基于加工特征向量的制造设备分组算法研究

• 作者: 吴建平 张体广 张发平 翟德慧 阎艳 高博
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C-均值聚类 加工特征向量 设备分组
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 1-6,72
• 页数: 7页
• 分类号: TH16
• 字数: 5599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2016.01.001

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张发平	北京理工大学机械与车辆学院	40	252	9.0	13.0
2	阎艳	北京理工大学机械与车辆学院	68	599	13.0	21.0
3	高博	北京理工大学机械与车辆学院	12	68	5.0	7.0
4	张体广	北京理工大学机械与车辆学院	5	14	2.0	3.0
5	翟德慧	北京理工大学机械与车辆学院	1	1	1.0	1.0
6	吴建平		1	1	1.0	1.0