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船体外板水火加工过程的粗糙集建模方法

2017-11-07冯志强焦自权陈善本柳存根杨润党韩翔希

电子技术与软件工程 2017年17期
关键词:水火外板约简

文/冯志强 焦自权 陈善本,2 柳存根,2 杨润党,3 韩翔希

船体外板水火加工过程的粗糙集建模方法

文/冯志强1焦自权1陈善本1,2柳存根1,2杨润党1,3韩翔希1

在船体外板水火成形智能决策支持系统的研究与开发中,工艺规律的往往难以人工获取,本文将粗糙集建模方法引入到船板热成形工艺过程分析中。通过数值模拟获取水火加工的基础数据,运用基于粗糙集的知识约简提取加工规律,根据模型推理实现工艺参数的快速预报。

粗糙集 知识获取 水火成形工艺建模 加工参数确定

1 引言

近年来,随着船舶制造工装设备的机械化、自动化及智能化,通过手工操作对船体外板进行水火加工的方式已无法完全满足船舶制造适时性的要求。在实际生产过程中累积有大量水火加工的工艺信息,如何从这些数据中自动归纳出工艺规律,并通过推理技术进行工艺参数的快速确定或预测,是实现水火加工工艺自动化、智能化的关键。粗糙集理论(Rough Set Theory)作为一种数据挖掘与知识发现的数学工具及软计算方法,具有不依赖经验知识、可自动抽取规则类知识等特点,特别是它具备自动获取知识的优势,使其成为智能决策支持系统研发中的一个热点。本文首先通过数值模拟获得船板水火加工的基础数据,然后运用粗糙集的约简方法提取工艺规则,最后结合近似推理完成工艺参数的快速预报。

2 基于粗糙集的工艺建模与决策

2.1 粗糙集建模的基本流程

粗糙集建模又称为基于粗糙集的知识建模,是运用粗糙集数据分析方法从系统运行的数据中提取一个“If...Then...”形式的知识模型。该建模方法分四个步骤:

(1)建模数据获取;

(2)数据预处理;

(3)知识模型获取;

(4)模型推理。

2.2 工艺数据获取

在影响水火加工成形的工艺因素中,选择板厚t、加热线长l、加热线间距d、加热速度v和板边收缩量s作为建模的工艺属性,以ANSYS作为分析平台,通过有限元分析(FEA)对加工过程进行模拟仿真。试板取1200×1000mm,横向曲率半径5000mm,板厚8~24mm,材质Q235,弹性模量2.0×105MPa;热源取高斯分布模型,加工气流量500L/h,热效率0.32,热源半径41mm;加热线长300~400mm,加热线间距250~350mm,火焰加工速度1.5~3.0mm/s。每个工艺属性取2-3个水平,共进行18组计算,其结果如表1所示。

表1:船体外板水火加工信息表

2.2 建模数据离散-模糊化

经典的粗糙集只能处理离散数据,对工艺系统中的连续信息,需将其离散为相应的符号数值。为减少离散化带来的信息损失,提高建模精度,本文给出一种离散-模糊化处理方法,以板厚t为例加以说明:按等距法进行数据离散化,如表2所示;对于属性t的三个断点段8~13、13~19、19~24,分别以中值10.5、16、21.5作为隶属函数中心构造模糊集E11、E12、E13,对应的离散值为1、2、3,语言值为“薄”、“中”、“厚”,如图1所示。对相邻模糊集重叠处的数据,如12、17、20等,按最大隶属原则分别归入E11、E12、E13。

表2:船板水火加工工艺决策表

表3:工艺决策表约简结果

2.3 工艺规则获取

知识约简是粗糙集的核心内容,它包括属性约简及属性值约简两个方面。根据表2中的工艺信息,按基于粗糙近似的Quick-Reduct算法进行条件属性约简计算(过程略),得到表2的一个约简结果为RED ={t, l, s}。

图1:板厚t的隶属函数

为进一步去掉工艺决策表中的冗余信息,尚需进行属性值的约简计算,本文给出一种基于包含度增量的属性值约简算法,其主要步骤为:

以x1和x2为例进行说明,其计算过程如图2所示。

依次计算表5中的每个样本,得到一个经知识约简后的工艺决策系统,如表3所示。

通过重复样本的合并,得到一个简化的工艺决策表。因属性值与模糊子集、语言值存在一一对应关系,这样可用一组模糊决策规则来表示。由表4可见,约简后获得11条规则,信息约简量为66%,有效地提高了潜在工艺知识的清晰度。

表4:模糊工艺决策规则表

表5:水火加工工艺实验

2.4 工艺参数预报

运用粗糙集建模得到一个模糊模型之后,通过模型推理即可实现对未知样本的输出进行预测。模糊推理的算法较多,本文采用较常见的Larsen推理方法(极大-乘积法),通过Matlab编写相关程序,并用工艺实验来检验粗糙集模型的预测性能。

给定测试样本V,如表5所示,分别将参数t'、l'、s'输入系统计算加热速度v',再根据各上述参数用水火加工装置对试板进行加热,操作完毕后测量板边收缩量s,其结果见表5。可以看到,s'与s平均误差约6.1%,最大误差约9.2%,理论计算值与实测值之间可以较好吻合,说明建模是有效的、合理的。

3 结论

在造船生产实践中,船板水火加工过程的规律较难人工提取,粗糙集建模方法的提出及应用,为热成形工艺规律的获取提供了一种新的思路。粗糙集建模可以用较小规模的样本获得一个可编辑、简洁的知识模型,这对于实现该工艺过程分析及控制具有较重要的实际意义,同时可进一步推广到其他复杂工业过程,从而促进复杂系统建模理论的发展。

图2:属性值约简计算

[1]纪卓尚,刘玉君.船体曲面钢板加工技术研究和展望[J].大连理工大学学报,2010(05):505-510.

[2]王国胤.Rough集理论与知识获取[M].西安:西安交通大学出版社,2001.

[3]伞冶,叶玉玲.粗糙集理论及其在智能系统中的应用[J].智能系统学报,2007,2(02):40-47.

[4]陈善本,吕娜.焊接智能化与智能化焊接机器人技术研究进展[J].电焊机,2013,43(05):28-36.

作者单位1.钦州学院广西船舶数字化设计与先进制造工程技术研究中心 广西壮族自治区钦州市535000
2.上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院上海市 200240
3.上海船舶工艺研究所 上海市 200032

●广西自然科学基金面上项目(2015NSFAA139308);钦州学院高级别培育项目(2014PY-GJ07);广西高校科研项目(YB2014404)。

冯志强,男,教授,博士。研究方向为数字化造船与先进制造技术

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