零件参数设计的数学模型含matlab程序,DOC 下载本文

内容发布更新时间 : 2024/12/28 9:02:24星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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零件的参数设计的模型分析

摘要

本文以产品的成本和产品期望损失之和为目标函数,以标定值和容差为变量建立非线性优化模型。

问题中产品的参数由7个零件参数确定。零件参数由标定值和容差共同确定。零件的容差越小,产品参数y偏离y0概率就越小,损失也就越小,但是成本变高。据此分析我们建立一个以损失和成本之和为目标函数的优化模型。 我们通过模拟试验猜测题中零件的参数服从正态分布,其?i和?i分别是标定值和容差的三分之一。并采用?2检验法进行了假设检验,确认其服从正态分布。在其基础上对经验公式进行简化处理,得到产品参数y关于零件参数x的线性函数:y'=24.5896x1-5.9911x2+14.6675x3-4.0281x4-1.1504x5-0.0539x6-1.1504x7+3.4

512y是xi的线性组合,再次证明产品参数服从正态分布,进而可求出损失期望和目标函数。目标函数为:Min=成本+损失期望。通过对题中所给数据的求解得到目标函数值为307.7万元。 在对模型的求解中,零件的标定值是连续的,采用迭代法搜索;容差是离散的,采用穷举法搜索。通过matlab求得最优解为:Min=40.12725万元,此时x1=0.075,x2=0.225,x3=0.075,x4=0.075,x5=1.125,x6=18.0974,x7=0.8479。7个零件选取的容差等级依次为BBBCCBB。

关键词:零件参数正态分布迭代法穷举法

一、问题提出

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一件产品由多个零件组成,标志产品性能的参数取决于这些零件的参数。每个零件的参数是独立的,零件的参数是标定值和容差。假设每个零件不存在容差,则这件产品的参数是一个定值,但是这个假设不符合实际情况。实际生产过程中,零件的参数总是出现在一个区间而不是一个点,即实际值总是偏离标定值的。当这些零件组装成产品时,产品的参数就不是一个定值,也将成为一个取值区间。如果产品的参数偏离原先设计值过多(y偏离y0?0.3)这个产品就报废,带来9000元的损失;如果偏离的不太多(y偏离y0?0.1)这个产品就成为次品,带来1000元的损失。 产品的参数偏离设计值的多少是由多个零件参数的容差等级确定的。零件容差等级越高,产品参数的偏离值较小的概率就大,损失的费用也就越小,但是生产零件的成本就会变高。零件容差等级越低,产品参数的偏离值较大的概率就大,损失的费用也就愈大,但是生产零件的成本会降低。当批量生产时就会存在一个最优的零件容差等级组合,使期望成本与期望损失之和达到最小。 本文就是要建立一个数学优化模型,来求解这个最优组合。 二、基本假设 1、假设1:7个零件的参数标定值均服从正态分布,且彼此独立。 2、假设2:零件参数的容差为均方差的3倍。 3、假设3:零件参数的目标值y0为1.50,当y偏离y0?0.1时,产品为次品,质量损

失为1000元;当y偏离y0?0.3时,产品为废品,损失为9000元。

4、假设4:产品的参数y只由七个零件标定值x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7决定。

三、符号说明

2

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xi 零件参数的标定值 y 产品的参数 y' 优化设计时产品的参数 C1 单个产品的成本(元) C2 单个产品的损失费用(元) ? 产品参数的期望值 ? 产品参数的均方差 Dij 第i个参数第j容差等级零件的成本,j=1,2,3.假定C等为1,B等为2,A等为3 Rij 第j等容差与第i个参数的标定值的相对值 f?y? 产品参数y的概率密度函数 F(y) 产品参数y偏离目标值的概率函数 p1 产品为合格品的概率 p2 产品为次品的概率 p3 产品为废品的概率