模糊广义随机Petri网提升装配可靠性：实证与分析

本文主要探讨了在解决装配过程可靠性建模中的挑战时，如何利用模糊广义随机Petri网这一创新方法。广义随机Petri网通常在处理不确定性因素时存在精度不足的问题，而模糊数的引入则弥补了这一点，因为模糊数能够更好地表达和处理复杂系统中的模糊信息和不确定性。论文首先定义了模糊广义随机Petri网的概念，强调了模糊数在提高模型精度上的优势。 通过将模糊数理论融入到装配过程的建模中，作者构建了一个能够反映装配过程动态特性的模糊广义随机Petri网模型。这种模型的关键在于它能够捕捉到装配过程中多种因素的不精确度，如工艺参数的变异、设备性能的波动等。进一步地，作者利用同构的马尔可夫链对模糊广义随机Petri网进行定量分析，这是一种常用的方法，用于估计系统的行为和性能，包括可靠性。 通过对比模糊广义随机Petri网模型和传统的一般广义随机Petri网模型计算得出的装配可靠度，研究发现前者具有更高的精度。这意味着模糊广义随机Petri网能更准确地预测和评估装配过程中的故障风险和整体可靠性。 论文以数控磨床砂轮架为例，展示了所提方法在实际应用中的有效性。通过实证分析，模糊广义随机Petri网模型能够提供更可靠的设计决策依据，有助于优化装配流程，减少生产中的停机时间和成本。 作者团队由张根保教授等组成，他们在现代质量工程、先进制造技术、可重构制造装备和企业信息化等领域具有深厚的研究背景。他们的研究成果不仅对于提升装配过程的可靠性具有重要意义，也为其他领域的随机系统建模提供了新的思考角度。 总结来说，这篇论文的主要贡献在于提出并验证了一种基于模糊广义随机Petri网的装配可靠性建模方法，其在提高模型精度和实际应用中的价值得到了充分展现，对于优化工业生产过程具有很高的实用价值。