(Đề tài NCKH) nghiên cứu ứng dụng phương pháp tối ưu hóa quyết định dựa trên lý thuyết mờ trong sản xuất chi tiết máy tại các nhà máy công nghiệp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA QUYẾT ĐỊNH DỰA TRÊN LÝ THUYẾT MỜ TRONG SẢN XUẤT CHI TIẾT MÁY TẠI CÁC NHÀ MÁY CÔNG NGHIỆP MÃ SỐ: T2014-79 SKC005517 Tp Hồ Chí Minh, 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tối ưu hóa định dựa lý thuyết mờ sản xuất chi tiết máy nhà máy công nghiệp Mã số: T2014-79 Chủ nhiệm đề tài: TS VŨ QUANG HUY TP HCM, 12/2014 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA CƠ KHÍ CHẾ TẠO MÁY BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG Nghiên cứu ứng dụng phương pháp tối ưu hóa định dựa lý thuyết mờ sản xuất chi tiết máy nhà máy công nghiệp Mã số: T2014-79 Chủ nhiệm đề tài: TS VŨ QUANG HUY TP HCM, 12/2014 MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Tổng Quan 1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.3 Mục Đích Nghiên Cứu 1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu 1.5 Đối Tượng, Phạm Vi Nghiên Cứu 1.6 Nội Dung Nghiên Cứu CHƯƠNG KHÁI NIỆM TẬP MỜ CHƯƠNG 11 PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT CHO XẾP HẠNG 11 TẬP MỜ HÌNH THANG 11 3.1 Giải thuật cho xếp hạng tập mờ 11 3.2 Giải thuật bổ sung với hệ số epsilon 18 3.3 Quan điểm người định 22 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 23 Ví dụ 23 Ví dụ 24 Ví dụ 25 CHƯƠNG KẾT LUẬN 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO 27 DANH MỤC HÌNH Hình Hàm liên thuộc tập mờ hình thang A Hình Hàm liên thuộc tập mờ tổng quát hóa hình thang với độ cao bên trái bên phải khác ϖ Li ≠ ϖ Ri Hình Diện tích bên trái bên phải tập mờ có độ cao bên trái bên phải ϖ Li = ϖ Ri =ϖi 12 Hình Diện tích bên trái bên phải tập mờ khác độ cao bên trái ϖ Li >ϖRi 13 Hình Diện tích bên trái bên phải tập mờ khác độ cao bên trái ϖ 14 Hình Hàm liên thuộc tập mờ hình thang ảnh chiếu có độ cao bên trái bên phải 16 Hình Hệ số epsilonvà hàm liên thuộc với trường hợp 20 Hình Các tập mờ A1 , A2 , A3 ví dụ 24 Hình Các tập mờ A1 , A2 , A3 ví dụ 25 Hình 10 Các tập mờ A1 , A2 , A3 ví dụ 25 CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Tổng Quan Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu tiến hành nhằm phát triển phương pháp hiệu để tối ưu hóa định sản xuất cơng nghiệp giúp gia tăng số sản phẩm, giảm chi phí, nguồn nhân lực giới hạn không gian sản xuất Mặc dù có nhiều phương pháp nghiên cứu đề xuất nhà khoa học phương pháp bị giới hạn số trường hợp đặc biệt dẫn tới số định phương án đề xuất phương án tối ưu Các nghiên cứu tiếp tục tiến hành để khắc phục hoàn thiện phương pháp đề xuất trước Đánh giá phân loại theo logic mờ ứng dụng rộng rãi khoa học, kỹ thuật lĩnh vực kinh tế phát triển, với bốn mươi phương pháp đề xuất sau định nghĩa logic mờ giới thiệu lần đầu Zadeh [1] Trong năm gần đây, việc giảm thiểu mức độ sai lệch, xếp hạng dùng logic mờ xem xét cải thiện Dực mức độ sai lệch dựa tập tối đa tối thiểu kết hợp với phương pháp trọng tâm, Wang et al xác định mức độ lệch trái phải giá trị tập mờ cần xếp hạng [2] Tuy nhiên, Nejad Mashinchi phương pháp Wang et al thiếu phân loại việc xây dựng bảng xếp hạng với giá trị định lượng không thuyết phục dẫn đến kết xếp hạng số trường hợp khơng hợp lý [3] Ngồi ra, Hajjari số hạn chế phương pháp độ lệch qua ví dụ cụ thể [4] Tối thiểu hóa khỏang cách xác định dựa vào mẫu tham số điểm gần số mờ để xếp hạng số mờ Asady Zendehnam sử dụng defuzzification tối thiểu khoảng cách hai số mờ để có điểm gần [5] Sau đó, Abbasbandy Hajjari phân tích hạn chế phương pháp xếp hạng Asady Zendehnam Trong trường hợp, điểm gần không, kết xếp hạng số mờ bị sai dễ dàng xác định qua trực giác [6] Tuy nhiên, phương pháp Abbasbandy Hajjari đề xuất sau không đủ để so sánh tất tập mờ hình tam giác tập mờ hình thang dù có diện tích khác dẫn đến kết tương đương Trong báo gần Asady, hệ số epsilon đề xuất kết hợp với phương pháp tối thiểu hóa khoảng cách để giải tốn có số đánh giá áp dụng phương pháp đề xuất trước Hơn nữa, Ezzati et al [8] Abbasbandy Hajjari phương pháp [6] không thành công xếp hạng tam giác đối xứng hình thang mờ tương ứng nỗ lực đáng kể để cải thiện cách tiếp cận để xếp hạng số mờ cách thay đổi cách xếp hạng phương pháp Abbasbandy phương pháp Hajjari, nhấn mạnh tập mờ đối xứng Xa nữa, Kumar dưa phương pháp tổng quát cho xếp hạng tập mờ hình thang[10] số mờ Chen et al thực số đóng góp để phát triển bảng xếp hạng tổng quát số mờ phương pháp Đầu tiên, họ giới thiệu phân tích rủi ro mờ dựa bảng xếp hạng tổng quát số mờ hình thang [12] dựa khái quát mờ số với độ cao khác chênh lệch khác [13] Hiện nay, Chen et al giới thiệu định nghĩa số mờ tổng quát thiết lập với chiều cao bên trái bên phải [15] Để có hiệu tồn diện phức tạp để xếp hạng tổng quát mờ số Tác giả đề xuất cách tiếp cận sáng tạo để xếp hạng số mờ tổng quát dựa khác chiều cao bên trái bên phải Mức trung bình bên trái bên phải số tập mờ xác định số để xếp hạng tập mờ giúp tăng khả phân loại phương pháp đề xuất, hệ số epsilon thêm vào số giá trị trung bình tập mờ giống 1.2 Tính cấp thiết đề tài Lực chọn phương án tối ưu từ phương án đề xuất với độ phức tạp cao ln tốn thường xuyên gặp công nghiệp sản xuất Phương án tối ưu giúp giảm chi phí, giá thành sản phẩm, diện tích sản xuất, tiết kiệm lượng, Chính lý trên, tác giả muốn tìm hiểu, nghiên cứu đề xuất phương pháp định chọn lựa phương án tối ưu dùng lý thuyết mờ 1.3 Mục Đích Nghiên Cứu Ngày nay, sản phẩm chất lượng cao với số lượng lớn giá thành rẻ nhu cầu thiết yếu xã hội nhằm đáp ứng sống tiện nghi chất lượng cao Bên cạnh đó, số ngành cơng nghiệp đòi hỏi sản phẩm xử lý chế tạo theo quy trình đặc biệt cho số ứng dụng quan trọng lĩnh vực hàng khơng, vũ trụ quốc phịng Vì vậy, nội dung nghiên cứu giới thiệu tài liệu nhằm mục đích đư giải pháp lựa chọn phương án tối ưu công nghiệp sản xuất 1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu Đề tài thực cách kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu - Tham khảo tài liệu có liên quan: Thơng qua mạng Internet, thư viện, sách báo tạp chí quốc thu thập tài liệu có sẵn, kế thừa điểm mạnh, khắc phục điểm yếu Tham khảo tài liệu giúp cho người nghiên cứu bổ sung vốn kiến thức, lý luận phương pháp mà cơng trình nghiên cứu trước sử dụng Từ tìm ý tưởng để vận dụng giải vấn đề đề tài - Phân tích: Phân tích ưu nhược điểm phương pháp liên quan đề tài nghiên cứu - Thiết kế: Đề xuất phương pháp cải tiến, giải thuật - Mơ phỏng: Viết chương trình để khảo sát chọn lựa thông số tối ưu chứng minh hiệu đề xuất 1.5 Đối Tượng, Phạm Vi Nghiên Cứu Đối tượng nghiên cứu Tìm hiểu phương pháp định tối ưu bao gồm ưu nhược điểm phương pháp công nghiệp sản xuất Phạm vi nghiên cứu Đề xuất phương pháp khắc phục nhược điểm thiếu xót phương pháp giới thiệu trước Trình bày ứng dụng minh họa cho phương pháp đề xuất 1.6 Nội Dung Nghiên Cứu - Thu thập đọc tài liệu tham khảo - Xây dựng phát triển mơ hình tốn học đối tượng nghiên cứu - Đề xuất phân tích cấu chấp hành - Đề xuất phát triển điều khiển - Mô đánh giá hệ thống CHƯƠNG KHÁI NIỆM TẬP MỜ Trong chương này, khái niệm tập mờ định nghĩa sau [16] Định nghĩa 1: Một tập mờ với với hàm liên thuộc  ϖ , u A ( x) =     0, uA mô tả sau: (1) chiếu − Ai = ( − d i , −ci , −bi , −ai , ,ϖ − Li ,ϖ−Ri ), phương trình (26) Chỉ số xếp hạng hợp lệ Trường hợp 1: Nếu ϖ Li = ϖ Ri =ϖi Như mơ tả hình 7a (27), (28), (33) 20 Chỉ số xếp hạng tập mờ ảnh chiếu tính sau: M Aiε (34)  (ci + d i )ϖ + ( ci − di ) ε 4ϖ Ri (35) M − Aiε i Như kết từ M − Aiε = −M Aiε and Vì kết Trường hợp 2: Nếu ϖ Li >ϖRi Như mơ tả hình 77b (29),(30), and (33) Chỉ số xếp hạng tập mờ ảnh chiếu tính sau: (36) (37) M Aiε (38) M − Aiε Như kết từ thể tính M Ajε and M − Ajε Vì kết M Aiε Trường hợp 3: Nếu ϖ Li