基于子装配的装配序列规划方法研究

为了提高复杂机械产品装配序列规划的效率,提出了基于子装配的装配序列规划方法.建立了基于有向约束图的装配模型,并给出了基于子装配的装配序列规划系统框架,从而将产品装配序列规划问题转化为子装配的装配序列规划问题;给出了子装配的相关定义,并从稳定性和干涉性两个方面设计了子装配的识别方法;最后,给出了系统算法流程图,并通过电机车轴承箱装配实例验证了该算法的有效性.     

基于蚁群算法的模具装配序列规划

基于装配体基本信息,建立干涉矩阵、联接矩阵表达零件间联系。根据干涉矩阵实时判断当前操作是否影响后续零件装配以确保几何可行性,建立被连接件优先原则保证被连接件装配优先于紧固件,以高稳定性及较少的重定向次数作为优化目标函数,采用蚁群算法生成优化装配序列。最后用模具装配序列规划实例验证了该方法的可行性。     

基于遗传-蚁群算法的装配序列规划研究

产品的装配序列影响产品的装配效率、装配成本,传统装配序列求解方法当面对多零件复杂产品时,易产生组合爆炸,求解效率低下。为求解复杂产品的装配序列,通过给定产品的三维模型,建立产品的干涉矩阵、接触矩阵和工具列表表达产品的基本装配信息。利用蚁群算法所具有的正反馈机制和启发式概率搜索的特点,启用优先约束矩阵对装配序列进行优化,使得搜索过程不断收敛,迅速逼近最优路径。为了避免陷入局部最优,将蚁群算法和遗传算法相结合,以获得更好的优化效果。最后通过实例验证了遗传蚁群算法的有效性和高效性。     

基于割集算法的车削夹具虚拟装配序列规划

目前航空航天企业产品结构复杂,零部件数量众多,且在实际加工过程中需要大量的夹具。针对小批量、多品种的生成模式,快速准备符合加工要求的夹具是航空航天企业急需解决的问题。应用装配关联图为基础,描述某车削夹具的装配信息模型,结合割集算法的技术,设计并实现了产品的虚拟装配序列规划,并对生成的装配规划进行评价。应用该装配序列规划方法可实现夹具的快速工装,明显提升生产效率。     

BAS-LSA混合算法在装配序列规划的应用

针对闪电搜索算法在求解装配序列规划问题中求解精度低、易陷于局部最优的缺点,提出一种将闪电搜索算法和天牛须搜索算法结合的混合算法.算法前期使用闪电搜索算法对种群进行搜索,对于搜索后不满足几何可行性的个体用天牛须搜索算法进行优化,用天牛须搜索算法来提高闪电搜索算法的局部搜索能力,避免闪电搜索算法陷入局部最优,提高求解精度;...     

基于简化配合关联图的装配序列规划

文章首先利用模糊数学理论建立了装配过程中零件级以及工艺级因素相对于装配难度的隶属函数,在具体操作中,以该函数值作为配合关联图中连接两个零件节点之间弧上的权,建立包含所有零件节点的赋权完全图,求最优装配序列的过程是在该完全图中求一个无圈连通支撑子图,当将该子图所包含的弧上的权按由大至小的顺序排列,其相应的节点的排列即形成装配序列.为降低算法的复杂性,本文提出了模糊简化配合关联图的建立方法以及子装配体的识别方法.     

改进布谷鸟算法在装配序列规划中的应用研究

针对装配序列规划问题,建立考虑装配序列的几何可行性、稳定性、聚合性、重定向性的装配关系模型以及基于适应度函数的装配序列优化数学模型。提出一种改进布谷鸟算法对装配序列规划问题进行求解,采用随机键和最小位置规则的方法设计基于零件编号、装配方向、装配工具的3层编码方案;设计基于最小装配成本的初始化策略与随机初始化策略相结合的混合种群初始化策略,提高种群质量;改进种群进化和搜索方式,将种群分为3个子群,并分别采用自适应步长飞行、标准步长飞行和交叉、变异的方式进行种群更新,提高算法的收敛速度和求解精度。最后通过实例应用及与其他算法的比较,验证了所提出的改进布谷鸟算法在求解装配序列规划问题上的有效性和优越性。     

基于改进遗传算法的机翼装配序列智能规划

针对飞机机翼零件多、装配方式多样且关系复杂等问题,提出一种基于改进遗传算法的飞机机翼装配序列规划方法.该方法考虑到机翼装配过程中大量梁、肋等零部件具有曲面外形的特征,通过建立装配优先关系矩阵和非正交干涉矩阵作为装配的约束条件,增加装配方向,并在此基础上以装配过程中零件的重定向次数和装配工具的更换次数为优化目标,建立起装...     

基于优先矩阵的叶片泵装配序列规划研究

针对叶片泵装配序列规划研究的复杂,传统的例如大量串行型装配序列以及迭代次数繁多的算法优化序列不能解决最优装配序列问题,提出一种基于优先矩阵的装配序列优化分析算法。通过对叶片泵的模型零件数,装配顺序、装配约束以及装配工具的分析,完成叶片泵各装配要素优先矩阵的创建,并根据实际需求,结合叶片泵装配中并行过程拾取,建立装配序列优化分析算法并给出叶片泵的模拟装配过程实例。结果表明,运用优先矩阵并结合装配并行拾取过程得出的装配实例优化了装配序列,同时加快了装配序列求解速度,提高了装配效率,从而验证该方法的可行性。     

基于知识规则与几何推理的非单调装配序列规划方法

针对传统装配序列规划不考虑非单调因素的问题,提出一种基于知识规则与几何推理的非单调装配序列规划方法。首先,对非单调装配过程及其特点进行了分析,并采用包含状态信息的层次关联图及装配知识规则两种方式对非单调装配过程信息进行表达。最后依据所建立的装配信息模型,采用基于知识规则与几何推理相结合的非单调装配序列生成方法,实现非单调装配序列的规划。     

基于多色集合理论的产品装配序列规划研究

使用多色集合理论为产品装配建立信息模型,给出了装配基准的确定方法,并结合分层结构树图建立了产品分解图和装配图的生成算法。利用该算法可得到产品的可行装配顺序方案集合。最后结合实例给出了产品装配问题的求解思路。     

基于割集算法和子装配体识别的装配顺序规划

以装配关联图为基础,采用装配邻接矩阵和装配优先约束矩阵描述装配信息,结合子装配体识别技术和割集算法的装配序列规划技术,开发了割集及子装配体的生成算法以及装配顺序生成算法,设计并实现了产品的装配顺序规划,并以液力变矩器为例进行装配顺序的规划和Pm/E Division环境下的虚拟装配仿真.应用表明,所开发的装配顺序规划成功地解决了"组合爆炸"问题,为虚拟装配提供了基础.     

基于遗传算法的装配路径规划

提出应用遗传算法进行装配路径规划的方法,装配路径在二维平面内进行优化,优化目标为在不与障碍物发生干涉的情况下零部件装配路径最短.通过MATLAB编程以实例说明该方法的有效性.     

基于离散布谷鸟搜索算法的拆卸序列规划方法

文章提出一种基于离散布谷鸟搜索算法的拆卸序列规划性方法,该方法以赋权拆卸混合图模型为理论基础,并以此为基础建立了可拆卸条件。首先,建立离散布谷鸟搜索算法和拆卸序列规划之间的映射关系;其次,基于最优拆卸方向分层筛选顶点集合组成初始种群;再次,利用离散Levy飞行对鸟巢位置进行变换,利用离散巢寄生行为进行鸟巢的局部调整。在达到最大迭代次数后,对属性值比较好的几个鸟巢进行解码并判断可行性,最终得到最优可行拆卸序列。以管路模型为例,分别利用离散布谷鸟搜索算法、遗传蝙蝠算法和粒子群优化算法进行了拆卸序列规划。经过比较后发现,该方法求解出的拆卸序列质量较高。     

基于和声搜索算法的工艺序列规划方法研究

针对加工中心上的工艺序列规划问题,提出了一种以加工时间最短为优化目标的和声搜索求解方法。通过分析加工零件的特征关系,根据加工中心具有自动换刀和工作台转位的功能,从而采用矩阵来储存每个工序对应的刀具编号和工作台转位特征。该算法只需通过改变矩阵数据,就能自动生成所需的工艺方案,并且只用更改零件所对应的约束矩阵,就能快速实现零件的工艺序列优化。实例分析表明,在该模型下的和声搜索算法能很好地求解工艺序列规划问题,优化结果满足约束条件且提高了生产效率。     

机械产品装配序列评价方法的研究

产品的装配顺序对产品的整体质量起到很大的影响，因此对复杂机械产品的装配序列进行评价是非常重要的。论文针对机械产品，建立其装配序列的评价模型，应用模糊综合评价法．对减速器产品的装配序列进行了模糊评价，从而优化筛选出最佳装配序列。     

基于功能和装配关系的装配单元规划北大核心

装配单元规划是在一定的产品功能和装配关系下,将产品划分为若干个零部件的集合。首先分解产品功能,构建功能单元模型,然后将产品零部件分为功能件和连接件,基于功能件间装配关系信息,构建装配语义信息表和装配关系模型。选定装配基础件,综合功能单元模型和装配语义模型,通过模糊聚类完成装配单元划分。     

基于PID算法的脚踏板装配控制系统

针对脚踏板本体与心轴铆接的问题,完成了一种基于ATMEL公司MAGE16单片机的脚踏板装配控制系统的软硬件设计。该控制系统采用了PID算法。使用结果表明,该控制系统提高了控制精度,减小超调量及静态误差,缩短了调整过程时间,能满足系统的要求。     

基于仿真的装配生产线规划与优化

基于最优化思想、计算机仿真和虚拟制造技术,建立虚拟装配生产线规划系统的总体结构.针对装配线规划复杂优化问题,建立装配生产线平衡规划的数学模型,应用基于可行作业序列的遗传算法进行求解,获得作业平衡规划静态优化解;同时建立生产线的动态仿真模型,进行动态仿真分析验证,对生产线运行的动态性能进行分析与评价,结果反馈到静态规划过程来修正规划方案,从而改进和优化装配规划整体设计方案.     

基于ADPSO算法的焊接机械手运动轨迹规划方法

为解决因焊接机械手运动轨迹特征难提取、非线性特性强,导致运动轨迹规划误差大的问题,提出一种基于ADPSO自适应粒子群优化的轨迹规划方法。分析了关节角度、加速度及位姿间的线性关系,采用三次多项式曲线求解焊接机械手关节在不同坐标方向上首端、末端、初始点及结束点的向量值,将向量参数作为方程的输入,求得关节转角。根据机械手每个位置的最大和最小关节转角,建立轨迹目标函数,约束机械手可达到的最大加速度、最短和最长位移及角速度。采用ADPSO法将目标值看作种群粒子,建立全局目标搜索函数,对运动目标定位搜索,完成轨迹规划。试验结果表明,所提方法的轨迹规划精准度较高,与理想轨迹较吻合,针对关节角度和关节速度的规划效果均佳。