面向混批加工的装夹方案选择与线平衡集成优化方法

针对一类多种箱体类同族零件混批加工的装夹方案选择与线平衡问题,提出一种集成优化方法。考虑操作优先关系和生产线产能约束,以节拍、夹具种类、平衡率和整线平滑系数为优化目标,分析了不同装夹组合下的各零件生产指标。引入多零件批量比重系数,并采用改进遗传算法对模型进行求解。最后,以某企业两缸体混批生产线为例,验证了该方法的有效性和高效性。     

基于加工操作单元的多态蚁群装夹规划方法

针对基于加工特征的计算机辅助装夹规划问题,提出一种基于多态蚁群算法的装夹规划优化方法。根据零件的加工特征,定义了加工操作单元,建立零件的装夹规划模型;接着提出了集成顺序优先约束的多态蚁群求解装夹规划的优化算法。其中顺序优先约束是通过对加工操作单元的划分,实现禁忌加工操作单元的动态调整;多态蚁群算法将局域搜索与全局搜索进行结合,并根据状态转移概率在可行的加工操作单元中进行选择,完成整个装夹路径的规划。最后通过典型零件装夹规划的实例,验证了提出的多态蚁群算法在求解装夹规划问题中的可行性和有效性。     

基于遗传算法的加工工艺决策与排序优化

针对箱体类零件的工艺路线排序问题,以总生产时间最短为优化目标,建立了加工中心零件的工步排序数学模型。考虑加工中心多次装夹下零件特征有多种加工方案的情形,通过引入特征约束矩阵和加工优先级系数,保证了工艺规划中约束的合理性。设计了相应的初始种群生成、染色体的选择、交叉和变异策略,利用遗传算法对加工方案进行选择与排序。最后通过多个实例分析验证了该方法可以有效提高工艺规划中加工工艺的排序优化能力。     

基于文化基因算法的装夹规划方法

针对计算机辅助工艺规划中的装夹规划问题,提出一种基于Memetic算法的装夹规划方法。根据零件的几何特征,确定加工特征和最小加工单元,建立零件装夹规划的表示方法。为每个加工单元配置候选的刀具接近方向、机床和刀具等装夹特征,初始化装夹规划种群。通过部分匹配交叉操作和插入变异操作,在全局范围内搜索装夹规划方案。基于加工单元之间的顺序约束,通过二叉树调序算法将非可行解转化为可行解。将加工单元之间的装夹相似性之和作为适应度函数,以适应率为向导进行交叉操作,在非约束加工单元之间进行变异操作,在局部范围内搜索适应度值高的装夹方案。经过种群进化过程,获得最优或者较优的装夹规划方案。通过典型零件的装夹规划验证了该方法的可行性和有效性。     

基于染色体分化遗传算法的工业生产线柔性加工

柔性制造系统(FMS)包含两个相互关联的问题,即零件类型选择问题和机器上的操作分配问题。通过考虑与机器的柔性、加工时间的可用性、工位数量等相关的若干技术约束,以满足最小化系统不平衡、最大化吞吐量为目标,对机器装载问题进行建模。以上这些约束条件的解决,即使对于中等数量的零件类型和机器,实现起来计算的复杂性都很高,因此我们需要采用一些随机搜索和优化技术来解决这些问题。提出了一种新的遗传算法——染色体分化遗传算法,用于解决我们之前提出的机器装载问题。该算法克服了简单遗传算法的缺陷,能够较好地平衡优化步骤并减少局部极小值成为最优解的可能。经过实验计算表明相较于传统遗传算法,该算法在工业生产线中能取得更好的结果。     

配置有限缓冲区的缸体生产线平衡优化

针对多工序生产线出现的不平衡问题,优化合理的缓冲区配置将是有效解决途径之一。文中基于双工位单缓冲区分解方法,将多工序生产线分为多个连续子系统,并建立最小化工件平均生产加工时间优化目标模型。采用模拟退火算法求解优化模型,得到各工位间的缓冲区容量配置。最后本文以柴油发动机缸体U型加工生产线为研究对象,并运用Plantsim仿真进行方法有效性验证。     

面向零件族的柔性生产线构形设计及优化

针对柔性生产线可适应多品种、中等批量产品需求的特点,提出一种面向零件族的柔性生产线构形设计方法。以投资最少、生产线空闲时间最短和生产线上的加工任务重现度最大为优化目标,综合考虑空间约束、节拍约束和加工任务先后顺序约束,建立柔性生产线构形设计的多目标线性混合整数规划模型;根据该模型的特点,给出基于分支定界的优化算法,求得模型的最优解。以缸盖柔性生产线为实例,验证该设计模型和优化算法的有效性。     

基于制造资源能力的装夹工艺分层设计技术

为发展创成式的计算机辅助工艺设计,研究了计算机辅助工艺设计系统中工件装夹规划的自动生成算法.基于扩展有向图,建立了零件的公差信息和基准-加工特征关系的数学表示模型,基于公差分析和制造资源能力模型,建立了从单件层到多件层的工件装夹工艺生产算法.该数学模型和算法可自动识别工件的加工特征、装夹基准,并根据制造资源能力和公差分析对装夹进行优化分组,实现装夹分组对工件加工精度的影响最小化,进而生成装夹规程.最后以实例证明了该方法的可行性.     

基于双砂轮架数控随动磨床的曲轴磨削加工过程优化

对汽车发动机曲轴生产线中双砂轮架数控随动磨床这一核心装备的曲轴磨削加工过程进行优化,通过合理规划双砂轮磨削工序,制定双砂轮维护策略,有效缩短加工耗时,降低生产成本。为了充分发挥双砂轮架系统独立随动的优势,将加工过程看作多旅行商问题,建立以单件曲轴平均加工耗时和磨削成本为优化目标,以生产节拍、磨床结构等为约束的加工过程优化模型。该模型除了砂轮档位磨削时间、砂轮移动时间和辅助时间以外,还考虑到生产线长期加工过程中修整砂轮时间和砂轮报废后更换时间,更加符合实际生产过程。针对由于磨床结构约束双砂轮不能始终同时磨削的情况,建立了允许某一个砂轮退回安全位等待的加工过程优化模型作为补充,使工艺优化具有更好的实用性。选择不同加工耗时和成本的权重设置,对某种规格曲轴进行双砂轮加工过程优化,将得到的最优加工方案与企业原有方案进行对比,验证了所提出模型的正确性及算法的有效性。     

基于聚类分析法的装夹规划算法研究

为解决计算机辅助工艺规划中的装夹规划问题,在定义加工单元的基础上,建立装夹规划数学模型,并提出了应用凝聚的层次聚类法求解该模型.把加工机床和工艺原理约束转换为加工单元间的距离,依据距离大小对加工单元聚类.根据加工顺序优先关系图,应用启发式算法对加工单元分组,对聚类的加工单元进行组间和组内排序.最后以零件ANC-101为例,验证了所提方法的有效性.     

基于可重构制造系统生产能力扩展过程的工艺重构

基于生产能力扩展,对可重构制造系统的工艺重构进行了研究,提出一种工艺重构方法——在现有制造资源(加工设备、刀具、夹具等)的基础上,根据各工位的装夹方式,对加工操作进行聚类和分类的预处理;通过增加并行工位,并以各工位间加工操作的转移实现工艺重构。构建了扩展后系统工艺平衡的数学模型,并提出一种结合遗传算法与自动机机制的混合算法来进行求解,通过实例验证了方法的可行性。     

采用差分进化算法的复杂轴零件工艺路线优化

针对某复杂轴工艺路线编制不合理导致加工效率低的问题,从现有工艺路线优化方案出发,将加工特征以加工精度为加工元节点进行详细划分,构架合理加工元编码,以生产实际中装夹为依据,对工艺约束关系分组分析,获得更优的约束矩阵表达。利用差分进化算法,以机床、刀具及装夹更换最少为目标函数,合理设计差分变异、交叉及序列有效性校验与调整算法。通过对比表明,优化方案相较于优化前方案以及工艺约束不分组方案,刀具、装夹更换次数均有减少。     

发动机装配线平衡改善研究

在大规模大批量流水制造业中,由于不合理的人员分配和工位安排使得平衡问题显得更为突出。在分析总结了汽车发动机预装线现状的基础上,针对由生产线平衡所导致的生产效率低的问题,建立以各工位作业时间离散程度最小目标优化模型,优化员工负荷继而提高生产效率。采用工业工程方法对初始解进行改进,在综合考虑工作节拍、优先关系约束以及其它相关约束下,用禁忌搜索算法数字化求解。最后,通过ED仿真软件对优化结果进行验证。     

考虑工序复杂性和员工差异的成组产品并行生产线平衡优化

针对具有产品关联性的成组产品并行生产线平衡优化问题,采用分阶段研究思路,先后考虑工序复杂性与员工技能水平差异,提出工序与员工分配优化方案。首先以工序优先关系和设备属性为约束,以生产节拍、时间均衡指数和复杂性平滑系数为优化目标建立优化模型,将工序合理分配于工位中。然后根据成组产品特性和各工位技能需求建立员工指派模型,将不同技能员工与工位匹配,减少并行生产线之间节拍差异,实现成组产品的均衡生产。采用遗传算法和拟退火算法分别求解工序分配问题和员工指派问题,并结合实例验证了优化思路与方法的有效性。     

基于时间向量的多工序加工系统工艺路线重组建模与优化

为增强工艺知识的重用性,提高工艺规划的柔性和动态适应性,提出基于时间向量和矩阵的多工序加工系统工艺路线重组建模与优化方法。通过分析多工序的共同作用因素及工序间复杂的耦合关系,构建了基于简单插入操作的惩罚时间矩阵、换刀时间向量、定位时间向量、装夹时间向量、旋转时间向量和加工时间矩阵。在此基础上,以非切削加工时间和空闲时间最小为目标,建立了多工序加工系统工艺路线重组模型,设计了工艺路线整数线性优化重组算法。通过汽车发动机缸盖加工工艺优化重组,验证了该模型和优化算法的有效性。     

面向CAPP的零件装夹规划算法研究

针对计算机辅助工艺过程设计（CAPP）中的零件装夹规划问题,提出了一种基于模糊聚类分析的装夹规划方法。从定义特征加工元着手,建立了零件的装夹规划数学模型,给出了求解此模型的模糊聚类分析方法。从工艺决策的角度,分析了影响装夹规划中加工元聚类的加工设备、特征可进刀方向、工艺原理约束等相关因素,以此计算出了加工元间的模糊相似性。基于加工元同安装相近关系矩阵,应用编网法对加工元在不同层次上进行聚类,形成了安装实体;基于加工元优先关系图,遵循换刀次数最少原则对安装内的加工元进行了排序。最后以实例验证了该方法的可行性。     

面向实际生产的冲压车间调度问题研究

在大部分对汽车冲压车间调度的研究中,冲压车间被简化为一类job shop模型的作业车间。根据汽车双向冲压生产线的实际生产特点,笔者提出了基于工艺约束并行机的双向冲压生产线调度模型。在该模型中,工件按设备顺序在生产线两端同时加工,且加工的工件及其加工时间和完工时间受两端工件工序数目约束。然后设计了启发规则和遗传算法混合的求解算法,最后以最大完工时间为优化指标进行验证,得到了具有很强实际应用价值的调度结果。     

基于智能水滴算法的装夹规划方法

针对计算机辅助工艺设计中的装夹规划问题,提出一种基于智能水滴算法的装夹规划方法。通过对加工特征进行分析来定义零件的操作单元及其约束关系,构建装夹规划的模型。将零件的各个操作单元与智能水滴算法中流动路径的各个节点相关联,利用水滴所携带的泥土量来表征操作单元之间的相似度,以此来构建智能水滴算法的适应度函数。在经过操作单元顺序约束矩阵所筛选出的可行解空间内进行迭代求解,通过水滴多次冲刷路径中的泥土量来筛选最优解,解码后获得了最优的装夹规划方案。以典型零件的装夹规划为例,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于多色集合理论的箱体类零件可重构生产线多目标优化算法

针对箱体类零件的可重构生产线平衡问题,提出一种基于多色集合理论的机加工线平衡优化求解方法,综合考虑机加工过程中的工艺、工位约束信息,将各约束分为三类,运用多色集合理论为各类约束快速构建直观的约束模型,并为模型求解设计了以生产节拍、机床投入、机床利用率为优化目标的启发式算法,该方法使问题求解过程中无需检验即可获取满足所有约束的解方案,较大地提高了运算效率,采用Pareto最优解集的方式筛选方案,获取具备增产能力的最优方案集,通过复杂实例验证了该方法的有效性和快速性。     

多工位多机器人装配过程的分布式点焊任务分配方法

整车焊装过程中多工位多机器人的任务分配与工艺规划是影响装配效率的关键问题。该问题涉及到多工位多机器人的层级化任务分配、单机器人点焊次序规划以及多机器人协同等子问题，是一个高度耦合且具有复杂工程约束的优化问题。传统任务分配方法往往以分步优化方式进行求解，在多工位多机器人系统中难以获得有效任务规划结果。为了解决该问题，考虑了机器人可达性、碰撞检测、工位内焊接周期等多重约束，构建了面向层级化任务分配与焊接次序协同规划的多工位-多机器人任务分配(MS-MRTA)问题的综合优化模型，提出改进的自组织神经网络及循环优化策略，获得了MS-MRTA问题的优化求解方案。通过整车侧围案例对所提出方法进行应用验证，结果表明，所提出算法将多工位焊装周期平均下降14.49%,工位内多机器人运行时间一致性提升54.22%。