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基于蒙特卡罗仿真和遗传算法的公差设计

作 者: 吴方才
导 师: 曾春年
学 校: 武汉理工大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 公差分析 公差综合 蒙特卡罗仿真 遗传算法
分类号: TG801
类 型: 硕士论文
年 份: 2005年
下 载: 535次
引 用: 12次
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内容摘要


本文的主要目标是提出一个公差设计的框架。我们考虑非线性约束的公差分配问题。公差按照加工成本(公差成本)和风险(满足几何需求和装配需求的概率)之间的最优平衡来分配。为了解决这个问题,本文采用了蒙特卡罗仿真遗传算法。 在工业设计中,优化问题是非常复杂,往往传统的优化算法很难或者不可能求解这类问题,所以这个优化问题采用用遗传算法。遗传算法通常包括三个主要的步骤:初始化种群,计算他们的适应值,和通过一些遗传算子产生一个新的种群,迭代这个过程直至收敛。郭淘交叉算子被采用以提高算法的优化效率,同时根据蒙特卡罗仿真的特点适应值函数被改进用以减少蒙特卡罗仿真的计算量。 产品的合格率的估算是通过蒙特卡罗仿真来实现的。蒙特卡罗仿真是一种流行的公差分析的工具,它具有实现简单通用性好,同时可以工具需要调整精度,在精度上没有限制。 最后一个工业设计实例用来验证整个框架的有效性,这个例子包括了公差设计的所有方面。并且这个例子中的公差转换函数是非线性的。

全文目录


第1章 绪论  6-13
  1.1 引言  6-7
  1.2 CAT的研究进展  7-8
  1.3 CAT的研究现状  8-9
  1.4 本文主要思想  9-12
  1.5 本文的组织  12-13
第2章 公差设计基础  13-20
  2.1 公差设计的基本概念  13-14
  2.2 几何建模  14-15
  2.3 公差分析  15-18
  2.4 公差综合  18-20
第3章 蒙特卡罗仿真  20-29
  3.1 蒙特卡罗仿真概述  20-21
  3.2 组成环尺寸的随机模拟  21-23
  3.3 封闭环尺寸样本的统计处理  23-24
  3.4 抽样次数N的确定  24-25
  3.5 在公差设计中的实现  25-26
  3.6 实验分析  26-29
第4章 遗传算法  29-35
  4.1 概述  29-32
  4.2 适应值函数  32-33
  4.3 编码  33
  4.4 郭涛算子  33-34
  4.5 在公差综合中的实现  34-35
第5章 实例分析  35-41
  5.1 公差设计框架  35-37
  5.2 实例——Hyperstatism构件  37-41
第6章 结论  41-42
参考文献  42-46

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中图分类: > 工业技术 > 金属学与金属工艺 > 公差与技术测量及机械量仪 > 一般性问题 > 公差与技术测量的理论
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