【摘 要】
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<正> 最优化方法在机械制造中正被广泛地应用。在进行优化计算时,其设计变量x_f.单目标函数f_k(x)和约束条件g_t(x)一般认为是精确的,即求: 然而,在生产实践中,x_f、f_k(x)和
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<正> 最优化方法在机械制造中正被广泛地应用。在进行优化计算时,其设计变量x_f.单目标函数f_k(x)和约束条件g_t(x)一般认为是精确的,即求: 然而,在生产实践中,x_f、f_k(x)和g_t(x)绝大部分都具有程度不同的模糊性。例如,磨削温度θ不大子临界值θ_(max)=500℃,就不会发生表面烧伤。但θ_(max)=500℃和θ_u=500.1℃并无差别,而在θ_(max)和θ_u之间往往包含着丰富的工艺参效信息,并有可能在θ∈[θ_(max),θ_u]上,使目标函数(如:生产率、
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熵与不确定性紧密相关，是系统不稳定性的度量单位。本文尝试应用熵理论来分析供应链内部风险形成原因并对其做出度量，最后提出了应用熵的原理来管理供应链内部风险的对策，即引入
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<正> 我院接到一批机加工任务。工件形状如图1所示。主要加工难度在于内腔要求出双头螺旋槽,每英寸两扣、左旋.螺旋槽在214长度范围呈圆锥形分布,小端螺纹内径为φ77、大端为
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