船體外板水火加工過程的粗糙集建模方法

文/馮志強(qiáng) 焦自權(quán) 陳善本,2 柳存根,2 楊潤黨,3 韓翔希

船體外板水火加工過程的粗糙集建模方法

文/馮志強(qiáng)1焦自權(quán)1陳善本1,2柳存根1,2楊潤黨1,3韓翔希1

在船體外板水火成形智能決策支持系統(tǒng)的研究與開發(fā)中，工藝規(guī)律的往往難以人工獲取，本文將粗糙集建模方法引入到船板熱成形工藝過程分析中。通過數(shù)值模擬獲取水火加工的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于粗糙集的知識約簡提取加工規(guī)律，根據(jù)模型推理實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)的快速預(yù)報(bào)。

粗糙集 知識獲取 水火成形工藝建模 加工參數(shù)確定

1 引言

近年來，隨著船舶制造工裝設(shè)備的機(jī)械化、自動化及智能化，通過手工操作對船體外板進(jìn)行水火加工的方式已無法完全滿足船舶制造適時(shí)性的要求。在實(shí)際生產(chǎn)過程中累積有大量水火加工的工藝信息，如何從這些數(shù)據(jù)中自動歸納出工藝規(guī)律，并通過推理技術(shù)進(jìn)行工藝參數(shù)的快速確定或預(yù)測，是實(shí)現(xiàn)水火加工工藝自動化、智能化的關(guān)鍵。粗糙集理論（Rough Set Theory）作為一種數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的數(shù)學(xué)工具及軟計(jì)算方法，具有不依賴經(jīng)驗(yàn)知識、可自動抽取規(guī)則類知識等特點(diǎn)，特別是它具備自動獲取知識的優(yōu)勢，使其成為智能決策支持系統(tǒng)研發(fā)中的一個(gè)熱點(diǎn)。本文首先通過數(shù)值模擬獲得船板水火加工的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用粗糙集的約簡方法提取工藝規(guī)則，最后結(jié)合近似推理完成工藝參數(shù)的快速預(yù)報(bào)。

2 基于粗糙集的工藝建模與決策

2.1 粗糙集建模的基本流程

粗糙集建模又稱為基于粗糙集的知識建模，是運(yùn)用粗糙集數(shù)據(jù)分析方法從系統(tǒng)運(yùn)行的數(shù)據(jù)中提取一個(gè)“If...Then...”形式的知識模型。該建模方法分四個(gè)步驟：

（1）建模數(shù)據(jù)獲取；

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理；

（3）知識模型獲取；

（4）模型推理。

2.2 工藝數(shù)據(jù)獲取

在影響水火加工成形的工藝因素中，選擇板厚t、加熱線長l、加熱線間距d、加熱速度v和板邊收縮量s作為建模的工藝屬性，以ANSYS作為分析平臺，通過有限元分析（FEA）對加工過程進(jìn)行模擬仿真。試板取1200×1000mm，橫向曲率半徑5000mm，板厚8～24mm，材質(zhì)Q235，彈性模量2.0×105MPa；熱源取高斯分布模型，加工氣流量500L/h，熱效率0.32，熱源半徑41mm；加熱線長300～400mm，加熱線間距250～350mm，火焰加工速度1.5～3.0mm/s。每個(gè)工藝屬性取2-3個(gè)水平，共進(jìn)行18組計(jì)算，其結(jié)果如表1所示。

表1：船體外板水火加工信息表

2.2 建模數(shù)據(jù)離散-模糊化

經(jīng)典的粗糙集只能處理離散數(shù)據(jù)，對工藝系統(tǒng)中的連續(xù)信息，需將其離散為相應(yīng)的符號數(shù)值。為減少離散化帶來的信息損失，提高建模精度，本文給出一種離散-模糊化處理方法，以板厚t為例加以說明：按等距法進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化，如表2所示；對于屬性t的三個(gè)斷點(diǎn)段8～13、13～19、19～24，分別以中值10.5、16、21.5作為隸屬函數(shù)中心構(gòu)造模糊集E11、E12、E13，對應(yīng)的離散值為1、2、3，語言值為“薄”、“中”、“厚”，如圖1所示。對相鄰模糊集重疊處的數(shù)據(jù)，如12、17、20等，按最大隸屬原則分別歸入E11、E12、E13。

表2：船板水火加工工藝決策表

表3：工藝決策表約簡結(jié)果

2.3 工藝規(guī)則獲取

知識約簡是粗糙集的核心內(nèi)容，它包括屬性約簡及屬性值約簡兩個(gè)方面。根據(jù)表2中的工藝信息，按基于粗糙近似的Quick-Reduct算法進(jìn)行條件屬性約簡計(jì)算（過程略），得到表2的一個(gè)約簡結(jié)果為RED ={t, l, s}。

圖1：板厚t的隸屬函數(shù)

為進(jìn)一步去掉工藝決策表中的冗余信息，尚需進(jìn)行屬性值的約簡計(jì)算，本文給出一種基于包含度增量的屬性值約簡算法，其主要步驟為：

以x1和x2為例進(jìn)行說明，其計(jì)算過程如圖2所示。

依次計(jì)算表5中的每個(gè)樣本，得到一個(gè)經(jīng)知識約簡后的工藝決策系統(tǒng)，如表3所示。

通過重復(fù)樣本的合并，得到一個(gè)簡化的工藝決策表。因?qū)傩灾蹬c模糊子集、語言值存在一一對應(yīng)關(guān)系，這樣可用一組模糊決策規(guī)則來表示。由表4可見，約簡后獲得11條規(guī)則，信息約簡量為66%，有效地提高了潛在工藝知識的清晰度。

表4：模糊工藝決策規(guī)則表

表5：水火加工工藝實(shí)驗(yàn)

2.4 工藝參數(shù)預(yù)報(bào)

運(yùn)用粗糙集建模得到一個(gè)模糊模型之后，通過模型推理即可實(shí)現(xiàn)對未知樣本的輸出進(jìn)行預(yù)測。模糊推理的算法較多，本文采用較常見的Larsen推理方法（極大-乘積法），通過Matlab編寫相關(guān)程序，并用工藝實(shí)驗(yàn)來檢驗(yàn)粗糙集模型的預(yù)測性能。

給定測試樣本V，如表5所示，分別將參數(shù)t'、l'、s'輸入系統(tǒng)計(jì)算加熱速度v'，再根據(jù)各上述參數(shù)用水火加工裝置對試板進(jìn)行加熱，操作完畢后測量板邊收縮量s，其結(jié)果見表5。可以看到，s'與s平均誤差約6.1%，最大誤差約9.2%，理論計(jì)算值與實(shí)測值之間可以較好吻合，說明建模是有效的、合理的。

3 結(jié)論

在造船生產(chǎn)實(shí)踐中，船板水火加工過程的規(guī)律較難人工提取，粗糙集建模方法的提出及應(yīng)用，為熱成形工藝規(guī)律的獲取提供了一種新的思路。粗糙集建模可以用較小規(guī)模的樣本獲得一個(gè)可編輯、簡潔的知識模型，這對于實(shí)現(xiàn)該工藝過程分析及控制具有較重要的實(shí)際意義，同時(shí)可進(jìn)一步推廣到其他復(fù)雜工業(yè)過程，從而促進(jìn)復(fù)雜系統(tǒng)建模理論的發(fā)展。

圖2：屬性值約簡計(jì)算

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作者單位1.欽州學(xué)院廣西船舶數(shù)字化設(shè)計(jì)與先進(jìn)制造工程技術(shù)研究中心 廣西壯族自治區(qū)欽州市535000
2.上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院上海市 200240
3.上海船舶工藝研究所 上海市 200032

●廣西自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（2015NSFAA139308）；欽州學(xué)院高級別培育項(xiàng)目（2014PY-GJ07）；廣西高校科研項(xiàng)目（YB2014404）。

馮志強(qiáng)，男，教授，博士。研究方向?yàn)閿?shù)字化造船與先進(jìn)制造技術(shù)