基于AHP及GRA法在机床优选中的技术研究.pdf

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1、第lO期机械设计与制造2015年10月MachineryDesign&Manufacturel6l基于AHP及GRA法在机床优选中的技术研究王明海一，胡付红，刘大响，郑耀辉(1．沈阳航空航天大学航空制造工艺数字化国防重点学科实验室，辽宁沈阳110136；2．北京航空航天大学能源与动力工程学院，北京100191)摘，要：针对零件加工机床难优选的问题，建立了以加工周期T，加工质量Q，加工成本C为优化指标的零件加工机床优选层次分析模型，设计了基于层次分析法(AHP)及灰色关联分析(GRA)法用于求解机床优选层次模型的算法；

2、针对AHP在零件加工机床优选中求解判断矩阵特征值和特征向量复杂运算的问题，提出了采用Matlab计算软件与AHP相结合的方法，并给出了相应的计算程序；由于各评价指标之间单位和量纲不同，导致各评价指标之间存在不可公度性问题，提出了采用无量纲化公式对各评价指标进行处理的方法。最后，通过某航空制造企业发动机盘类件榫槽加工设备优选的案例，验证了该方法的可行性和有效性。关键词：层次分析法；灰色关联分析法；Matlab；机床优选；判断矩阵中图分类号：TH16；TP391文献标识码：A文章编号：1001—3997(2015)10—

3、0161—04MachineToolOptimizationSelectionTechnologyResearchBasedonFuzzyAnalyticHierarchyProcesswithGreyRelationaIAnalysisMethodWANGMing—hai，一，HUFu—hong，LIUDa—xiang2，ZHENGYao—hui(1．KeyLaboratoryofFundamentalScienceforNationalDefenseofAeronauticalDigitalManufacturi

4、ngProcess，ShenyangAerospaceUniversity，LiaoningShenyang110136，China；2．EnergyandPowerEngineeringAcademyBeihangUniversity，Beijing100191，China)Abstract：Partsprocessingmachineoptimizationhierarchicalanalysismodelisestablishedtoresolvethepartsprocessingmachinedifficu

5、ltoptimizationproblem，includingtheprocessingcycleT，processingqualityQ，processingcostsC．ThealgorithmbasedonAHPandGRAofpartsprocessingm．achineoptimizationisbuilaForsolvingthehigh-orderAHPjudgmentmatrixeigenvaluesandeigenvectorsofcomplexoperationsinpartsprocessing

6、machineoptimization．Amethodisproposedbymean$ofcombiningwithMatlabcomputingsoj~wareandAHPandgivesthecorrespondingcalculationprogranaBasedonthediferencebetweentheunitandthemagnitudeofeachindex，resultingintheexistenceoftheproblemofincommensurabilitybetweentheevalu

7、ation．ande￡eofdimensionlessequationsisproposedforeachevaluationmethodforprocessingThismethod’svalidityisprovedthroughacaseofthedisctypepartsgroovemachiningequipmentpreferedintheavi~ionenterprises．KeyWords：AnalytieHierarchyProcess(AIIP)；GreyRelationalAnalysisMet

8、hod；Matlab；MachineI．00lOptimiT~ationSelection；JudgmentMatrix·此，必须在可选机床方案中优选出整体性能最优的机床，机床优1引言选实际是一个复杂的优化过程，它受多种因素的影响。零件的可制造性评价是有层次的，一般分为定性评价和定～、⋯t．～，⋯△目前，零件可制造性定量评价基本上采用基于AHP