文献类型：期刊文章

作　　者：杨炎[1] 高炜[2] 杨胜强[2] 田建艳[1] 高云松[3]

YANG Yan;GAO Wei;YANG Sheng-qiang;TIAN Jian-yan;GAO Yun-song(Schoolof Electrical and Power Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China;School of Machinery and Vehicle Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China;North Tianyu Electromechanical Technology Co.,Ltd,Langfang 065000,China)

机构地区：[1]太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024 [2]太原理工大学机械与运载工程学院,太原030024 [3]廊坊市北方天宇机电技术有限公司,河北廊坊065000

出　　处：《表面技术》

基　　金：山西省回国留学人员科研资助项目(2017-032);山西省自然科学基金重点项目(201801D111002);国家自然科学基金(U1510118)~~

年　　份：2019

卷　　号：48

期　　号：9

起止页码：315-320

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的实现滚磨光整加工工艺制定过程中滚抛磨块快速、准确地优选。方法在分析滚磨光整加工工艺特点的基础上,根据滚抛磨块优选的E-R图构建案例库,建立基于案例推理的滚抛磨块优选模型。针对不同案例特征属性的数据类型,选择合适的特征属性相似度计算方法;通过层次分析法确定案例特征属性的权重,采用加权最近邻居法计算案例间的综合相似度,并通过案例处理获得新问题的优选磨块。采用模糊C均值聚类算法对案例库中的冗余案例进行处理,实现案例库的动态优化。最后,采用实际的不同零件类型的不同数据进行仿真。结果大量仿真结果表明,采用模糊C均值聚类算法,处理案例库中的冗余案例,可以有效提高案例推理的检索效率和精度;针对实际的新问题,基于模型并通过案例检索、修正,可以从案例库中快速提取出新问题的相似案例,验证了模型的可行性和有效性,重要的是能够为新问题的磨块优选提供决策指导。结论基于模糊聚类的案例推理技术可以用于滚磨光整加工工艺实施时的滚抛磨块优选。

关 键 词：案例推理  模糊C均值聚类 E-R图 滚磨光整加工  滚抛磨块优选  

分 类 号：TG356.28]