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要说常浩南能在这短短几十分钟的时间里把这套技术给完全摸清楚,那当然是不可能的。

只不过,他更擅长提炼问题的本质而已。

而有了刚才这一句话,后面的研究方向,也就基本确定下来了。

也就是在切削部分结合误差建模进行自适应补偿,而在装夹部分则采用浮动装夹,尽可能减小固定区域所带来的加工后形变。

当然,即便是这样,真要抠精度也还是比不上老师傅的手活。

但这是让航空航天产业向真正规模化发展的必要步骤。

其实杨卫华也提出过这方面的顾虑。

常浩南的回答则是与之前在镐发集团开会时一样——

可以从一批产品中进行精挑,区分出一致性较高几批,分别安装到同一台发动机上。

而这个看上去有些狂野的思路,对于搞机械加工出身的杨卫华来说,几乎是颠覆性的。

他停下了手上收拾东西的动作,愣在原地好长时间:

“当年我入行之后,师父教的第一条就是标准化加工……现在看来,反倒有点跟不上时代了……”

语气中满是感慨。

以杨卫华的年纪,入行时应该在八十年代初,刚好是华夏机械行业进行第二轮大规模升级的阶段。

到现在也有二十来年了。

要知道,早年间我国加工精度不行的时候,执行的就是这种从一批产品当中特挑合格品的方式。

正是通过他们这一代人的努力,才算是建立了一套比较完善的标准化加工体系。

现在却要走回头路。

怀旧服开服了属于是。

“标准化,当然是没错的。”

常浩南也感受到了对方的emo,笑着回答道:

“但是,对于真正高要求的生产,即便再怎么精密的生产方式,也总会存在误差,所以就加工结果而言,反而不可能存在严格意义上的标准化。”

“既然如此,我们不如换个思路,去执行生产流程领域的标准化,用生产效率来在一定程度上弥补产品一致性的不足……”

这个年代,多数人对于“高水平生产”的理解,还是比较简单的。

精度高、可替换性好。

仍然是八十年代那一套。

但实际上,别说机械制造,就算是半导体加工领域,也是存在随机误差的。

特挑并不丢人。

关键是得能挑明白……

一番开导过后,杨卫华若有所思地离开了会议室。

但魏永明似乎并没有离开的意思。

连桌上的笔记本电脑都没收起来。

“永明啊,还有事?”

常浩南见状也停下动作,重新坐回了椅子上。

他和魏永明俩人年岁相仿,又是早年间就认识的老伙计,因此私下里的称呼倒也随意很多。

而魏永明也不废话,直接进入正题:

“我刚才仔细分析了一下老杨提出来的装夹方式,如果提炼成一个多目标优化问题,那决策变量虽然只有三个,但目标函数可完全不止……尤其对于弯扭程度比较大的工件来说,最少也得有四个以上。”

常浩南没有开口,只是点了点头表示没错。

这副理所当然的样子,差点把魏永明给整得不自信了。

不过,在定了定神之后,还是继续开口道:

“可是……用遗传算法进行多目标优化,总体上都是基于pareto支配的,随着目标个数的增加,种群中非支配解的数量会呈指数上升,导致算法搜索能力快速恶化……”

“我之前测试过非劣排序遗传算法对四维目标优化问题的解……即便经过很多轮调整,最后都是发散……或者是一个精度很差的解,而且计算耗时非常夸张,对于我们集团来说或许无所谓,但是落实到生产方恐怕没有这么高水平的算力支持……”

魏永明说着从电脑上打开了一份pdF文件,然后调转屏幕,朝向常浩南的方向。

后者简单看了一下,发现是一个相当典型的网格搜索问题。

看上去只是随手做的某种测试。

“确实是这样。”

常浩南把电脑推了回去:

“从直观的几何角度上讲,一个具有m维目标的优化问题,相当于将目标空间的每一维划分为r个网格,假设问题的非支配解均匀分布,那么网格pareto前沿的边界,就构成了粒子个数的上界值。”

他说着在纸上画出了一个三维的示意图。

“很明显,对于m个目标的优化问题,构成pareto前沿就需要m*r^(m-1)个解,那对于5目标的优化问题来说,即便我们把r设定为相对较低的25,仍然需要差不多百万量级的解才能刻画出基本的pareto前沿……这中间算出一些意外导致发散,或者算上几个月时间都无法给出结果实在太正常了。”

魏永明反而稍稍松了口气。

显然,并不是自己的问题过于简单,只是常浩南看上去已经有了心理准备而已:

“那接下来的研究方向是……”

没想到,常浩南竟然直接摇头。

“还不太确定。”

魏永明直接就是一惊。

不过,还没等他组织好语言,就听常浩南继续道:

“我初步想到了三条技术路线,只是目前还不知道具体哪个方向更合适……”

“……”

前者擦了擦额头上刚刚冒出来的虚汗,把已经到嘴边的话给咽了回去:

“您说吧,实在不行我们都试试就行了……”

这次,常浩南倒是没有再动笔写些什么,而是掏出了一个早就准备好的笔记本:

“首先是……可以把个体的目标函数值按照一定的比例放大或缩小之后,再和其它个体进行比较,也就是放宽pareto支配关系,从而能够对一些非支配个体进行优劣比较,增强算法的搜索能力。”

魏永明的思维也转的很快:

“用这种思路倒是可以改进差分进化算法……但似乎容易导致个体陷入循环支配?”

“所以还需要改进,而且差分进化算法其实不是特别适合这类问题……总之我们后面再详细研究。”

常浩南摆了摆手,接着把笔记本翻到后面一页:

“还可以用性能评价指标作为目标函数,替代pareto支配关系引导搜索进程……但这一类算法每次运行只能得到一个解,需要多次计算才能得到最优解集,而且很容易陷入区间最优。”

“最后就是不考虑对搜索过程或最终优化结果影响不大的目标,也就是给目标函数降维,我个人比较看好这个技术路线的前景,但是在数学上需要克服的问题比较多……”

听到这里,魏永明不由得小声吐槽了一句:

“这反而是好事吧……”

不过,却被耳尖的常浩南给捕捉到了:

“也不能这么说。”

“毕竟还是要考虑到用户的感受……如果在算法层面就过于复杂,那么在日后推广的时候难免要遇到障碍……”

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