资源描述：
《基于免疫聚类识别的耦合功能规划方法与实例_肖人彬.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第12卷第9期计算机集成制造系统Vol.12No.92006年9月ComputerIntegratedManufacturingSystemsSep.2006文章编号:1006-5911(2006)09-1421-10基于免疫聚类识别的耦合功能规划方法与实例1,222肖人彬,库琼,曹鹏彬(11华中科技大学管理学院,湖北武汉430074;21华中科技大学CAD中心,湖北武汉430074)摘要:公理设计是以独立公理为基础的,并未提供分析和处理具有功能耦合关系的耦合设计手段。针对这一问题,提出了一种耦合功能规划的新方法。该方法首先利用免
2、疫算法对功能耦合关系进行聚类识别,然后对功能耦合程度加以量化处理,最后通过解耦和割裂操作对耦合功能进行重组,从而确定各功能的实现顺序。其中耦合关系的聚类识别旨在为解耦操作提供信息支持,以避免耦合信息的不必要丢失。结合卧式壳管式冷凝器产品的设计实例,对该方法及其有效性进行了说明和验证,还对免疫聚类识别算法中的有关参数进行了讨论,并围绕算法性能的优劣和算法结果对解耦的影响作用,分别将其与遗传聚类识别算法和基于图论的聚类识别方法进行了比较。关键词:功能耦合关系;聚类识别;免疫算法;耦合功能规划;公理设计中图分类号:TP391文献标识码:
3、ACouplingfunctionplanning&practicalexamplebasedonimmuneclusteringrecognitionapproach1,222XIAORen-bin,KUQiong,CAOPeng-bin(1.Sch.ofManagemant,HuazhongUniv.ofS&T,Wuhan430074,China;2.CADCent.,HuazhongUniv.ofS&T,Wuhan430074,China)Abstract:AxiomaticDesignisbasedonfunctionin
4、dependenceaxiomwhereasitcouldn.tdealwithcoupleddesignin-volvingfunctionalcouplingrelationships.Inordertosolvetheproblem,anewcouplingfunctionplanningapproachwasproposed.Firstly,functionalcouplingrelationshipwasclusteredandrecognizedbyImmuneClusteringRecogn-itionAlgorit
5、hm(ICRA).Then,functionalcouplingdegreewasmeasured.Finally,thecouplingfunctionswererear-rangedviadecouplingandtearingoperationsinordertodefinerealizationsequencesofvariouscouplingfunctions.Theclusteringrecognitionoffunctionalcouplingrelationshipwasaimedtoprovidesupport
6、fordecouplingandtoa-voidunnecessarylossofcouplinginformation.Apracticalexampleofhorizontalshellandtubecondenserwasstud-iedtoverifytheeffectivenessoftheproposedapproach.CertainparametersinICRAwerealsodiscussed.Further-more,theperformanceofICRAwascomparedwiththatofgenet
7、icclusteringrecognitionalgorithm,andtheinflu-enceoftheresultofclusteringrecognitionondecouplingwasalsocomparedwiththatofgraph-basedclusteringrecognitionmethod.Keywords:functionalcouplingrelationship;clusteringrecognition;immunealgorithm;couplingfunctionplanning;axioma
8、ticdesign收稿日期:2005-07-18;修订日期:2005-09-19。Received18July.2005;accepted19Sep.2005.基金项目:国家自然科学基金资助项目(50575083);高等学校博士学科点专项科研基金资
