Fuzzy alapú kiértékelő módszer alkalmazása a konstrukciós tervezésben

U(TM) [-] - homályos tagsági függvény, amely kiértékeli a szervomotor nyomatékterhelését U(nM) [-] - homályos tagsági függvény, amely kiértékeli a mozgatott szerszám sebességét. Ha egy meglehetősen általános, mégis érvényes megfogalmazást keresünk a mérnöki tervezési folyamat leírására, akkor visszaugorhatunk a SUH könyvhöz [5].

Heurisztikák a konstrukciós tervezésben

Szakdolgozatában a szerző bemutatja ennek a módszernek az alkalmazását és az alkalmazásához szükséges feltételeket a gépészeti szerkezetek geometriájának számítógéppel segített előállítása során. A tervezési készségek és az intuíció kapcsolatának megértése fontos szerepet játszik az intuitív technikák fejlesztésében.

Konstrukciós megoldások értékelése

Számtalan matematikai módszer létezik az optimum megtalálására, de kiemelném azokat a módszereket, amelyek a szerkezeti tervezés célparamétereinek értékelésére is alkalmasak, amelyek sok esetben nehezen értelmezhető és hiányos összefüggéseket tartalmaznak. A korábban ismertetett módszer ugyan releváns módon csökkenti az információ időfüggését, de nem jelent megoldást az emberi tényező problémájára a tervezési értékelési folyamatban.

A fuzzy halmazok logikájának rövid áttekintése

A fuzzy logika más fuzzy számítási módszerekkel is összekapcsolható, így összetett, nem lineáris feladatok megoldására is felhasználható. A MATLAB szoftver egy neuro-fuzzy modult is tartalmaz (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems, ANFIS), amely biztosítja a fuzzy logika és a neurális hálózatok kombinált használatát.

Fuzzy módszerek műszaki alkalmazása

Egyes paraméterek numerikus kiértékelése mellett [58] a fuzzy kiértékelést általában nyelvi kifejezések matematikai feldolgozására használják.

Fuzzy algoritmusok teljesítményének növelése

A fent bemutatott módszerek jól szemléltetik a fuzzy logika sokrétű alkalmazhatóságát, de együttes használatuk miatt érdemes szót ejteni magának a fuzzy algoritmusnak a teljesítményéről. A fenti módszerek valóban óriási gyorsulást eredményeznek a fuzzy logika alkalmazásában, de maga a fuzzy logika nem csak a bemeneti függvények, hanem a szabályrendszer megvalósítása és a defuzzifikációs folyamat tekintetében is egyszerűsíthető.

Kiértékelő, valamint döntéstámogató fuzzy módszerek

A TAUHID és az OKUDAN fuzzy megközelítéssel kezeli a tervezési koncepciók értékelését [72], megmutatva, hogy a fuzzy értékelés nem csak nyelvi változók kezelésére alkalmas. Végül a "Maximumok súlyozott átlaga" módszerrel eltakarja az összegzett súlyossági és valószínűségi értékeket, így megkapja a folyamatok kockázati szintjét.

A szakirodalom összefoglalása, értékelése

A hajtásrendszerek tervezésénél a megfelelő üzemi paraméterek meghatározása problémákat okozhat az alkatrészek illesztésénél, hiszen sok esetben a tervezőmérnöknek nincs pontos információja az adott alkatrész működéséről, paramétereinek egymástól való függéséről. A kutatás másik tárgya annak a feltevésnek az igazolása volt, hogy nagyszámú tervezési kombináció előállításával és megfelelően felállított fuzzy értékelési rendszerrel történő értékelésével a szerkezeti tervezés bizonyos esetekben közvetlen emberi együttműködés a szerkezet létrehozásában megvalósítható. aktív. amelyek megfelelnek az adott feltételeknek.

Fuzzy módszer alkalmazhatóságának vizsgálata a multikritériális konstrukciós kiértékelésbenkonstrukciós kiértékelésben

Tervezési kritériumok vizsgálata komplex ipari projektekben

Ezek a kritériumok az egyértelmű követelmények, legtöbbször meghatározott számértékkel (pl. geometriai méretekkel) írhatók le. Ezeket a követelményeket gyakran nem lehet egyértelműen paraméterekhez kötni, és sok esetben csak értéksorral (pl. egy konstrukcióban megengedett feszültségérték) határozhatók meg. A funkcionális követelmények azt írják le, hogy „mit” a terméknek a legmagasabb szinten tudnia kell, ami segít egy adott felhasználói igény kielégítésében.

A nem funkcionális követelmények leírják, hogy a rendszernek hogyan, milyen jól vagy milyen minőségi szinten kell egy lehetőséget vagy opciók csoportját biztosítania. Funkcionális követelmények: ide tartoznak azok a szükséges feladatok, feladatok, tevékenységek, amelyek a legmagasabb szinten értelmezett rendszer működését jellemzik. Származtatott követelmények: a legmagasabb szintű követelményekből levezetett alacsonyabb szintű követelmények (pl. gyors és hosszú távú követelményből származtathatók, hogy a termék könnyű legyen).

Kiosztott követelmények: A legfelső szintű követelmények bontása alacsonyabb szintű kritériumokra (pl. egy adott alegység súlya a megengedett össztömegből számítva). A tervezési követelményekről és kritériumokról fentebb beszéltünk, de sok esetben ezeket a követelményeket újra kell fogalmazni az értékelés előtt, hogy egyértelműen kidolgozott értékelési kritériumokká váljanak. A soft módszer egyik előnye a nagyfokú rugalmasság és az egyszerű, felhasználóbarát rugalmasság a projektkövetelmények értékelési szempontokká alakításában.

Fuzzy logika alkalmazása különböző tervezési kritériumok esetében

Az ilyen típusú kérés egy meghatározott számérték teljesítését vagy egy értékkészletnek való megfelelést igényli. Az elektromos autó projektben az adott járműkategóriára vonatkozó nemzetközi szabályozás több követelményt is tartalmazott, amelyeket szöveges formában rögzítettek. A relatív kritériumok a referencia alapú kritériumokkal ellentétben nem egy általánosan elfogadott és egységesen értelmezhető referenciabázissal, hanem egy tetszőlegesen választott referenciával hasonlítják össze az adott paramétert.

A relatív kritériumok értékelésénél az is fontos szempont lehet, hogy a vizsgált paraméter milyen mértékben haladja meg a referenciaértéket. Az elektromos autónál ilyen követelmény volt az egy akkumulátortöltéssel megtehető kilométerek száma. A relatív kritérium egy tetszőleges hivatkozáshoz viszonyított szemléltető példája a 6. fejezetben bemutatott hajtásrendszer kiértékelési esetének egyik fuzzy tagsági függvénye.

Mindezeket a terhelési eseteket célszerű összevetni az adott motor névleges terhelésével, amely így a vegyes mennyiségi/szubjektív, relatív kritériumok kategóriájába sorolható. Egyedi esetekben az ilyen kritériumok matematikai eszközökkel nehezen leírhatók, mivel a követelményt megfogalmazó személy jelentősen befolyásolja a követelmény meghatározását, így magát a személyt is figyelembe kell venni a tagsági függvény meghatározásakor. Ha azonban kellően nagy csoporttal foglalkozunk, használható egy fuzzy tagsági függvény, amely megfelelően modellálja a szubjektív kritériumrendszert a statisztikai elvek figyelembevételével [PBSZ-2011].

Korrigált fuzzy átlagon alapuló kiértékelési módszer

• Kritériumok a fuzzy kiértékelési módszerekkel kapcsolatban
• A korrigált fuzzy átlag (CFM) számítása
• Fuzzy eredmények kiértékeléseinek az összehasonlítása
• Parametrikus konstrukciós tervezés kiértékelése

A hagyományos FIS kiértékelés teljes mértékben megfelel ezeknek a feltételeknek, hasonlóan az általam bevezetett korrigált fuzzy átlaghoz (CFM) és a referenciaként használt geometriai átlaghoz. A korrigált fuzzy átlag (CFM - Corrected Fuzzy Mean) bevezetésével egy olyan gyorsan kiszámítható és könnyen algoritmizálható módszer kidolgozása a célom, amellyel a fuzzy értékek (azaz a fuzzy értékelési kritériumok) összege elvégezhető. könnyebb, mint az általánosan használt fuzzy logikai összegzés [P-2010-A]. Ha a korrigált fuzzy átlagot össze akarjuk hasonlítani a geometriai átlaggal, akkor az alábbi egyszerűsítések elvégzése után matematikailag könnyen érthető összefüggést írhatunk fel.

Két és tíz értékelt kritérium között azonban ez a különbség azt a sajátosságot mutatja, hogy a jobb megoldásokra jellemző u>0,5 függvényértékek szélesebb tartományban oszlanak el a korrigált fuzzy átlaggal. Fontos hangsúlyozni, hogy a korrigált fuzzy átlag (RFZ) a geometriai átlaghoz (RG) hasonlóan lényegesen könnyebben és gyorsabban számítható, mint a hagyományos fuzzy kiértékelésben (FIS) alkalmazott módszerek. Megállapítható, hogy a korrigált fuzzy átlag (CFM - Corrected Fuzzy Mean) számítási módszerével a szükséges számítási követelményeket nagymértékben csökkenteni lehetett.

Ebben az esetben a kiértékelési eljárás előtt a tervezőnek egy 1 és 10 közötti skálára kell helyeznie az adott jellemző súlyát (WVAR i ). Az értékelési eljárás utolsó lépéseként az előző minőségi mutatót megszorozzuk az adott konfigurációs órára számított súlyértékkel (WIVi), és megkapjuk a végső minősítési mutatót (QUTi). Ennek a paraméternek a kiválasztására nincs általános szabály, csak az adott gépegység/funkció ismerete alapján lehet kiválasztani.

A fuzzy alapú kiértékelés tervezési alkalmazásai

Robot hajtásrendszer konfiguratív tervezése

Ha a tehetetlenségi viszony 9-nél nagyobb, akkor a megadott hajtáslánc nem felel meg a követelményeknek (U(RIM)=0), hiszen ekkora tehetetlenségi viszonykülönbség esetén a szükséges mozgási pontosság nem garantálható. Ha ez az arány nem éri el az 1-et, akkor az adott hajtáslánc nem felel meg a követelményeknek (U(UM)=0), mert akkor a motor nem tudja teljesíteni a terhelési oldalról számított maximális nyomatékot. Ez az elem az egyes mozgástengelyek jellemzőit képviselte, beleértve a mozgó testet is.

Robot hajtásrendszer parametrikus tervezése

Konfiguratív és parametrikus eredmények összevetése

Mezőgazdasági erőgép hajtásrendszerének kiértékelése

A minősítési index ilyen okok miatti növekedése már tisztán nyereségként könyvelhető el, hiszen így az adott kombináció értéke az alkalmazási környezettől függetlenül nőtt. Az értékelés során három jellemzőt számítottak és értékeltek: a jármű sebességét, a motor fajlagos fogyasztását és a motor hatásfokát. A járműsebesség-értékelés a) részéből kitűnik, hogy az egyik tervezési cél az ideális terepi munkasebesség (SV=8 [km/h]) lehető legközelebbi elérése.

Az ábra b) diagramjából látható, hogy a reduktor hatásfokának el kell érnie egy minimális küszöbértéket, a fordulatszámtól (ηTlim) függően, hogy az adott paraméterkombináció jól értékelhető legyen. A hatékonyságot értékelő tagsági függvénnyel látható, hogy az adott küszöbhatásfok (ηTlim) felett a függvény a tekintett hatékonyságot megfelelőnek fogadja el. Megjegyzendő, hogy a 6.22. ábra bal oldalán lilával jelölt paraméterek legjobb értékeinek metszéspontja nem pontosan egyezik a fuzzy kiértékeléssel számított értékelési karakterisztika legjobb értékeivel (a nagyban lilával jelölve). ábra), mivel számos jónak tekinthető paraméterkombinációt tartalmaz, nagyobb területet, mint az előző területek teljes metszéspontja.

Ennek az az oka, hogy a fuzzy értékelés képes kezelni azokat a kompromisszumokat, amelyeket a mérnök a napi munkája során egy adott műszaki döntésben meghoz, így nem csak a matematikailag élesen meghatározott optimumot veszi figyelembe, hanem azt is, minden paramétert.

A fúziós erőmű AEU moduljának karbantarthatósági vizsgálata

Ezek a pozíciók tartalmazták az adott komponens alapkoordináta-rendszerének elhelyezkedését és a koordinátarendszer elforgatási szögét (0°-os és 90°-os elforgatásokat elemeztünk). Ezek az előzetes szűrők MATLAB-ban készültek, majd a pozíciók alapján a Catia CAD rendszerben automatikusan elkészültek az elrendezések egyszerűsített 3D-s modelljei. A CAD rendszer minden egyes kombinációjához képeket mentettünk, amelyeken a komponensek és a hozzájuk rendelt karbantartási mennyiségek láthatók.

Ezen elrendezési diagramok képfeldolgozáson alapuló kiértékelése segítségével lehetővé vált a karbantartási kötetek kapcsolatának és elérhetőségének megállapítása. Rámutattam továbbá, hogy a konstrukciós változatok értékelési szakaszában nemcsak a szakirodalomban elterjedt háromszög- és trapéz alakú fuzzy tagsági függvényeknek van létjogosultsága. Kidolgoztam egy becslési eljárást, amellyel a hagyományos fuzzy becslés többlépcsős működése jelentősen leegyszerűsíthető.

Összehasonlítottam az ezzel az eljárással értékelt eredményeket a geometriai átlaggal és a hagyományos fuzzy kiértékeléssel (FIS - Fuzzy Inference System) számított eredményekkel, és megállapítottam, hogy a legjobb eredmény tekintetében egyenértékű a másik két eljárással, de az értékelés gyorsabban teljesített, mint a FIS módszer, és a geometriai átlagnál szélesebb intervallumban mutat eredményeket, így a CFM módszer jól használható az automatikus kiértékelési algoritmusokban. Ennek a folyamatnak a folytatásaként általánosított mechanikai funkciók bevezetésével kiterjesztettem a konfigurációtervezési folyamatot a feladat parametrikus megoldására. Összehasonlítottam a parametrikus és konfigurációs módszerekkel kapott megoldásokat, és megállapítottam, hogy az általánosított mechanikai függvények megfeleltek az elvárásoknak abban az értelemben, hogy a paraméterértékek is a legjobb konfigurációknak kedveztek, ami egyben iránymutató is. építmények továbbfejlesztésére.

Tézis

Tézis

I also emphasized that not only the triangular and trapezoidal fuzzy membership functions, which are common in the literature, are applicable in the evaluation of the design variants. My procedure is based on a new aggregation of the fuzzy values ​​called Corrected Fuzzy Mean (CFM). I compared the results of my method with the results of the geometric mean and the conventional.

As the first step of applying my method, I developed the new process model of the design for configurations. This model is based on the complete generation of the solution space and the fuzzy based evolution of the generated solutions. I defined compatibility functions to filter the set of solutions and the evaluation was advanced only on the set of valid solutions.

The goal of the evaluation was quick selection of the best solutions among the final number of combinations. The generalized mechanical function is based on the statistical data of the existing components and it also allows testing the non-existing components. The software will not replace human creativity, but it can help the engineers solve the sub-tasks.

The design of the software is very close to human thinking. The last case study, the sub-assembly of a fusion power plant, is examined with attention to the design of the maintenance aspects.