利用计算机进行定性分析和定量计算相结合的RP工艺选择方法技术

本发明专利技术公开了一种利用计算机进行定性分析和定量计算相结合的ＲＰ工艺选择方法。该工艺根据ＲＰ用户的具体要求，采用定性分析和定量计算相结合确定适合的ＲＰ制作设备。首先，通过基于专家系统的计算机辅助定性分析系统获得ＲＰ制作设备的候选方案，随后基于采用模糊综合评判的计算机辅助定量分析系统确定最适合的ＲＰ工艺。该方法的显著特点是定性分析和定量计算相结合，确定的ＲＰ制作设备更加准确可靠。该方法也可应用于其它工艺规划、方案选择和材料选择等工程问题，提供了一种较为理想的解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于先进制造
，涉及快速原型(RP)、专家系统和模糊综合评判技术，特别涉及一种利用计算机进行定性分析和定量计算相结合的RP工艺选择方法。
技术介绍
在新产品快速开发过程中，使用RP技术能够缩短产品开发的周期，降低生产制造成本。然而，只有根据不同用户的具体制造任务要求，选择出最适合的RP制作设备，RP技术的优势才能得以最充分的发挥。但是，由于RP设备和工艺种类繁多；每种RP设备和工艺都有其自身的特点和适用范围；RP与后续RT工艺组合的多样性。因此，对于大多数RP用户，根据其具体的任务要求，选择出适合的RP制作设备是一件特别困难的事情。 由于RP设备和工艺选择具有很现实的工程应用背景，国外学术界与工业界已联手进行这方面的许多研究工作，提出一些工艺选择的方法，并开发了部分原型系统。Ryder、Schmidt和Vanputte等早期采用“Benchmarking”的方法进行RP设备和工艺的选择，这种方法耗时长、成本高。美国Santa Clara大学的Hornberger率先开发了RP设备和工艺选择程序，这个程序主要是作为教育工具，提供RP设备和工艺选择基本信息。Campbell、Muller和Phillison等开发了基于关系数据库的RP设备和工艺选择系统。为了帮助用户选择最佳RP设备和材料的组合，Muller采用了“Benefit Value Analysis”的方法评估各种RP设备和材料的组合性能。Bibb、Masoof]和Bernard等使用专家系统进行RP设备和工艺的选择。芬兰的赫尔辛基大学和瑞典的IVF工业研究和开发公司分别开发了基于Web的“RP Selector”。目前开发的RP设备和工艺的选择系统大多是原型系统，仅仅考虑有限的RP设备和工艺方法和评价准则，这些系统的另一个缺陷就是没有考虑RP设备和工艺描述和判断所固有的模糊性和不确定性。另外，很少的研究工作是基于数学模型或综合采用定性和定量分析来进行RP制作设备的选择。 通过对RP制作设备和工艺具体特点的分析，影响RP设备和工艺选择的因素众多，例如需要制作的原型精度、表面质量、复杂程度、机械性能、物理性能、经济性能和生产效率等等。这些因素既有定性的又有定量的；不同的因素对RP制作设备的选择影响程度也不同；而且大多数因素具有模糊和不确定性；很多评价指标间既互相依赖又相互矛盾，而且各指标值的量纲、单位又往往不统一，既有成本类属性指标，又有效益类属性指标；各种RP制作设备在某一评价因素下的指标值的优劣又是相对的，无明确界限，存在模糊性，这就决定了不能直接以某一指标的大小来决定方案的优劣。因此，RP制作设备选择是一个多方案、多准则模糊决策问题。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的缺陷或不足，本专利技术的目的在于，提供一种利用计算机进行定性分析和定量计算相结合的RP工艺选择方法。通过该方法确定的RP制作设备更加准确可靠，更好的满足RP用户的需求。解决RP制作设备优选技术难题。 为了实现上述目的，本专利技术采取的技术解决方案是，一种利用计算机进行定性分析和定量计算相结合的RP工艺选择方法，包括以下步骤1)首先，将对RP制作设备的影响因素输入计算机，由计算机利用软件加以系统的分析和综合，并采用层次分析法，建立RP制作设备多因素多、层次综合评价模型；该综合评价模型将整个RP制作设备选择决策划分四层，最高层是目标层，即根据用户的需求，确定出最适合的RP制作设备；第二层是评价准则层，即根据影响RP制作设备选择的因素建立若干评价准则；第三层为子准则层，即将第二层中的各评价准则细分为若干子准则层；第四层为方案层，包括了所有候选的RP制作设备；2)其次，通过使用计算机辅助定性分析系统，排除不适合的RP制作设备，确定出RP制作设备候选方案；3)最后，使用计算机辅助定量分析系统在候选方案中确定最适合的RP制作设备。 计算机辅助定量分析系统采用二级模糊综合评判，它包括以下步骤①确定评价因素集U根据RP制作设备选择决策层次模型，评价准则被分为5个子准则集，即U＝{U1，U2，U3，U4，U5}＝{技术特征，几何特征，原型性能，经济性能，生产效率}；其中，U1＝{u11，u12}＝{原型精度，表面质量}；U2＝{u21，u22}＝{尺寸特征，复杂程度}；U3＝{u31，u32}＝{机械性能，物理性能}；U4＝{u41，u42，u43，u44}＝{运行成本，后处理成本，材料成本，设备费用}；U5＝{u51，u52，u53}＝{成形速度，辅助时间，后处理时间}； ②确定评语集V评语集V＝{V1，V2，V3，V4，V5}＝{优秀，良好，一般，较差，很差}；③确定评价对象集X根据用户需求通过计算机辅助定性分析系统确定RP制作设备的候选方案，X＝{X1，X2，X3，…，Xn}；④建立一级模糊评判矩阵在对评价对象进行综合评判之前需要对评价指标进行量化与转换，即对评价因素中的定性指标进行量化；同时为了使单位不同的各定量属性指标之间具有可比性，需要对他们进行归一化处理，采用矢量归一法和比例转换法；⑤确定权重集W综合使用模糊层次分析法、熵法和主观赋权法确定权重集W。即对准则层采用层次分析法确定各评价因素的权重，子准则层各评价因素的权重采用熵法和主观赋权法综合确定；6)模糊综合评价采用利用二级模糊综合评价模型中的一级模糊综合评判公式 其中广义模糊合成运算的算子“o”采用“主因素决定型”模型，二级模糊评判广义合成运算的算子“o”采用“加权平均型”模型M(·，)，即bj=min(1,Σi=1nwirij);]]>7)模糊集的比较和排序通过模糊综合评价初始模型和二级综合评价模型所得到的评判结果均是一个等级模糊子集 采用“等级参数评判法”对评价对象集的评价结果进行排序，即将各种等级的评级参数和评价结果 进行综合考虑，使得评判结果更加符合实际。 计算机辅助定量系统根据以下综合权重的计算公式，wj‾=wj0wj/Σj=1mwj0wj,∀j]]>对权重进行量化，反映各个指标的客观信息，给出各个不同指标的重视程度；采用“加权平均型”模型M(·，)，即bj=min(1,Σi=1nwirij)]]>得到评判结果均是一个等级模糊子集 将各等级vj规定的参数列向量设为C＝(c1，c2，L，cm)T，则等级参数评判的结果为其中p为一个实数。当0≤bj≤1，Σj=1mbj=1]]>时，可视为p以等级模糊子集 为权向量关于等级参数c1，c2L cm的加权平均值，p反映了由等级模糊子集 和等级参数向量C综合作用的信息。 本专利技术的基本构思是首先，必须建立一套系统的、科学的、全面的综合评价指标体系，它是整个RP制作设备选择的基础。通过对RP制作设备的影响因素加以系统的分析和合理的综合，并运用层次分析法，提出并建立了RP工艺方法多因素多层次综合评价模型。其次，通过使用计算机辅助定性分析系统，许多不适合的RP工艺能够被事先排除，确定出RP制作设备的候选方案。所谓基于专家系统的计算机辅助定性分析系统就是在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序，它能运用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用计算机进行定性分析和定量计算相结合的ＲＰ工艺选择方法，其特征在于，包括以下步骤：１）首先，将对ＲＰ制作设备的影响因素输入计算机，由计算机利用软件加以系统的分析和综合，并采用层次分析法，建立ＲＰ制作设备多因素多、层次综合评价模 型；该综合评价模型将整个ＲＰ制作设备选择决策划分四层，最高层是目标层，即根据用户的需求，确定出最适合的ＲＰ制作设备；第二层是评价准则层，即根据影响ＲＰ制作设备选择的因素建立若干评价准则；第三层为子准则层，即将第二层中的各评价准则细分为若干子准则层；第四层为方案层，包括了所有候选的ＲＰ制作设备；２）其次，通过使用计算机辅助定性分析系统，排除不适合的ＲＰ制作设备，确定出ＲＰ制作设备候选方案；３）最后，使用计算机辅助定量分析系统在候选方案中确定最适合的ＲＰ制作设备。

【技术特征摘要】
1.一种利用计算机进行定性分析和定量计算相结合的RP工艺选择方法，其特征在于，包括以下步骤1)首先，将对RP制作设备的影响因素输入计算机，由计算机利用软件加以系统的分析和综合，并采用层次分析法，建立RP制作设备多因素多、层次综合评价模型；该综合评价模型将整个RP制作设备选择决策划分四层，最高层是目标层，即根据用户的需求，确定出最适合的RP制作设备；第二层是评价准则层，即根据影响RP制作设备选择的因素建立若干评价准则；第三层为子准则层，即将第二层中的各评价准则细分为若干子准则层；第四层为方案层，包括了所有候选的RP制作设备；2)其次，通过使用计算机辅助定性分析系统，排除不适合的RP制作设备，确定出RP制作设备候选方案；3)最后，使用计算机辅助定量分析系统在候选方案中确定最适合的RP制作设备。2.根据权利要求1所述的利用计算机进行定性分析和定量计算相结合的RP工艺选择方法，其特征在于，计算机辅助定量计算系统采用二级模糊综合评判，它包括以下步骤①确定评价因素集U根据RP制作设备选择决策层次模型，评价准则被分为5个子准则集，即U＝{U1，U2，U3，U4，U5}＝{技术特征，几何特征，原型性能，经济性能，生产效率}；其中，U1＝{u11，u12}＝{原型精度，表面质量}；U2＝{u21，u22}＝{尺寸特征，复杂程度}；U3＝{u31，u32}＝{机械性能，物理性能}；U4＝{u41，u42，u43，u44}＝{运行成本，后处理成本，材料成本，设备费用}；U5＝{u51，u52，u53}＝{成形速度，辅助时间，后处理时间}；②确定评语集V评语集V＝{v1，v2，v3，v4，v5}＝{优秀，良好，一般，较差，很差}；③确定评价对象集X根据用户需求通过计算机辅助定性分析系统确定RP制作设备的候选方案，X＝{x1，x2，x3，…，xn}；④建立一级模糊评判矩阵在对评价对象进行综合评判之前需要对评价指标...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰红波，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：88[中国|济南]