藍寶石超精密研磨工藝決策支持系統(tǒng)的研發(fā)

何勇，萬林林

(湖南科技大學 a. 智能制造研究院， b. 難加工材料高效精密加工湖南省重點實驗室，湖南 湘潭 411201)

0 引言

綠色制造是綜合考慮資源消耗和環(huán)境保護的現(xiàn)代制造模式[1]。制造工藝決策技術(shù)以及工藝數(shù)據(jù)庫作為綠色制造領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，受到了國內(nèi)外眾多學者的持續(xù)關(guān)注。李聯(lián)輝等[2]提出了基于可拓分析及D-S理論的工藝規(guī)劃方案評估方法，并運用實例對該方法進行了驗證。LV L等[3]提出機床工藝參數(shù)多目標決策方法，并通過磨削實驗驗證了該方法的有效性。伍曉榕等[4]運用決策試驗與評價實驗室方法確定指標權(quán)重，并采用VIKOR方法對綠色工藝參數(shù)進行選優(yōu)。鐘君焐等[5]建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的加工方法和刀具選擇決策模型，并通過實驗驗證了該模型的有效性。何彥等[6]開發(fā)了面向綠色制造的工藝規(guī)劃支持系統(tǒng)，該系統(tǒng)能實現(xiàn)工藝要素選擇、工藝優(yōu)化及工藝綠色性能評價等功能。趙曦[7]開發(fā)了熱處理工藝評價系統(tǒng)，構(gòu)建了面向熱處理工藝的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型進行訓(xùn)練和驗證。鐘健[8]開發(fā)了面向低碳制造的數(shù)控滾齒工藝參數(shù)決策支持系統(tǒng)，該系統(tǒng)可降低數(shù)控滾齒加工過程的碳排放量，并提高工藝參數(shù)決策效率與精度。

從以上文獻可以看出：1)工藝決策技術(shù)的研究在指標賦權(quán)方面有所欠缺，大都只偏向于主觀權(quán)重或客觀權(quán)重，沒有將其綜合考慮在內(nèi)；2)綜合考慮制造資源環(huán)境屬性指標的工藝數(shù)據(jù)庫研究較少，特別是對于藍寶石企業(yè)，缺乏有效的、能對藍寶石超精密研磨工藝資源環(huán)境屬性數(shù)據(jù)進行科學分析及工藝方案決策選優(yōu)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，這是亟待解決的問題。

鑒于此，本文設(shè)計了一種主客觀綜合賦權(quán)的工藝方案多屬性決策方法，并通過實驗驗證了該方法的正確性。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計研發(fā)了一套藍寶石超精密研磨工藝決策支持系統(tǒng)，存儲工藝方案的資源環(huán)境屬性等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)對有限工藝方案的多屬性決策的選優(yōu)，為企業(yè)提供合理、綠色高效的加工工藝方案，助力企業(yè)綠色制造水平的提升。

1 決策指標賦權(quán)

指標權(quán)重直接關(guān)系到指標對總體的重要度大小，因此，確定指標權(quán)重，是實現(xiàn)科學決策的前提。本文針對制造過程中各指標存在較強相關(guān)性且指標易存在特殊數(shù)據(jù)這一特點，提出CRITIC法與層次分析法綜合主客觀權(quán)重的分析方法。CRITIC法確定指標客觀權(quán)重；層次分析法確定指標主觀權(quán)重，以此修正指標特殊數(shù)據(jù)導(dǎo)致的客觀權(quán)重偏差(因?qū)哟畏治龇ㄊ褂幂^為普遍，故本文省略其計算步驟)；采用線性加權(quán)法對主觀及客觀權(quán)重進行綜合，獲得指標綜合權(quán)重。

1.1 CRITIC法客觀賦權(quán)

CRITIC法是由DIAKOULAKI D等[9]最先提出的一種考慮指標間相關(guān)性的客觀定權(quán)法。該方法通過指標內(nèi)的對比強度和指標間的沖突性來綜合判定指標的客觀權(quán)重。對比強度指同一指標不同方案的取值差異，用標準差來表示；指標間沖突性則基于指標間的相關(guān)性。CRITIC法進行客觀賦權(quán)的步驟為：

1)構(gòu)造原始數(shù)據(jù)矩陣X

X=[xij]m×n

(1)

式中：xij為X各元素；m(i=1,2,…,m)為工藝方案數(shù)；n(j=1,2,…,n)為指標數(shù)。

2)對X進行標準化

(2)

式中xjmax與xjmin分別為第j個指標的最大值及最小值。

3)計算指標標準差σj和相關(guān)系數(shù)Rkj

4)確定指標的信息量Cj

(3)

5)確定指標客觀權(quán)重θj

(4)

1.2 指標綜合賦權(quán)

主客觀綜合賦權(quán)法是定量與定性相結(jié)合的權(quán)重分析法，既能減少決策者的主觀隨意性，又能彌補客觀賦權(quán)法的不足。令層次分析法求解的主觀權(quán)重為λj，則指標綜合權(quán)重ωj可以用如下公式進行求解：

ωj=μλj+(1-μ)θj

(5)

式中μ(0≤μ≤1)反映決策人員對權(quán)重的偏好，μ越大表明決策人員越傾向于主觀權(quán)重。

2 加權(quán)TOPSIS法決策模型

指標賦權(quán)后，就可基于此采用合適的決策方法對各方案的指標值進行綜合，進而對各工藝方案進行決策選優(yōu)。TOPSIS法是典型的有限方案多屬性決策法，該法計算簡便、評估結(jié)果較合理、應(yīng)用較為靈活[10]。因此，本文在獲得指標權(quán)重基礎(chǔ)上，運用TOPSIS法建立加權(quán)TOPSIS模型，實現(xiàn)對有限工藝方案的多屬性決策，實現(xiàn)步驟如下：

1)對原始數(shù)據(jù)矩陣X進行向量規(guī)范化處理

(6)

2)構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化決策矩陣H

(7)

式中：hij為H各元素；ωj為指標綜合權(quán)重。

3)確定正、負理想?yún)⒖夹蛄?/p>

(8)

(9)

(10)

(11)

4)分別計算各方案與正、負理想?yún)⒖夹蛄械木嚯xDi+、Di-

(12)

5)計算各方案與正理想?yún)⒖夹蛄械南鄬N近度Di，其值越大表明方案越優(yōu)

(13)

3 藍寶石超精密研磨工藝實驗

為了驗證所提出的工藝方案多屬性決策方法的有效性，本研究開展了藍寶石超精密研磨工藝實驗，在采集各方案指標數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用該多屬性決策方法對數(shù)據(jù)進行決策，進而選出最優(yōu)方案。

3.1 實驗方案設(shè)計

需選取的工藝參數(shù)有：研磨盤轉(zhuǎn)速(r/min)、游星輪轉(zhuǎn)速(r/min)、研磨時間(min)、研磨液流量(mL/min)。在YH2M8164B單面研磨機上進行實驗，實驗材料為直徑49mm、厚度2mm的A向藍寶石晶片及W-14-PC研磨液。采用萬分之一克電子天平獲取原材料消耗(g)、數(shù)字功率計并通過計算獲取機床加工能耗(kWh)、流量計獲取研磨液消耗(mL)、噪聲測定儀獲取噪聲分貝數(shù)(dB)。公式計算獲取材料去除率大小(nm/min)，表面粗糙度儀獲取藍寶石表面粗糙度值(μm)。機床及關(guān)鍵設(shè)備如圖1所示。

圖1 機床及關(guān)鍵設(shè)備

3.2 實驗數(shù)據(jù)處理與分析

按照前文所述實驗方案，在單面研磨機上進行藍寶石超精密研磨實驗，采集各工藝方案的資源環(huán)境屬性數(shù)據(jù)，見表1。

1)依據(jù)CRITIC法，求解得到指標客觀權(quán)重：

θj=(0.13,0.13,0.14,0.17,0.20,0.23)

2)依據(jù)層次分析法，確定指標主觀權(quán)重：

λj=(0.177,0.145,0.205,0.151,0.169,0.153)

3)取偏好系數(shù)μ=0.5，得指標綜合權(quán)重：

ωj=(0.154,0.138,0.172,0.160,0.184,0.192)

4)計算各工藝方案到正、負理想?yún)⒖夹蛄械馁N近度及相對貼近度：

Di=(0.645,0.814,0.767,0.378,0.486,0.397,0.541,0.54,0.566)

根據(jù)各方案的相對貼近度結(jié)果進行排序，排序結(jié)果見表1。

表1 工藝資源環(huán)境屬性數(shù)據(jù)及方案排序結(jié)果

根據(jù)表1可知，第2組工藝方案為決策選優(yōu)方案，其對應(yīng)的原材料消耗為0.121 1 g、機床加工能耗為0.496kWh、研磨液消耗為180mL、噪聲為66dB、材料去除率為806.8nm/min、表面粗糙度Ra為16nm。由此可知該決策方案在保證較大材料去除率及較低表面粗糙度的前提下，達到了減少原材料消耗、能耗、研磨液以及資源環(huán)境排放的目的，實現(xiàn)了制造業(yè)傳統(tǒng)指標與資源環(huán)境屬性指標的多目標優(yōu)化，可為企業(yè)工藝決策人員的生產(chǎn)實踐提供指導(dǎo)。

4 藍寶石超精密研磨工藝決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

基于前文所設(shè)計的多屬性決策方法，并經(jīng)實驗驗證其科學性后，以快速準確地輔助工藝人員決策為出發(fā)點，設(shè)計并開發(fā)了藍寶石超精密研磨工藝決策支持系統(tǒng)。

4.1 系統(tǒng)功能設(shè)計

該工藝決策支持系統(tǒng)主要包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫模塊與工藝方案決策選優(yōu)模塊?；A(chǔ)數(shù)據(jù)庫模塊可以對研磨工藝資源環(huán)境屬性等信息進行添加、刪除、修改、查詢。決策選優(yōu)模塊可以對研磨工藝方案實例進行決策，優(yōu)選出最好方案以指導(dǎo)生產(chǎn)實踐。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)體系如圖2所示。

圖2 決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)體系

4.2 系統(tǒng)運行流程

圍繞此決策支持系統(tǒng)的兩大功能模塊，建立了此系統(tǒng)的工作流程，如圖3所示。具體流程為：1)用戶進入系統(tǒng)主界面；2)選擇研磨工序；3)進入方案選優(yōu)模塊，通過權(quán)重模塊和決策模塊實現(xiàn)對研磨工藝方案的選優(yōu)及排序；4)決策結(jié)果顯示。

圖3 系統(tǒng)運行流程圖

4.3 系統(tǒng)運行效果

系統(tǒng)的主界面如圖4所示。工具欄包含了各基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，方便用戶對各數(shù)據(jù)庫進行相關(guān)操作。在工作區(qū)域，用戶可通過選擇超精密研磨工序，進入具體的功能界面。

圖4 決策支持系統(tǒng)主界面

工藝方案決策選優(yōu)的主要操作界面如圖5所示。系統(tǒng)錄入了各研磨工藝方案的資源環(huán)境屬性數(shù)據(jù)，通過系統(tǒng)的權(quán)重計算模塊及多屬性決策模塊對各方案進行排序，并將結(jié)果進行顯示。如圖5所示，第2組工藝方案為最優(yōu)工藝方案，其對應(yīng)的工藝參數(shù)為：研磨盤轉(zhuǎn)速45r/min，游星輪轉(zhuǎn)速60r/min，研磨液流量9mL/min，研磨時間20min?？芍撓到y(tǒng)滿足實際決策效果，減少了工藝決策的時間，提高了企業(yè)的工作效率。

圖5 工藝方案決策選優(yōu)界面

5 結(jié)語

1)將CRITIC法與層次分析法相結(jié)合進行指標賦權(quán)，決策結(jié)果既能體現(xiàn)主觀信息，又能體現(xiàn)客觀信息；在指標賦權(quán)基礎(chǔ)上引入TOPSIS法建立多屬性決策模型，通過藍寶石超精密研磨實驗，其模型可行性得到了驗證，且該模型有一定的推廣價值。

2)以設(shè)計的多屬性決策方法為支撐，以藍寶石超精密研磨作為研究對象，開發(fā)了藍寶石超精密研磨工藝決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)存儲了藍寶石超精密研磨各工藝方案的基礎(chǔ)庫信息及資源環(huán)境屬性信息，可以實現(xiàn)對研磨工藝方案的決策選優(yōu)，能夠有效解決制造過程各指標的多目標優(yōu)化問題，對企業(yè)綠色制造水平的提升有一定的輔助作用。