面向复杂机械产品的目标选择性拆卸序列规划方法

为提高复杂产品目标选择性拆卸序列规划的效率,基于自底向上的思想,提出一种拆卸混合图和粒子群算法相结合的方法。为了表达产品零部件间的内部约束和拆卸优先关系,建立产品拆卸混合图模型,并推导出可拆卸性约束表达式。基于粒子群优化算法,给出目标选择性拆卸序列规划问题的数学描述和粒子适应度计算公式。利用图深度搜索算法确定拆卸目标位置,并设计目标驱动递归推理法生成可行目标选择性拆卸序列,以此初始化粒子,通过粒子进化,实现了复杂产品目标选择性拆卸序列最优化的快速求解。以一个全自动洗衣机为拆卸实例,用所提方法进行目标选择性拆卸序列规划求解,通过分析试验结果,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于结构模型的拆卸序列规划研究

为了解决装配结构复杂的产品拆卸序列规划中因数据组合爆炸而导致运算量剧增的问题,首先分析了典型装配体的拆卸特点,以零件自由度交集的运算结果作为拆卸方向的判断依据,提出了约束消除的概念,进而通过启发式算法实现了拆卸序列的自动生成;为了提高拆卸序列规划的运算效率和计算结果的实用性,引入了以装配关系为基础的层次化结构模型,通过逐层分解的方法降低了装配结构深度,避免了从整个复杂装配体上求单一零件的拆卸序列,达到了减少运算的目的;最后以简化的汽车为例,阐述了基于结构模型的拆卸序列规划过程。研究结果表明,以层次化结构模型为基础、以约束消除为原则的拆卸序列规划能有效降低运算量,从而控制复杂产品的数据组合爆炸问题。     

增强现实诱导拆卸序列规划研究

装配体的拆卸序列规划研究对于增强现实维修诱导系统具有重要意义。为能以较高效率求解诱导拆卸装配体的序列方案,基于装配体中零件之间的干涉矩阵,提出并建立目标装配体的拆卸混合层次图模型。通过拆卸影响因子的分析,进一步得到装配体拆卸时间数学模型,并运用自适应遗传算法求解最优的拆卸路径。最后,通过增强现实诱导拆卸系统仿真实例,验证了此方法的可行性和准确性,为增强现实诱导拆装系统的进一步开发和改进奠定了基础。     

基于改进人工蜂群算法的产品拆卸序列规划

为了提高复杂产品拆卸序列规划效率,提出了一种改进的人工蜂群算法用于此类问题求解。通过拆卸混合图表达产品零部件之间的连接关系和优先约束关系,并推导出可行拆卸序列的约束表达式,建立拆卸序列规划数学模型和适应度计算公式。对初始种群进行了优先约束规划,提出一种可行度算法用于蜂群对蜜源的搜寻与选择。定义了自适应选择参数、动态平衡可行度与适应度算法的优先配比,以实现复杂产品拆卸序列规划的快速求解。最后以内啮合齿轮泵为实例,利用所提方法进行了拆卸序列规划求解,通过分析实验结果,并对比传统人工蜂群算法,证明了该方法的可行性和高效性。     

面向机械零件设计的可选择性拆卸策略研究

机械零件可选择性拆卸规划能够实现从一个装配体上拆除一个或几个零件,这对于产品维修、报废处理和回收利用是非常有用的。尽管完全拆卸规划算法也能得到可行的拆卸序列,但由于完全拆卸规划方法需要将装配体的所有零件都进行拆卸,通过适当的分析和评价也能找到所需的可行拆卸序列,但这是非常困难的,特别当零件数量较多时,通常得不到最优解。本文在建立广义的机械零件CAD模型的基础上,定义了装配体中的拆卸波是装配体中某些零件的一种拓扑关系,可反映零件之间的拆卸顺序。并在此基础上提出了一种基于拆卸波的零件可选择性拆卸规划算法。该算法的计算量小,容易用它来进行高效的搜索,获得最优的零件可选择性拆卸序列。     

一种面向拆卸稳定性的产品拆卸序列规划方法

针对拆卸过程稳定性问题,以及复杂产品拆卸图模型构建困难和效率低等不足,提出一种面向拆卸稳定性的拆卸序列规划方法。充分分析面向绿色制造和循环经济的拆卸的特点和原则;通过分析产品的CAD模型,构建一种集零部件类型、零部件可行拆卸方向集、零部件拆卸空间制约矩阵、零部件接触矩阵、零部件自由度约束矩阵等于一体的产品拆卸信息分析模型;提出相关拆卸优先原则和稳定性原则;给出基于拆卸过程稳定性的产品拆卸序列规划算法;通过一个完全拆卸和目标零件拆卸实例验证该算法的可行性、实用性。     

基于不确定规划的产品拆卸序列规划

分析了产品拆卸序列规划中的不确定性,在基于混合图的产品拆卸模型的基础上,将产品拆卸序列规划转化为一类不确定规划问题。以机会约束规划模型为基础,使用模拟退火算法,给出了基于不确定规划的产品拆卸序列规划求解流程和算法。最后,通过一个简化的计算机主机箱实例说明了方法的有效性及优越性。     

产品分层分级的交互式拆卸装配序列规划

为降低产品装配序列规划的难度,提出一种可行且实用的基于分层分级的交互式拆卸装配序列规划方法。通过对产品装配数据集的合理分类,装配工艺信息可以被产品工艺资源树有效地组织和管理;根据所提装配体分层分级思想,定义了共轴线约束和共平面约束法则两种分层分级法则;在产品工艺资源的基础上,采用一种遍历迭代算法重组装配结构层次和更新装配位姿矩阵;按照产品的层次级别,实现了交互式的拆卸装配序列规划方法,该方法同时可以规划装配所需的工装或工具信息。通过一个典型的机械产品验证了该方法的有效性和实用性。     

基于拆卸和拆卸约束矩阵的装配序列规划

针对虚拟装配中装配序列规划问题,构建了基于拆卸法的装配序列求解方法。引入了拆卸操作和拆卸约束矩阵,提出了以无序树作为拆卸操作的数据存储结构,并给出装配序列求解的具体算法,建立了装配序列的评价模型,并通过案例验证了算法的可行性。     

考虑不定拆卸程度的选择性异步并行拆卸序列规划

针对废旧产品再生过程中常用的选择性拆卸规划方法无法全面考虑所有零部件再生收益的问题,提出了考虑不定拆卸程度的选择性异步并行拆卸序列规划方法.通过拆卸混合图表达产品零部件之间的连接关系和优先约束关系,在此基础上,以目标件逆向搜索出的最小必拆零件集合为拆卸程度下限,获取不同拆卸程度集合;以拆卸时间最小、拆卸利润最大为优化目...     

虚拟装配中拆卸序列规划算法的研究与实现

为了解决装配体拆卸序列的生成与优化问题,利用零件的拆卸约束关系,建立了矩阵表达的包括几何约束、拆卸工具约束以及稳定性约束的多目标数学模型。利用干涉矩阵确定可行的拆卸方向,利用支撑矩阵分析拆卸过程的稳定性,利用拆卸工具列表分析拆卸过程中所用的拆卸工具。在运用蚁群算法寻求最优的拆卸序列过程中,加入方向变化因子、工具变化因子和稳定性因子,对拆卸转移概率公式进行了改进,通过更新局部和全局信息素,指导算法快速寻找最优解,最后以动车组转向架轮对作为实例验证了算法的可行性。     

面向零件不可拆的复杂产品拆卸序列规划

针对实际拆卸过程中可能遇到的零件不可拆问题,为提高拆卸效率、降低拆卸成本,提出了面向零件不可拆的复杂产品拆卸序列规划方法.为更好地表达产品拆卸信息,构建了拆卸混合图模型；为产生新拆卸方案,提出了模型重构方法,该方法通过构建已拆卸零部件集、受影响零部件集、子受影响零部件集来实现模型的更新；根据目标拆卸体的可拆卸性,并结合拆卸序列优化算法来产生具体的拆卸方案和拆卸序列.以洗衣机为例对所提方法进行了验证,结果表明该方法较好地解决了零件不可拆问题,产生了切实可行的拆卸方案和拆卸序列,降低了拆卸成本、提高了拆卸效率和拆卸安全性.     

基于图论的产品拆卸顺序规划

为了提高产品拆卸顺序规划效率,分析装配体零件间的配合特征,提出将图论中的度引入产品拆卸顺序规划中,研究干涉矩阵与干涉图之间的关系,明确了装配连接图的邻接矩阵表达方式,推演了子装配体判别准则,给出了子装配体识别算法流程,实现了在拆卸过程中迅速确定基准件和子装配体的目的。实例分析表明,采用该方法降低了拆卸顺序分析的复杂度。     

基于特征的产品装配序列自动规划研究

以问题规约的求解策略,以分解法规划产生的装配序列,提出与或图表达装配体拆卸序列解空间。通过求解拆卸序列与或图的解空间得到装配体的拆卸序列,将拆卸序列反向得到装配序列。为降低装配体拓扑联接图的复杂度,对作业组件做识别,文中提出判断零件拆卸性的 ３ 个条件,大部分零件无需进行干涉检验,而由逻辑推理即可判断是否满足拆卸条件,每一成功拆卸操作对应于一个拆卸或装配序列,避免了多次试凑,有更高求解效率,可更广泛地用于装配序列求解上。     

基于Pareto解集蚁群算法的拆卸序列规划

为提高产品拆卸序列规划的效率,分析拆卸序列规划问题中的多个优化目标平衡问题,提出一种基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法求解此类拆卸规划问题,并给出拆卸序列的构建过程。通过利用拆卸矩阵推导拆卸可行条件,获得可以执行拆卸操作的零件及其可行的拆卸方向。通过利用零件的轴向包围盒(Axis aligned bounding boxes,AABB)计算零件的拆卸行程。考虑拆卸方向改变次数、拆卸总行程、拆卸零件数量为优化目标,通过利用蚁群算法搜索可行解并计算各个解之间的支配关系,得到Pareto解集,实现求解优化的拆卸序列,给出算法的具体步骤。最后以单杠发动机为拆卸实例,利用所提方法进行拆卸序列规划求解,通过分析试验结果,并对比典型的单目标蚁群规划算法,证明了该方法的高效性和可行性。     

基于粒子群算法的产品拆卸序列规划方法

为求取复杂产品的最优拆卸序列,建立了一种产品拆卸赋权混合图模型.利用该模型可以有效地表达组件问的拆卸优先关系,将零件的拆卸序列规划转化为图模型寻优的问题.基于该模型,推导出可拆卸性条件,并通过几何推理的方法产生可拆卸序列.针对复杂产品拆卸序列规划的特点,为了将赋权混合图模型映射到粒子群模型,给出了粒子速度和位置公式以及粒子进化规则,构建粒子适应度,应用粒子群算法实现了复杂产品的最优拆卸序列规划.最后,通过一个实例验证了该方法的有效性.     

基于蚁群算法的单目标选择性拆卸序列规划研究

根据选择性拆卸的特点,介绍了基于混合图的选择性拆卸模型.该模型描述了零件间的接触连接关系和非接触优先关系.基于混合图模型,以单个零件为目标推理生成选择性拆卸序列解空间;然后结合蚁群算法,从所有可行序列中搜索最优或接近最优的单目标零件选择性拆卸序列.最后,通过实例说明该方法的可行性和有效性.     

基于拆卸约束图的产品可行拆卸序列生成算法

拆卸序列生成是拆卸工艺及规划的重要内容之一。针对拆卸序列规划过程中的可行拆卸序列遗漏问题,首先阐述了拆卸约束图(disassembly constraint graph,DCG)理论,提出了一种基于干涉矩阵的邻接点判断方法,结合拆卸约束图,建立拆卸模型,给出了生成产品所有可行拆卸序列的算法。最后,给出了一个生成可行拆卸序列实例,验证了这一方法的可行性及其有效性。关键词:拆卸;拆卸序列规划;拆卸约束图;干涉矩阵     

基于子装配识别的产品拆卸序列生成研究

对含有较多零件的复杂产品拆卸方法作了讨论,提出了一种基于子装配识别的拆卸序列生成算法。根据装配连接图和干涉图识别出子装配体,然后将子装配体看作一个零件,采用装配经验知识与几何推理相结合的方法生成子装配体序列,最后以一个装配实例说明了算法的有效性。     

面向协同装配规划的装配单元规划方法

作为复杂产品装配规划的有效求解策略,协同装配规划将复杂产品的装配规划结构按照装配要求分解为简单的子装配规划结构,子装配规划结构的最优或次优装配序列采用成熟的装配规划方法求解,通过装配序列合并得到产品的整体装配序列。协同装配规划所要解决的首要问题是装配规划结构分解,针对这个问题,提出装配单元规划方法。首先从产品可装配性的角度分析了影响装配单元规划的装配设计和装配工艺约束,并对归类的部分装配约束进行量化;进而基于模糊层次分析法生成装配单元决策图,采用最小生成树算法生成候选装配单元。同时,建立装配关系干涉矩阵对候选装配单元进一步验证,生成装配过程中互不干涉的装配单元。以一款电动机装配体为例验证提出的方法,结果表明该方法是一种求解装配规划结构分解问题的有效方法。