硕士论文网第2021-10-29期,本期硕士论文写作指导老师为大家分享一篇
仿生机械论文文章《绿色制造机械加工工艺优化选择》,供大家在写论文时进行参考。
摘要: 通过对机械加工中的时间( T) 、成本( C) 、质量( Q) 、资源消耗( R) 、环境( E) 五个绿色制造指标进行分析,建立了面向绿色制造的机械加工工艺的决策目标体系,并利用理想点法( TOPSIS) 和层次分析法( AHP) 对整个体系进行综合评价。最后,为证明该方法的可行性,对某车间一批齿轮轴加工的四种工艺方案进行优化选择。利用理想点法( TOPSIS) 和层次分析法( AHP) 分别求出其与理想方案之间的相似度,根据相似度的大小确定出四种方案中的最优方案。
关键词: 绿色制造; 加工工艺; 理想点法; 层次分析法
引言
随着资源危机与环境污染问题的日益严重,绿色制造技术越来越受到人们的重视。在机械产品的生产加工过程中,合理的选择加工工艺可以减少资源的浪费和对环境的污染,是实现绿色制造,提高产品绿色性的关键。目前,机械加工工艺的优化选择方法有很多,主要是模糊综合评价法和层次分析法。这些方法对某一特定加工工艺的研究取得了一定的成果。例如周向群利用层次分析法对冲压加工工艺决策技术问题进行研究[2],屈立进利用模糊综合评价法对煤矿机械制造工艺方案进行选择[3]。但是他们所研究的工艺优化问题都过于单一,不具有普遍性。本文提出通过建立更具普遍性的面向绿色制造的机械加工工艺的目标决策体系,并利用理想点法( TOPSIS) 和改进后的层次分析法( AHP) 对该体系进行综合评价,从而实现工艺优化的目的。该方法可以辅助企业工艺人员在对产品的生产加工中合理的选择机床设备、刀具、工件材料、切削液等,对一般的机械加工具有普遍适用性。
1 决策目标体系的建立
在实际生产加工过程中,同一件产品可能有多种加工工艺能够满足其制造要求。但是不同加工工艺对应的生产时间( T) 、成本( C) 质量( Q) 以及对资源消耗( R) 和环境( E) 的影响肯定有所不同。如图 1 所示的面向绿色制造的机械加工工艺的目标决策体系的建立可以帮助决策者从一系列加工工艺中优化选择出最理想的方案: 即产品生产所需时间( T) 、成本( C) 最低,质量( Q) 最高、对资源( R) 和环境( E) 的影响最小的方案。
2 决策目标体系的求解
面向绿色制造的机械加工工艺的优化选择是一个典型的多准则、多指标的决策问题。文章运用理想点法( Technique for Order Preference by Similarity to an I-deal Solution TOPSIS) 对机械加工工艺决策目标体系进行求解。理想点法( TOPSIS) 是一种典型的排序方法,它将有限个选择方案与理想化的目标进行比较,在现有方案中按照与理想化目标接近程度高低进行排序。其中理想化目标包括最优目标与最劣目标,最优( 劣)目标就是在现有方案基础上假定的最优( 劣) 方案。它的各个指标值都达到各个备选方案中最优( 劣) 的值。在所有备选方案中,最优方案应该是距离最优目标最近并且距离最劣目标最远的方案。运用理想点法( TOPSIS) 可以明显提高多准则、多指标决策问题的科学性与可靠性。在机械加工中一系列的评价问题中被广泛应用[4-6]。
3 实例
某车间需要加工一批齿轮轴,技术人员在综合考虑了加工方法,机床设备,刀具,切削液等一系列问题后给出了现四种可行的加工工艺方案 P1,P2,P3,P4。现在从绿色制造的角度选出最优方案。
3. 1 利用层次分析法确定指标总权重
根据面向绿色制造的机械加工工艺的决策目标体系[10],综合 5 位专家的意见根据表 3en /5标度法对时间、成本、质量、资源消耗、环境五个指标进行两两比较。利用同样的方法可以构造各个子指标的判断矩阵,并求得其权重向量及进行一致性检验。
3. 2 理想点法评价各指标
根据 P1,P2,P3,P4 四种方案的分析,统计出了每个方案中加工单件齿轮轴的各个指标原始数据。
4 结束语
本文分析了基于绿色制造基础上影响机械加工工艺的因素,建立了面向绿色制造的机械加工工艺的决策目标体系。并利用理想点法( TOPSIS) 和层次分析法( AHP) 对该决策目标体系进行了综合评价。最后结合某工厂齿轮轴加工工艺的选择决策问题进行了应用,解决了生产过程中的实际问题,证明该方法的实用性。
[参考文献]
[1]王杰,李方信,肖素梅. 机械制造工程学[M]. 北京: 北京邮电大学出版社,2003.
[2]周祥超,张华,江志刚,等. 基于绿色制造的冲压加工工艺决策技术的研究[J]. 武汉科技大学学报( 自然科学版) ,2004,27( 2) : 163 - 166.
[3]屈立进. 基于模糊综合评价法的煤矿机械制造工艺方案选择[J]. 煤矿机械,2012,33( 12) : 118 - 120.
刘晓晨,汪永超,李 磊 四川大学 制造与科学学院
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