机床与液压

作者：赵昌龙，杨俊宝，李明，赵钦祥，马洪楠，贾晓宇

单位：长春大学机械与车辆工程学院；长春大学机械与车辆工程学院；长春大学机械与车辆工程学院；长春大学机械与车辆工程学院；长春大学机械与车辆工程学院；长春大学机械与车辆工程学院

关键词：可制造性;制造资源模型;模糊C均值聚类算法;遗传算法

基金：吉林省教育厅科技计划项目（JJKH20220589CY）

可制造性评价是缩短开发周期、优化制造工艺、降低产品成本的有效途径。产品的可制造性取决于特定制造资源的加工能力。制造资源模型的开发是可制造性评价的基础。为了更好地利用制造资源信息，提出一种模糊C均值聚类算法与遗传算法相结合的混合算法，根据制造特征对制造资源进行分组，基于制造资源约束的Object-Oriented方法建立制造资源信息模型，设计可制造性评价框架。通过对32台加工设备进行划分，使用混合算法动态确定最优分组数目和该数目下的最优分组。结果表明：混合算法可靠有效，能够提高应用企业的整体绩效，增强决策的可行性，并有利于管理层做出更明智的决策。

来源：2023年第14期

《机床与液压》期刊编辑部

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