(x,[c,d]),则有:
dmin(x,[c,d])=min(|x-c|,|x-d|) (6)
设规范化函f:有:
若评价指标的参考理想值为某一定值e而非区间数,e∈[a,b],则公式6和公式7退化为公式8和9;
dmin(x,e)=|x-e| (8)
优选的,所述步骤五中的具体步骤为:
(1)确定各评价指标评价结果的取值可行域T及参考理想值S;
(2)收集备选方案各指标的评价结果,建立混合决策矩阵X;
(3)采用规范化函数对混合评价决策矩阵X进行标准化处理,将X=(xij)n×m转化为标准化矩阵Y=(yij)n×m;
(4)计算加权标准化矩阵Z;
(5)计算各备选方案的正理想距离、负理想距离及贴近度,选择贴近度最大的备选方案作为最优方案;
(6)得出结论,选择贴近度最大的备选方案作为最优方案。
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