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基于加工特征向量的制造设备分组算法研究
被引量:
1
1
作者
翟德慧
张发平
+3 位作者
阎艳
高博
张体广
吴建平
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2016年第1期1-6,72,共7页
针对目前网络化制造环境下设备分组和检索算法效率不高的现状,提出了基于设备加工特征向量的分组方法来提高算法的效率。首先,按照设备所能完成的加工特征,从特征的形状、尺寸以及加工精度等三个维度构建了制造设备的加工特征描述向量;...
针对目前网络化制造环境下设备分组和检索算法效率不高的现状,提出了基于设备加工特征向量的分组方法来提高算法的效率。首先,按照设备所能完成的加工特征,从特征的形状、尺寸以及加工精度等三个维度构建了制造设备的加工特征描述向量;然后基于制造设备的加工特征描述向量,通过设计了初始分组中心选择策略和采用非遍历分组组数优化技术,改进了扩展模糊C-均值算法,构建了基于加工特征向量的设备分组模糊聚类算法。该算法可高效、精确地计算出设备最优分组组数。最后,以50台制造设备的分组为例验证了该算法的有效性。
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关键词
模糊C-均值聚类
加工特征向量
设备分组
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职称材料
题名
基于加工特征向量的制造设备分组算法研究
被引量:
1
1
作者
翟德慧
张发平
阎艳
高博
张体广
吴建平
机构
北京理工大学机械与车辆学院
北京京城新能源有限公司
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2016年第1期1-6,72,共7页
基金
国家部委基金资助项目(VTDP-1501
EDP1901)
国家自然科学基金资助项目(51275049)
文摘
针对目前网络化制造环境下设备分组和检索算法效率不高的现状,提出了基于设备加工特征向量的分组方法来提高算法的效率。首先,按照设备所能完成的加工特征,从特征的形状、尺寸以及加工精度等三个维度构建了制造设备的加工特征描述向量;然后基于制造设备的加工特征描述向量,通过设计了初始分组中心选择策略和采用非遍历分组组数优化技术,改进了扩展模糊C-均值算法,构建了基于加工特征向量的设备分组模糊聚类算法。该算法可高效、精确地计算出设备最优分组组数。最后,以50台制造设备的分组为例验证了该算法的有效性。
关键词
模糊C-均值聚类
加工特征向量
设备分组
Keywords
fuzzy C-means clustering
manufacturing feature vector
equipment grouping
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加工特征向量的制造设备分组算法研究
翟德慧
张发平
阎艳
高博
张体广
吴建平
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2016
1
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职称材料
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