李海虹,孙红,2,陈志恢,刘志奇

(1.太原科技大学机械工程学院,030024,太原;2.山西平阳重工机械有限责任公司,043000,山西侯马; 3.太原重工股份有限公司起重机分公司,030024,太原)

机械制造中,合理制定公差分配方案有利于降低机械装配体的直接制造成本,确定有效的公差值可实现装配体质量与成本之间的平衡,然而制定合理的公差分配方案是一项艰巨的任务[1-2]。随着云制造(CMfg)技术的不断成熟,制造资源的动态多样性使得云制造生产模式下的公差分配问题变得复杂。

近年来,研究工作多集中在基于多目标评价函数的公差分配模型的建立方面,并采用全局优化算法如人工群蜂算法(ABC)[3-4]、带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)[5]、粒子群算法(PSO)[6-7]等得到公差最优解。针对复杂装配问题,采用混合算法。Kumar等通过遗传算法(GA)、NSGA-Ⅱ算法和差分进化(DE)算法来确定最佳公差[8]。曲兴田等结合GA算法、PSO算法、退火模拟算法(SA)实现了复杂装配体序列的智能规划[9]。Haghighi等提出了基于规格与置信度的AM工艺装配体尺寸公差分配方法,并采用循环优化方法进行求解[10]。刘鹏等引入种群多样性指标构建自适应遗传算法(AGA),优化机床公差分配[11]。以上智能算法可应用于复杂装配模型,但存在构造评价函数困难等问题。

郑丞等通过研究产品各指标间冲突关系,发现公差分配问题可视为多目标冲突下的博弈问题[1]。针对多目标优化问题,博弈论能够更好地调和不同指标间的矛盾与冲突[12-13],因而被引入公差分配模型研究中。……