基于D-S证据理论的多属性压铸机模具模式识别方法

摘要

本发明公开了一种基于 D-S 证据理论的多属性压铸机模具模式识别方法，包括以下步骤：分析目标识别问题，构造系统的命题集，以及知识的识别框架以确定压铸机的多种压铸模式；针对目标信息系统，构建基于识别框架的证据体；根据已知的证据体信息结合各命题的特点，利用海明距离计算出各证据体的基本概率赋值；根据基本概率赋值，分别计算出在单个证据体作用下，识别框架中各命题的信度区间；利用 D-S 证据合成规则计算所有证据体共同作用下的基本概率赋值及信度区间，选择信度较高的模式进行工艺匹配。通过较少次数的试打及工艺修改，即可得到质量合格的铸件。大大提供了生产效率、降低了生产成本。

说明书

技术领域

本发明涉及一种多属性压铸机模具模式识别方法，具体地涉及一种对新压铸机模具进行模具模式识别，在知识库中现有模式里匹配找到最为相近的模式的基于D-S证据理论的多属性压铸机模具模式识别方法。

背景技术

目前，对于生产一批新压铸件模具，传统工艺设计方法是试错法，即依据技术人员以往经验，结合压铸机及模具特性进行设计，同时，设计的工艺还需经过数十次的试模、全检，直至检出合格铸件为止。因此费时费力，极大降低了生产效率，由于当前压射工艺设计方法的落后，还造成巨大的资源浪费。因此，急需一种新型的压铸机模具模式识别方法，来提高生产效率，降低生产成本。

发明内容

针对上述技术问题，本发明目的是：提供一种基于D-S证据理论的多属性压铸机模具模式识别方法，该方法以压射工艺为对象，以历史积累的工艺数据为基础，基于D-S证据理论进行信息的融合和工艺辨识，通过较少次数的试打及工艺修改，即可得到质量合格的铸件。

本发明的技术方案是：

一种基于D-S证据理论的多属性压铸机模具模式识别方法，包括以下步骤：

（1）分析目标识别问题，构造系统的命题集，以及知识的识别框架以确定压铸机的多种压铸模式；

（2）针对目标信息系统，构建基于识别框架的证据体；

（3）根据已知的证据体信息结合各命题的特点，利用海明距离计算出各证据体的基本概率赋值；

（4）根据基本概率赋值，分别计算出在单个证据体作用下，识别框架中各命题的信度区间；

（5）利用D-S合成规则计算所有证据体共同作用下的基本概率赋值及信度区间，选择信度较高的模式进行工艺匹配。

进一步的，所述步骤（2）为确定每种压铸模式下的工艺参数，所述工艺参数至少包括平均壁厚、压室内液态金属密度、压室长度、压室内浇注金属质量、铸件质量和溢流质量、压室直径。

进一步的，所述步骤（3）为根据给定的新工件的参数特征与已有证据体，分别相应计算差值。

进一步的，所述D-S合成规则公式为：，其中，和分别是同一识别框架下来自两个不同信息源的基本信度分配组合, A 和B 均代表识别框架C中的任一子集, 。

在新的压铸模具的模式辨别时，采用基于 D-S 证据理论的多属性压铸机模具模式识别技术的方法。针对新的压铸模具的模式识别，我们主要考虑如下参数铸件平均壁厚、压室内液态金属密度、压室长度、压室内浇注金属质量、铸件质量和溢流质量、压室直径。影响压铸机压射参数的这六个工艺参数与知识库中各模式的压铸模具的贴近度仅仅只能反映在某一特征下与某一模式的贴近程度，而实际生产中，六个因素共同起作用，对最终的决策存在模糊的认识或不确定的认识。具体到压铸模具的模式识别问题上，就是各个因素综合考虑，没有确定的答案，这不符合人们正常思维的决策方式。

本发明提出了一种基于多属性决策的信息融合方法：D-S 证据融合理论，将数据库中存储的信息视为多属性特征项的知识，构建一个自动融合信息、匹配知识的算法。

结合本发明的实际使用情况来看，对于新的压铸模式的模具产品，首先，我们先利用知识库中已有的模式建立知识识别框架，根据现在新的压铸模具的参数特性与已有的知识库中的参数计算海明距离，然后，分别计算出单个证据体下，识别框架中各命题的信度区间；接着，利用已知的D-S证据合成规则，得到六个因素共同作用下的信度区间；最后，得出相应方案，即选择信度较高的模式进行工艺匹配。

本发明的优点是：

可以在新压铸机及模具特性和新的产品要求下，在已有知识库的基础上，提供一种具有参考意义的压射工艺模式，即进行工艺模式匹配，指导车间技术人员进行工艺设计。在新压铸机及模具的工艺设计方面，该方法提供了一种具有指导意义的压射工艺模式，并且通过较少次数的试打及工艺修改，即可得到质量合格的铸件。大大提供了生产效率、降低了生产成本。减少了加工时间，提高了市场竞争力。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

实施例：

适用于新压铸模具的模式识别的基于 D-S 证据理论的多属性压铸机模具模式识别方法，采用以下步骤：

首先，通过分析目标识别问题，构造系统的命题集，以及知识的识别框架。即确定压铸机的多种压铸模式。

之后，针对目标信息系统，构建基于识别框架的证据体。即每种压铸模式下的六个较为重要的工艺参数，即在建立数据库时用到的平均壁厚、压室内液态金属密度、压室长度、压室内浇注金属质量、铸件质量和溢流质量、压室直径六个参数。

接着，根据已知的各种证据体信息，并结合各命题的特点，利用海明距离计算出各证据体的基本概率赋值，即，根据给定的新工件的参数特征，与已有证据体，分别相应计算差值，即进行海明距离的计算。

同时，根据基本概率赋值，分别计算出在单个证据体作用下，识别框架中各命题的信度区间，即根据已有公式计算单个证据体下的信度区间。

接着，利用 D-S 证据合成规则计算所有证据体共同作用下的基本概率赋值，信度区间，即根据已知D-S证据合成规则，得到六个因素共同作用下的信度区间。

最后，得出相应方案，即选择信度较高的模式进行工艺匹配。

下面以具体的实例进行说明，选取铸件平均壁厚、压室内液态金属密度、压室长度、压室内浇注金属质量、铸件质量和溢流质量、压室直径等6个参数进行压铸机工艺参数的模式辨识。

首先通过积累的压铸机结构模式数据信息建立特征矩阵，然后选取企业已知的油底壳EA211MP1铸件的生产模式信息（铸件平均壁厚3.0mm，金属密度2.6g/cm3，压室长度700mm，浇注金属质量2230g，铸件质量和溢流质量2340g，压室直径80mm）为待识别模式，最后通过基于D-S证据理论的压射工艺辨识技术得出生产油底壳所需的压射工艺参数，即为所要设计的生产油底壳的参考工艺参数。

建立数据特征矩阵H

通过对某企业实际压铸制造工艺数据分析，获取了六个产品模式下的压铸机及其模具信息，其参数如表1所示：

表1压铸及模具结构特性模式

由表1，可将压铸机及模具结构模式由下矩阵来表示：

        

，即为目标模式数量为6的压射工艺模式的识别框架。

已知油底壳EA211MP1，外形尺寸为420mm*220mm*180mm，平均壁厚3.0mm，重量2.3Kg，材料为铝合金AlSi10Mg，密度为2.6 g/cm³,压铸设备的相关参数为压室长度700mm，浇注金属质量2230g，铸件质量和溢流质量2340g，压室直径80mm。并已知实际生产所使用的合格压射工艺参数配置为：慢压射速度0.20m/s，慢压射行程430mm，快压射速度3.60m/s，快压射行程130mm，增压位置560mm，增压行程50mm。

因此待识别模式为S=[3.0 2.6 700 2230 2340 80]。

首先，求出海明距离为：

接着，求出平均海明距离为：

然后，得到相似度为：

最后根据基本概率函数，求得对应模式的基本概率数，即可得到待辨识压铸机模具模式的各个特征参数对每个压铸机模具模式的信度函数值，如表2。

表2  待辨识压铸机模具模式的信度函数值

结果分析

最后，利用D-S合成规则，其中，和分别是同一识别框架下来自两个不同信息源的基本信度分配组合, A 和B 均代表识别框架C中的任一子集, ，将得到的各压铸机及模具结构模式的基本概率指派函数进行融合，得到以下融合结果：

表3  融合结果

 模式1模式2模式3模式4模式5模式6不定融合结果0.22240.4082>0.30830.03010.02440.00480.0017

由表3可以看出，待辨识压铸机及模具结构模式的各个特征参数经融合后，模式2的支持度最高，因此，可以用模式2的压射工艺参数作为标准指导生产。

由知识库中的信息可知，模式2用以指导生产的最优压射工艺参数配置为：慢压射速度0.23m/s，慢压射行程450mm，快压射速度3.90m/s，快压射行程110mm，增压位置562mm，增压行程38mm。至此，新压铸机及模具特性下，得到了符合要求的压射工艺模式。

与已知的实际使用的压射工艺参数配置（慢压射速度0.20m/s，慢压射行程430mm，快压射速度3.60m/s，快压射行程130mm，增压位置560mm，增压行程50mm）相比较，该方法得到的压射工艺模式能够指导生产，使用少量的试错法生产试验，有针对性的调整工艺，即可得到能够满足生产的工艺参数。

采用本发明后，可以在新压铸机及模具特性和新的产品要求下，在已有的数据库的基础上，提供一种具有参考意义的压射工艺模式，指导车间技术人员进行工艺设计。在新压铸机及模具的工艺设计方面，该方法提供了一种具有指导意义的压射工艺模式，并且通过较少次数的试打及工艺修改，即可得到质量合格的铸件。减少了加工时间，提高了市场竞争力。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

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