摘要：模块化的可重构机床使可重构制造系统具备高效生产零件族的能力,对可重构制造系统的可重构能力和响应能力有着显著影响.为设计一个低成本、高可重构能力的可重构制造系统,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的可重构机床多目标优选方法.首先,通过加工方向建立加工工序与可重构机床的映射关系.其次,考虑到制造系统生产零件族中不同零件时需进行重构,对可重构机床进行标识以清晰地表述可重构制造系统重构过程中可重构机床的变化.再次,从设备级和系统级两个层级分别量化了重构过程中的重构成本和重构指数,并基于此提出了两个目标函数:最小化可重构制造系统设计总成本和最大化总重构指数.最后,通过工程实例来验证该方法的有效性和高效性.案例结果表明:得到的设计成本最低的方案值为316.7,最佳的重构指数方案的值为27.4.此外,与解决此类问题常用的多目标优化算法NSGA-Ⅱ比较,多目标布谷鸟搜索(MOCS)算法能快速收敛并在200次迭代后取得全局的Pareto最优解,证明了提出的方法能够高效地筛选出更经济、更高重构指数的可重构机床选择方案.所提出的多目标优选方法可为后续的相关研究和生产实践提供指导.

摘要：针对机械产品属性之间存在关联性问题,提出考虑属性组合关联的机械产品属性识别方法。将机械产品属性集看作粗糙集信息系统,考虑约简属性组合对条件属性的关联性,利用DEMATEL方法得出属性权重并结合正域依赖度计算约简属性组合重要度;考虑约简属性组合对决策属性的关联性,利用互信息理论计算约简属性组合的相关度。在此基础上,建立机械产品属性约简多目标0-1规划数学模型。提出改进多目标布谷鸟算法,给出鸟巢编码方式、sobol的鸟巢初始化、基于遗传交叉算子的鸟巢更新策略并借助区间犹豫模糊集对Pareto前沿优选,确定最优方案。最终以电梯产品属性约简为例,验证了所提出方法的有效性和可行性。