基于赋时Petri网的装配序列规划符号求解

赋时Petri网非常适合装配序列规划问题的建模,然而组合复杂性严重制约了基于赋时Pefri网模型的装配序列规划问题的求解规模.OBDD能为Petri网的状态空间及装配序列规划过程中的数据提供符号表示,并在规划过程中实现隐式操作,有效地缓解了组合复杂性.通过将赋时Petri网中的赋时迁移用等价的赋时迁移结构代替,赋时Petri网转换为等价的普通Petri网,基于此提出符号有序二叉决策图OBDD装配序列规划算法,求解最优装配序列.     

引入基因修复技术的产品装配序列规划方法

将基于遗传学原理的基因修复技术引入用于求解装配序列规划问题的遗传算法,该算法采用基因组描述装配过程中的零部件顺序信息,通过建立先序关系矩阵描述装配过程中零部件的装配优先关系及几何可行性约束.利用基因"修复"操作,将子代个体中违反先序约束的基因"修复"为有效基因,从而保证了整个种群的基因多样性,避免了进化过早地收敛于局部最优解,使得最终结果的评价指标更优.某二级减速器的装配规划实例表明,该方法是一种具有工程实际意义的产品装配序列规划方法.     

基于加权启发式遗传算法的装配序列规划

传统遗传算法求解装配序列规划问题时会在初始化过程中产生大量非可行序列,影响求解速度并且导致最终得到的规划解质量不高.针对该问题,通过在初始化过程中加入启发式算子和基于无向图的广度优先搜索策略,保证了初始化个体的可行度和高适应度;在此基础上,对装配规划问题的特征重新对选择、交叉和变异算子进行了设计.实验表明,改进后的算法具有更好的稳定性和高效性,并且算法执行过程中不需要注入人工信息,使得装配过程更加自动化.     

基于蚁群算法的改进装配序列规划方法

机械产品的装配序列直接影响到产品质量和成本,装配序列规划是产品设计的重要内容.为快速实现产品装配序列规划,根据零部件间的装配优先关系,提出了一种改进的装配序列规划方法,并基于蚁群算法予以实现.该方法充分考虑装配过程中的几何约束关系,并引入稳定性、装配经验等因素的影响,以稳定性、装配经验、装配工具和方向的改变次数为影响因子构建优化目标评价体系,使所得解更具有实际指导意义.在求解过程中,根据几何约束关系运用动态候选集合策略限制蚁群的搜索空间,提高了搜索效率;考虑稳定性因素的影响改进了蚁群的状态转移规则,同时引入局部-全局信息素更新规则,保证了蚁群获得最优或近优解.最后,通过实例研究验证了算法的可行性和高效性.     

基于粒子群优化算法的装配序列规划研究

针对装备制造业中存在的装配序列规划问题,建立最小化装配次数和方向改变次数之和为目标的优化模型。针对优化模型提出具有随机性特点的初始种群启发式编码,设计粒子群算法。为避免粒子陷入局部最优,采用不同程度的局部搜索操作方式,达到增强粒子群算法局部搜索的能力。实例验证表明,该算法在解决装配序列规划问题上具有优势,求解效果较好。     

基于CPDL模型检验的装配序列规划

模型检验的智能规划方法具有较高的求解效率,是当今通用智能规划研究的热点.由于模型检验的命题动态逻辑规划方法无法从拆卸角度求解规划问题,给出了含逆反动作的命题动态逻辑的符号模型检验算法,开发了CPDL符号化模型检验工具;针对一般智能规划问题中的机械装配序列规划问题,从装配体的拆卸出发,给出了基于CPDL模型检验技术的装配...     

基于粒子群算法的数字编码DNA序列集设计

从DNA编码应满足的多约束条件中选取改进的约束条件,针对这些约束条件提出DNA个体应满足的评估公式,以及目标序列集设计的问题模型,分析了DNA序列数字编码的意义及其在优化算法中应用的优点,并采用改进粒子群算法(DE-PSO)解决DNA序列设计的多目标优化问题.仿真结果表明,该算法在求解DNA序列集设计的最优值方面具有良好的效果.     

基于粒子群算法的装配规划研究

根据复杂产品装配规则问题的特点和要求,提出了一种粒子群装配优化算法.该方法采用干涉矩阵作为优化解的几何搜索空间.以重定向次数、工具更换次数、装配类型改变次数作为装配成本评价指标,实现了对装配过程的多目标优化.并得到最优装配规划序列.通过实例时算法的有效性进行了验证.     

齿轮泵装配过程的综合评价

对齿轮泵的装配过程评价进行研究,旨在实现齿轮泵装配序列及装配操作工艺的综合评价.构建了装配操作方便性、装配精度保证性、装配工艺简单性和装配可行性4个一级指标下的16个二级评价指标,采用层次分析法确定了各指标的权重.此外,利用最优参考集和定量计算相结合的方法,得到待评价序列在各指标下的隶属度,实现了装配过程的模糊综合评价.最后,以CB型齿轮泵的装配过程为例,验证了评价方法的可行性和实用性.可为工程实际中齿轮泵的装配规划提供依据和参考.     

半无限规划问题可行方向与离散相结合的算法

为了得到优化模型中半无限规划问题的局部最优解,结合ZOUTENDIJK可行方向算法以及基于有限覆盖理论基础上的对约束集合离散的算法,给出了一种新的求解半无限规划问题的离散与可行方向结合的算法;并根据择一定理以及一阶最优性充分条件证明了由此新算法得到的迭代点序列能够收敛到半无限规划问题的局部最优解;最后利用此新算法求解了一个半无限规划问题的实例,得到的迭代最优点序列收敛到了最优解,验证了此算法的可行性.     

Optimization of Wind Turbine Hub Assembly Sequence Based on Intelligent Algorithm

A method for hub assembly sequence planning oriented to the fixed position layout is proposed. An assembly relationship model was constructed to describe the relationship between hub assembly components and workstations, considering the layout of the hub assembly line and process constraints, including the assembly precedence matrix, workstation assembly capability table and criticality table of components. The evaluation mechanism for the assembly sequence was established. Values from the evaluation functions with engineering significance were used to select the optimal assembly sequence from the perspective of assembly time, assembly index and assembly path distance. In function, the criticality of components was introduced into the traditional assemblability index, comparing the multi-objective dragonfly algorithm (MODA) with non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ (NSGA-Ⅱ) to complete the assembly sequence planning and assignment for workstations. The optimized results show that the presented method is feasible and efficient for solving the hub assembly sequence planning problem.     

自适应熵疫苗算子的免疫图像分割方法

本文针对二维熵图像分割算法存在计算量巨大的问题,基于免疫调节机制,设计了一种新的图像分割方法．该方法利用免疫疫苗理论,并与熵理论相结合,提出了熵疫苗算子．熵疫苗作为抗体疫苗进行选择,通过熵运算,提取更新疫苗库,从而使得最优分割阈值的形成及疫苗库的更新具有自适应性,疫苗的选择更加准确有效．仿真实验表明熵疫苗算子加快了算法的搜索速度、提高了算法的适应性．该算法对复杂图像具有良好分割效果和较强的实时处理能力．     

基于熵权模糊评判的战时器材调运方案评价

运用熵权模糊评判的方法对战时复杂环境下的器材调运方案进行评价，得出备选方案的合理优劣次序。首先建立评价问题的指标体系，采用熵权法得出评价指标体系的熵权；然后运用模糊理论得出所求问题的结论；最后通过实例对该方法的可行性和实用性进行了说明。     

基于模糊评判的装配序列生成

利用模糊逻辑用于优化装配序列生成的方法,在讨论装配序列评价特点的基础上,分析了影响装配序列产生的6个重要因素;根据模糊集理论建立了这些因素的隶属度函数,建立了评价装配序列“易于装配”的综合标准,给出了评价指标规范化计算方法。通过对满足优先约束集的零件,产生当前可分解零件集,根据“易于装配”综合标准判优进行逐层分解,产生优化装配序列。最后应用飞机发动机装配实例验证该装配序列规划方法的有效性。     

位姿空间方法在装配规划中的应用

描述了位姿空间方法在装配路径规划和装配序列规划中的应用。用具有位置分量和方向分量的特征元素描述物体,和方向分量相互匹配的特征元素对计算物体间Ｃ－空间障碍,由零件在产品装配模型中的几何约束生成局部拆卸方向和全局拆卸方向,构造并搜索产品分解树生成装配序列,在考虑拆卸方向前提下运用位姿空间方法,以目标的可见性测试和改进的具有动态栅格和动态步和的Ａ＾＊算法,推导当前装配（拆卸）零件在固定姿态下由装配起点到     

一种基于动态均分的最大信息系数改进算法

针对最大信息系数(maximal information coefficient, MIC)算法计算时间复杂度较高的问题,提出一种基于动态均分的最大信息系数(dynamic equpartition of maximal information coefficient, DE-MIC)改进算法,利用动态均分对两变量在网格中的散点图进行不断迭代寻优,通过对获得的互信息进行正则化得到最优的DE-MIC值,同时利用标准的可移植操作系统接口(portable operating system interface of UNIX, POSIX)对数据集进行多线程计算,使算法在大规模数据集上的计算效率更高。经过在多个数据集上与快速最大信息系数算法(rapid computation of the maximal information coefficient, RapidMIC)比较, DE-MIC算法在保持原有最大信息系数算法普适性和均匀性的前提下,计算速度更快且效率更佳。     

一种基于动态均分的最大信息系数改进算法

针对最大信息系数(maximal information coefficient, MIC)算法计算时间复杂度较高的问题,提出一种基于动态均分的最大信息系数(dynamic equpartition of maximal information coefficient, DE-MIC)改进算法,利用动态均分对两变量在网格中的散点图进行不断迭代寻优,通过对获得的互信息进行正则化得到最优的DE-MIC值,同时利用标准的可移植操作系统接口(portable operating system interface of UNIX, POSIX)对数据集进行多线程计算,使算法在大规模数据集上的计算效率更高。经过在多个数据集上与快速最大信息系数算法(rapid computation of the maximal information coefficient, RapidMIC)比较, DE-MIC算法在保持原有最大信息系数算法普适性和均匀性的前提下,计算速度更快且效率更佳。     

三维数字化装配工艺系统的研究

装配工艺规划是一项复杂的任务．传统的计算机辅助工艺规划系统都是二维的,目前国内外尚无成熟的三维数字化装配工艺系统出现．以作者为某工厂开发的“涡轮泵三维数字化装配工艺系统”为例,规划了系统的体系结构,建立了集成化的装配模型,并研究了系统实现中的关键技术．采用几何推理和人工知识相结合的方法进行装配顺序规划,探讨了路径规划和碰撞检测问题,最后实现了三维环境下产品的交互式工艺规划及仿真．