劉世豪 杜彥斌 姚克恒 唐敦兵

(1.海南大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院， ?？?570228； 2.重慶工商大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院， 重慶 400067；3.農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所， 南京 210014； 4.南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院， 南京 210016)

面向智能制造的數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)優(yōu)選法研究

劉世豪1杜彥斌2姚克恒3唐敦兵4

(1.海南大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院， ?？?570228； 2.重慶工商大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院， 重慶 400067；3.農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所， 南京 210014； 4.南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院， 南京 210016)

考慮當(dāng)前制造業(yè)智能化發(fā)展趨勢(shì)以及數(shù)控機(jī)床在現(xiàn)代制造工程領(lǐng)域所發(fā)揮的關(guān)鍵作用，提出了一種集質(zhì)量功能展開(QFD)、模糊線性回歸和0-1目標(biāo)規(guī)劃優(yōu)點(diǎn)于一體的數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)優(yōu)選法。在研究智能制造對(duì)數(shù)控機(jī)床特定要求的基礎(chǔ)上，運(yùn)用QFD考察智能制造需求與數(shù)控機(jī)床性能之間的因果關(guān)系，采用質(zhì)量屋將智能制造的需求有機(jī)地融入數(shù)控機(jī)床選型中?；谀：€性回歸法確定智能制造需求與數(shù)控機(jī)床性能在質(zhì)量屋中的相互關(guān)聯(lián)程度，運(yùn)用層次分析法計(jì)算智能制造需求指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，并采用0-1目標(biāo)規(guī)劃法在眾多候選數(shù)控機(jī)床中做出最佳選擇。以某智能制造平臺(tái)搭建過程中的數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)決策問題作為應(yīng)用案例，從5臺(tái)候選數(shù)控機(jī)床中挑選出綜合性能最好的1臺(tái)。研究表明，所提出的面向智能制造的數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)優(yōu)選法具有較高的工程實(shí)用性。

數(shù)控機(jī)床； 智能制造； 質(zhì)量屋； 模糊線性回歸； 優(yōu)選法

引言

在現(xiàn)代制造工程領(lǐng)域，選擇合適的數(shù)控機(jī)床能有效地保證產(chǎn)品產(chǎn)量與質(zhì)量、減少生產(chǎn)成本、充分利用企業(yè)的制造資源，并提高制造過程的智能化水平。鑒于數(shù)控機(jī)床選型在零部件制造過程中的重要性，已成為學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的研究熱點(diǎn)[1-3]。傳統(tǒng)上，數(shù)控機(jī)床選型的決策依據(jù)為：工件裝夾便捷化、加工精度高、生產(chǎn)效率最大化和設(shè)備狀態(tài)穩(wěn)定等，數(shù)控機(jī)床選型的主要指標(biāo)通常包括刀具尺寸、功率、加工精度、定位精度和主軸轉(zhuǎn)速等[4-6]。然而，由于制造業(yè)智能化水平逐漸提高，數(shù)控機(jī)床選型會(huì)更加復(fù)雜，不僅需要考慮智能制造的特定需求，還涉及大數(shù)據(jù)的處理，因此，數(shù)控機(jī)床選型已成為一個(gè)繁重的決策問題。為了解決上述問題，本文提出采用質(zhì)量功能展開法(Quality function deployment，QFD)[7]將智能制造需求與數(shù)控機(jī)床性能有機(jī)結(jié)合，并運(yùn)用模糊線性回歸法建立二者之間的關(guān)系函數(shù)[8]，采用0-1目標(biāo)規(guī)劃模型在一系列可選的數(shù)控機(jī)床中確定最適合的1臺(tái)，從而形成一套面向智能制造的數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)優(yōu)選法。結(jié)合某智能制造平臺(tái)搭建過程中的數(shù)控機(jī)床選型問題進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，驗(yàn)證所提方法的可行性和有效性。

1 面向智能制造的機(jī)床選型背景

現(xiàn)代制造企業(yè)的生產(chǎn)水平在很大程度上取決于所選用的數(shù)控機(jī)床的功能和性能，這也是對(duì)零部件制造進(jìn)行工藝規(guī)劃的依據(jù)[9]，確定零部件制造所需的基本要求后，還要根據(jù)市場(chǎng)上所提供的相應(yīng)技術(shù)水平的數(shù)控機(jī)床來進(jìn)行優(yōu)選。當(dāng)前，制造企業(yè)需要數(shù)控機(jī)床具有能適應(yīng)多種工件加工、加工精度和生產(chǎn)效率高、設(shè)備利用率高等特點(diǎn)，這就導(dǎo)致數(shù)控機(jī)床選型往往涉及到多指標(biāo)綜合對(duì)比優(yōu)選。

智能制造模式是深度融合制造技術(shù)和信息技術(shù)的新型制造模式，使得數(shù)控機(jī)床具有數(shù)據(jù)采集、優(yōu)化決策和自動(dòng)控制等功能，進(jìn)而使機(jī)床功能智能化。智能制造模式可采用生產(chǎn)管理軟件進(jìn)行工作調(diào)度，使數(shù)控機(jī)床的操作更加便捷，提高制造過程的柔性；智能制造模式還能夠監(jiān)控?cái)?shù)控機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)，便于生產(chǎn)管理人員及時(shí)排除制造過程中的故障，從而實(shí)現(xiàn)高度的人-機(jī)-物協(xié)調(diào)，提高制造智能化水平。

盡管智能制造模式能滿足制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的需要，但是也對(duì)數(shù)控機(jī)床的功能提出了新的要求，增加了數(shù)控機(jī)床選型問題的復(fù)雜性。在智能制造過程中，選擇合適的數(shù)控機(jī)床需要考慮的主要問題如下：

(1)功能柔性化：是指所選用的數(shù)控機(jī)床能自動(dòng)適應(yīng)制造系統(tǒng)以達(dá)到最佳工作狀態(tài)的能力, 從而能在一定范圍內(nèi)完成多種零部件的批量化高效加工。

(2)加工自適應(yīng)性：是指所選用的數(shù)控機(jī)床能夠?qū)崿F(xiàn)多臺(tái)設(shè)備同時(shí)協(xié)同工作，從而提高加工能力及其自動(dòng)化程度。

(3)操作友好性：是指即使不具備太多專業(yè)技能的用戶也易于使用和操作，并能縮短用戶對(duì)機(jī)床的適應(yīng)過程、減少培訓(xùn)和維護(hù)時(shí)間。

(4)結(jié)構(gòu)可擴(kuò)展性：所選用的數(shù)控機(jī)床需要具有良好的網(wǎng)絡(luò)化擴(kuò)展功能，可通過配置各種軟硬件提高其智能化水平，能符合制造物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)。

2 數(shù)控機(jī)床的多目標(biāo)優(yōu)選法

解決智能制造的實(shí)際需求能提升企業(yè)的生產(chǎn)水平，在選擇數(shù)控機(jī)床時(shí)應(yīng)充分考慮智能制造的特定需求，將智能制造需求反映到數(shù)控機(jī)床性能較為有效的方式是構(gòu)造一種基于質(zhì)量功能展開的數(shù)控機(jī)床選型方法，將智能制造需求和機(jī)床制造過程結(jié)合，并轉(zhuǎn)換為選型行為。鑒于數(shù)控機(jī)床智能化的一些需求，如便于使用、便于維修、操作舒適、制造柔性好和高安全性是很難采用定量指標(biāo)衡量的，必須考慮到智能制造的需求具有模糊性[10-11]。因此，本文提出采用模糊線性回歸法來確定智能制造需求與數(shù)控機(jī)床性能之間的函數(shù)關(guān)系。

2.1 質(zhì)量功能展開法

質(zhì)量功能展開法是一種采用質(zhì)量屋將智能制造需求反映到產(chǎn)品工程特征的技術(shù)，質(zhì)量屋(House of quality， HOQ)[12-13]總結(jié)了各種智能制造的需求，并且反映了智能制造需求對(duì)產(chǎn)品特征的重要性。如圖1所示，質(zhì)量屋的行反映了智能制造需求，質(zhì)量屋的列描述了根據(jù)智能制造需求所形成的工程特征[14]。面向智能制造的數(shù)控機(jī)床的質(zhì)量屋主要內(nèi)容如下：

(1)智能制造需求：這是一些直接或間接地影響制造智能化程度的參數(shù)，即智能制造模式對(duì)數(shù)控機(jī)床新的特定要求。

(2)數(shù)控機(jī)床性能：通常包括加工要求、工程特征、產(chǎn)品特征或技術(shù)要求，這些提供了機(jī)床適應(yīng)智能制造需求的方式，本文將這些技術(shù)要求定義為數(shù)控機(jī)床性能。

(3)智能制造需求指標(biāo)的相對(duì)重要性：這些是各種智能制造需求指標(biāo)之間的相對(duì)重要性，本文采用層次分析法(Analytic hierarchy process，AHP)[15-16]來確定重要性權(quán)重系數(shù)。

(4)智能制造需求與數(shù)控機(jī)床性能之間的關(guān)系：智能制造需求與數(shù)控機(jī)床性能之間需要建立相應(yīng)的關(guān)系，用來表達(dá)數(shù)控機(jī)床性能如何符合智能制造需求。智能制造需求是比較主觀和模糊的，因此，確定智能制造需求與數(shù)控機(jī)床性能之間關(guān)系需要專家知識(shí)。在本文中，采用模糊線性回歸法[17]來確立智能制造需求與數(shù)控機(jī)床性能之間的函數(shù)關(guān)系。

(5)數(shù)控機(jī)床性能之間的內(nèi)在關(guān)系：屋頂型矩陣用于定義數(shù)控機(jī)床性能之間的關(guān)系，屋頂型矩陣也采用模糊線性回歸法來計(jì)算和確定。

(6)對(duì)比分析：質(zhì)量屋的最右部分不僅提供了智能制造的基本信息，也提供了數(shù)控機(jī)床智能化滿意度。

(7)數(shù)控機(jī)床性能的整體優(yōu)勢(shì)和目標(biāo)值：將智能制造需求的重要性和數(shù)控機(jī)床的指標(biāo)值作為輸入量，用于進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和選擇最為合適的數(shù)控機(jī)床。

圖1 數(shù)控機(jī)床質(zhì)量屋Fig.1 Quality houses of CNC machine tool

2.2 權(quán)重的計(jì)算方法

在數(shù)控機(jī)床選型過程中，為了便于分析各智能制造需求指標(biāo)的相對(duì)重要性，必須確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。如前文所述，本文采用層次分析法求解各智能制造需求指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，其計(jì)算流程如圖2所示，具體說明如下：

(1)結(jié)合實(shí)際的制造狀況，確立面向智能制造需求的具體指標(biāo)。

(2)對(duì)所確立的智能制造需求指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，確定各指標(biāo)的相互優(yōu)先級(jí)關(guān)系。

(3)根據(jù)表1所示的判斷尺度準(zhǔn)則[18]，以各指標(biāo)的相互優(yōu)先等級(jí)關(guān)系，對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，建立判斷矩陣U。

(4)采用層次分析法求解各智能制造需求指標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重{ω1,ω2,…,ωn}。

(5)建立判斷矩陣U的一致性指標(biāo)CI，并計(jì)算判斷矩陣的一致性比例值CR(RI計(jì)算方法可參照文獻(xiàn)[19])。

(6)如果CR<0.1，則認(rèn)為通過一致性檢驗(yàn)，所得智能制造需求指標(biāo)權(quán)重是合理可行的；如果CR>0.1，那么再次建立判斷矩陣后求解計(jì)算，直到通過一致性檢驗(yàn)為止。

圖2 權(quán)重系數(shù)的計(jì)算流程Fig.2 Calculation process of weight coefficient表1 判斷尺度準(zhǔn)則Tab.1 Judgment dimension

標(biāo)度uij含義1兩個(gè)指標(biāo)相比,具有同樣的重要性3兩個(gè)指標(biāo)相比,前者比后者稍微重要5兩個(gè)指標(biāo)相比,前者比后者明顯重要7兩個(gè)指標(biāo)相比,前者比后者非常重要9兩個(gè)指標(biāo)相比,前者比后者極其重要2,4,6,8上述相鄰判斷的中間值

2.3 模糊線性回歸法

不同于傳統(tǒng)回歸分析將觀測(cè)值與估計(jì)值間的偏差認(rèn)為是隨機(jī)的，模糊線性回歸法將殘差視為由不確定性引起的不確定值。因此，模糊線性回歸可以用于處理相應(yīng)區(qū)間變量?？紤]到智能制造需求在QFD中所具有的模糊性，本文采用模糊線性回歸求解智能制造需求和數(shù)控機(jī)床性能在質(zhì)量屋中的關(guān)聯(lián)程度[20]，對(duì)此，本文建立了線性回歸模型

(1)

其中

式中ωi——第i個(gè)智能制造需求指標(biāo)相對(duì)重要性的權(quán)重

yi——對(duì)應(yīng)于第i個(gè)智能制造需求指標(biāo)值

xj——第j臺(tái)數(shù)控機(jī)床性能的標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)值

fi——第i個(gè)智能制造需求和數(shù)控機(jī)床性能之間的函數(shù)關(guān)系

gj——第j臺(tái)數(shù)控機(jī)床與其他數(shù)控機(jī)床之間的函數(shù)關(guān)系

z——當(dāng)y取y1、y2、…、ym時(shí)數(shù)控機(jī)床的智能化滿意度

yimax、yimin——第i個(gè)智能制造需求指標(biāo)的最大值與最小值

使用質(zhì)量屋中所設(shè)置的基本數(shù)據(jù)，可以計(jì)算fi和gj之間的函數(shù)關(guān)系參數(shù)。一般地，模糊線性回歸模型可表示為

(2)

式中ti——第i個(gè)因變量的觀測(cè)值xij——第j個(gè)自變量的第i個(gè)觀測(cè)值A(chǔ)j——中心值αj和離散度cj之間的模糊相關(guān)參數(shù)

(3)

yi=(α0,c0)+(α1,c1)xi1+(α2,c2)xi2+…+

(αn,cn)xin

(4)

(5)

式中xjk——第j個(gè)自變量的第k個(gè)觀測(cè)值yk——第k次觀察的因變量值

通過求解以上模型，可以獲得模糊線性回歸模型的參數(shù)[23-24]。

2.4 數(shù)控機(jī)床優(yōu)選法的實(shí)施流程

為了運(yùn)用所提出的數(shù)控機(jī)床優(yōu)選法解決智能制造過程中遇到的機(jī)床設(shè)備選型問題，需要制定與之相對(duì)應(yīng)的技術(shù)實(shí)施流程。由于0-1目標(biāo)規(guī)劃法(Zero-one goal programming，ZOGP)已經(jīng)成功地被用于解決多種優(yōu)選決策問題[25-26]，為數(shù)控機(jī)床優(yōu)選提供了很好的參考，故本文結(jié)合前文已探討的方法，提出按照?qǐng)D3所示的流程進(jìn)行數(shù)控機(jī)床選型。

圖3 數(shù)控機(jī)床優(yōu)選法的實(shí)施流程Fig.3 Implementation process of the optimum seeking method

3 案例應(yīng)用

為了驗(yàn)證前文所提方法的有效性和實(shí)用性，以某智能制造平臺(tái)的數(shù)控機(jī)床選型為案例進(jìn)行了應(yīng)用與分析。該智能制造平臺(tái)搭建的原理如圖4所示，主要是面向現(xiàn)代精密零部件的研發(fā)需求，并將擴(kuò)大加工能力、降低生產(chǎn)成本、縮短交貨時(shí)間作為功能目標(biāo)。

3.1 構(gòu)建數(shù)控機(jī)床質(zhì)量屋

據(jù)中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料流通協(xié)會(huì)提供的數(shù)據(jù)，2012-2017年，供銷合作社系統(tǒng)農(nóng)資企業(yè)化肥銷售額分別是5236.93億元、5838.47億元、6093.6億元、6336.03億元、6322.47億元、6596.7億元。同一時(shí)期，供銷合作社系統(tǒng)農(nóng)資企業(yè)化學(xué)農(nóng)藥銷售額從334.39億元增加至610.05億元。在2017年較2016年銷售量下降的情況下，銷售額不降反增，表明以供銷合作社系統(tǒng)為代表的整個(gè)農(nóng)資流通行業(yè)實(shí)現(xiàn)了減量提質(zhì)發(fā)展，以綠色、高效為核心的轉(zhuǎn)型升級(jí)之路正在不斷深化推進(jìn)。

圖5 數(shù)控機(jī)床選型的指標(biāo)值Fig.5 Values of selection indexes for CNC machine tool

為了便于該智能制造平臺(tái)優(yōu)選性能優(yōu)良的數(shù)控機(jī)床，提出了面向智能制造的需求指標(biāo)：耐用性、柔性、加工率、服務(wù)質(zhì)量、操作友好性、安全性、自適應(yīng)性以及可擴(kuò)展性，還將數(shù)控機(jī)床的性能指標(biāo)作為選型依據(jù)，依次為：功率、最大刀具直徑、機(jī)床設(shè)置時(shí)間、臺(tái)面尺寸、操作時(shí)間、加工速度、定位精度和保修期限；根據(jù)該智能制造平臺(tái)實(shí)際需求初步選出了5臺(tái)數(shù)控機(jī)床，依次記為MT-Ⅰ、MT-Ⅱ、MT-Ⅲ、MT-Ⅳ、MT-Ⅴ。采用本文2.2節(jié)所論述的方法求解各項(xiàng)智能制造需求指標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重，求解過程中判斷矩陣為

(6)

圖4 智能制造平臺(tái)框架Fig.4 Framework of intelligent manufacturing platform

最終得到的權(quán)重向量為{0.161，0.302，0.077，0.096，0.141，0.065，0.073，0.085}。候選的5臺(tái)數(shù)控機(jī)床的性能指標(biāo)值調(diào)研后獲得，智能化滿意度被劃分為A～E級(jí)，A表示最不滿意，E表示最滿意，圖5給出了數(shù)控機(jī)床選型HOQ的詳細(xì)情況。本案例的任務(wù)是運(yùn)用所提出的優(yōu)選方法在5臺(tái)候選的數(shù)控機(jī)床中選擇最為合適的一臺(tái)。

3.2 模糊線性回歸建模

(7)

h值介于0～1之間，模型(5)中的參數(shù)可通過取h為0.5進(jìn)行模糊線性回歸得到。例如，由圖5

可得，y1與x1、x6、x7相關(guān)，取h=0.5時(shí)求解式(5)所得的相關(guān)線性規(guī)劃模型為

(8)

為了研究h取值對(duì)中心偏差的影響，選擇幾個(gè)不同的h值進(jìn)行比較。然后，以智能制造需求和數(shù)控機(jī)床性能值作為數(shù)據(jù)集，采用模糊線性回歸法進(jìn)行求解。智能制造需求指標(biāo)y1的相應(yīng)結(jié)果如表2所示，模糊參數(shù)的估計(jì)根據(jù)h的水平得到。由此可知，h影響中心值αj和Aj的離散度cj，合適的h能反映模糊參數(shù)的可能分布范圍。如表2所示的計(jì)算結(jié)果，中心值不變而離散度隨h的變化而變化。因此，h越大，則c6和Z越大，對(duì)于某一h值，模糊線性回歸減小了估計(jì)值的總離散度。本文取h為0.5時(shí)，參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表3所示。

數(shù)控機(jī)床性能xi和智能制造需求yi之間的函數(shù)關(guān)系參數(shù)采用模糊線性回歸法來確定，x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、y1、y2、y3、y4、y5、y6、y7、y8函數(shù)關(guān)系的估計(jì)參數(shù)如表3所示。由表3可得，x4、x7、x8與其他的數(shù)控機(jī)床性能無關(guān)，所以y4、y7、y8為0。

采用模糊線性回歸法計(jì)算出智能制造需求yi所對(duì)應(yīng)的數(shù)控機(jī)床智能化滿意度后，可以得到新的數(shù)控機(jī)床性能目標(biāo)值xj。因此，數(shù)控機(jī)床性能的指標(biāo)參數(shù)xj可由模型(5)計(jì)算得到。由圖5可得，x1與x2、x5和x6相關(guān)，當(dāng)取h=0.5時(shí)，所得到的線性規(guī)劃模型如下

表2 模糊線性回歸結(jié)果Tab.2 Fuzzy linear regression results

表3 參數(shù)估計(jì)結(jié)果(h=0.5)Tab.3 Parameter estimation results (h=0.5)

(9)

針對(duì)以上模型，結(jié)合數(shù)控機(jī)床性能指標(biāo)值歸一化數(shù)據(jù)和參數(shù)估計(jì)結(jié)果，本文采用模糊線性回歸方法分析計(jì)算后，進(jìn)一步得到的線性規(guī)劃模型如下

(10)

3.3 確定最優(yōu)數(shù)控機(jī)床

表4給出了為讓智能化滿意度最大化的數(shù)控機(jī)床性能的目標(biāo)值，一旦這些值確定后，就可用0-1目標(biāo)規(guī)劃法ZOGP進(jìn)行數(shù)控機(jī)床的多目標(biāo)優(yōu)選。

ZOGP的目的是減小關(guān)于智能化滿意度最大化的正負(fù)偏離值的加權(quán)和，從而選擇出最適合的數(shù)控機(jī)床，本文數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)選型的ZOGP模型如下

(11)

本文所提出的面向智能制造的數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)優(yōu)選法不僅考慮智能制造模式對(duì)數(shù)控機(jī)床性能的新要求，而且運(yùn)用質(zhì)量屋和模糊線性回歸法將二者有機(jī)結(jié)合，從而更加有利于選擇綜合性能優(yōu)良的數(shù)控機(jī)床。綜上所述，本文所提出的面向智能制造的數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)優(yōu)選法具有較高的工程實(shí)用性，可作為智能制造企業(yè)選擇數(shù)控機(jī)床的參考方法。

表4 最終解Tab.4 Final solution

圖6 優(yōu)選的數(shù)控機(jī)床Fig.6 Selected CNC machine tool

4 結(jié)論

(1)針對(duì)制造業(yè)智能化發(fā)展的趨勢(shì)，提出了一

種面向智能制造的數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)優(yōu)選法。這種優(yōu)選方法不同于常規(guī)思維，運(yùn)用質(zhì)量屋將智能制造需求反映到數(shù)控機(jī)床性能上，并在諸多數(shù)控機(jī)床選型標(biāo)準(zhǔn)中確立它們之間的模糊關(guān)系。

(2)傳統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床優(yōu)選是憑經(jīng)驗(yàn)決策的過程，而所提出的方法則采用融QFD、模糊線性回歸和ZOGP優(yōu)點(diǎn)于一體的復(fù)合型方法作為決策工具。采用這種方法解決了搭建某智能制造平臺(tái)所遇到的數(shù)控機(jī)床選型問題，從而驗(yàn)證了該方法的有效性和實(shí)用性。

(3)所提出的面向智能制造的數(shù)控機(jī)床多目標(biāo)優(yōu)選法還可嵌入智能優(yōu)化算法，并與專家決策系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)相融合，形成一套更為便捷的計(jì)算機(jī)軟件輔助決策工具，從而有利于解決未來制造業(yè)可能面臨的智能機(jī)床選型問題，更好地促進(jìn)制造業(yè)智能化發(fā)展。

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Multi-objective Optimum Seeking Method of Intelligent Manufacturing Oriented CNC Machine Tool

LIU Shihao1DU Yanbin2YAO Keheng3TANG Dunbing4

(1.CollegeofMechanicalandElectricalEngineering,HainanUniversity,Haikou570228,China2.CollegeofMechanicalEngineering,ChongqingTechnologyandBusinessUniversity,Chongqing400067,China3.NanjingResearchInstituteforAgriculturalMechanization,MinistryofAgriculture,Nanjing210014,China4.CollegeofMechanicalandElectricalEngineering,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China)

Considering the intelligent development trend of manufacturing industry in current and the key role of CNC machine tool in modern manufacturing engineering, a multi-objective optimum seeking method of CNC machine tool is proposed, which combines the advantages of quality function deployment (QFD), fuzzy linear regression, and zero-one goal programming (ZOGP). On the basis of studying intelligent manufacturing’s specific requirements, QFD is utilized for examining the causal relationships between intelligent manufacturing’s requirements and CNC machine tool’s performances. The intelligent manufacturing’s requirements are incorporated into machine tool selection by house of quality (HOQ). Fuzzy linear regression is used to determine the extent of functional relationships between intelligent manufacturing’s requirements and machine tool’s performances in the HOQ. The weight coefficients of CNC intelligent manufacturing’s requirements indexes are calculated by analytic hierarchy process (AHP). Zero-one goal programming is used to select the optimal CNC machine tool. Taking the CNC machine tool’s multi-objective decision problem in constructing an intelligent manufacturing platform as application case, and the optimal one with high comprehensive performance is selected from five alternative CNC machine tools. The study result shows that the proposed multi-objective optimum seeking method of intelligent manufacturing oriented CNC machine tool has high practicability.

CNC machine tool; intelligent manufacturing; house of quality; fuzzy linear regression; optimum seeking method

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.03.051

2016-04-26

2016-05-30

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51405115)和海南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20165195)

劉世豪(1981—)，男，副教授，博士，主要從事機(jī)械智能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究，E-mail: liushihao1102@126.com

TH122

A

1000-1298(2017)03-0396-09