面向航空制造业的异形零件智能检测成本优化OA

本文针对航空制造业异形零件检测过程中成本控制与质量控制难以平衡的问题,提出一种基于智能算法的检测成本优化方法.通过建立异形零件的多维度检测特征表示体系,构建考虑检测误差波动特性的损失成本量化模型,并在此基础上构建以检测总成本最小化为目标的质量-成本优化模型.采用改进的自适应遗传算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm,IAGA)进行求解,实现检测精度与经济效益的协同优化.实际应用结果表明,本文算法能够有效识别关键检测工序的成本影响因素,通过优化检测参数配置与检测流程,保证检测质量,显著减少检测总成本.与传统的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相比,本文算法在优化效果、收敛速度和稳定性方面均表现出明显优势,为航空制造企业实施智能化检测提供了可行的技术方案与决策依据.