复杂产品装配顺序评价的路径反馈方法

装配路径规划是检验复杂产品装配顺序的一个重要手段,能直接地反映出产品装配顺序的可行性与工艺性,避免大量的设计与制造返工.本文提出了一种复杂产品装配顺序评价的路径反馈方法,基于集成装配资源的装配顺序建立了面向路径规划的装配过程链模型,根据扫掠体闭包算法生成了产品在相应装配过程链下的装配路径;在此基础上建立了装配路径的参数化分析模型以及路径与装配顺序的可行性与工艺性之间的影响关系,通过路径反馈的方法评价复杂产品装配顺序.以某型飞机组件装配为例验证了技术的有效性.     

基于蚁群算法的选择性拆卸序列规划研究

为提高选择性拆卸序列规划的效率,提出了基于蚁群算法的选择性拆卸序列规划方法.建立混合优先关系图,表达了产品各零部件间的几何约束关系和拆卸过程中的稳定性影响.针对拆卸目标件,基于混合优先关系图获取拆卸零件集合,保证准确、快速地拆卸目标零件.运用动态候选集合策略限制蚁群的搜索空间,构建了能快速求解的目标件拆卸序列规划方法.最后通过实例验证了所构建方法的有效性和可行性.该方法充分考虑装配过程中的几何关系约束和装配过程中稳定性的影响,使所得解更具有实际指导意义.     

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.     

装配序列规划的一种改进蚁群算法

在当前的基于蚁群算法的装配／拆卸序列规划研究中,装配／拆卸序列都是在假设整个产品中 各个零件处于失重的情况下生成的,没有考虑零件稳定性,导致生成的序列不能完全反映工程情况。针 对这个问题,提出了使用扩展支撑矩阵来判断稳定性的思想;对蚁群算法的转移概率表达式、成本函数 及信息素更新表达式进行了相应的改进,建立了装配序列规划问题一种改进蚁群算法。实例仿真实验结 果表明:改进蚁群算法较之于已有的蚁群算法和遗传算法更为高效,所得到的解更具有工程意义。     

装配序列规划的一种改进蚁群算法

在当前的基于蚁群算法的装配／拆卸序列规划研究中，装配／拆卸序列都是在假设整个产品中各个零件处于失重的情况下生成的，没有考虑零件稳定性，导致生成的序列不能完全反映工程情况。针对这个问题，提出了使用扩展支撑矩阵来判断稳定性的思想；对蚁群算法的转移概率表达式、成本函数及信息素更新表达式进行了相应的改进，建立了装配序列规划问题一种改进蚁群算法。实例仿真实验结果表明：改进蚁群算法较之于已有的蚁群算法和遗传算法更为高效，所得到的解更具有工程意义。     

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.     

一种集成装配过程信息的装配建模方法

装配工装、装配夹具、装配工具和装配操作等装配过程信息的参与对产品装配顺序有直接的影响，为了获得合理的装配顺序，需要在装配模型中描述装配过程信息。文中提出了一种集成装配过程信息的装配建模方法，在分析了装配单元、装配过程信息在产品装配过程中引入和退出装配环境的优先关系基础上，基于有向图和无向图的连接图模型建立了集成装配过程信息的装配模型，并采用邻接矩阵表示法对装配模型进行了表示。该模型有利于装配工艺经验的表达和产品的装配工艺规划。采用实例验证了该方法，并已在某型飞机机翼装配工艺规划中得到了应用。     

一种矩形件布局问题的求解方法

布局问题来源于生产实际,在提高板材利用率以节约原材料,降低成本,提高经济效益,对各行业均有重要意义。针对遗传算法在矩形件布局问题中的实际特点,并分析了矩形件布局给定排放顺序的排放算法,并提出了一种新的排放算法——最低水平线旋转搜索法,并将这种算法和遗传算法结合应用于矩形件布局问题的求解。计算实例表明这种新的排放算法可以和遗传蚁群算法有效的结合。     

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.     

移动机器人路径规划蚁群算法及其收敛性分析

移动机器人的路径规划是按照某一性能指标搜索一条从起点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径.将蚁群算法用于移动机器人的路径规划,阐述了移动机器人路径规划蚁群算法的基本原理,指出蚁群算法的迭代过程是马尔科夫过程,分析了蚁群算法的收敛性,提出了改善蚁群算法收敛性的途径.仿真结果表明:该算法能够在较短的时间内规划出较优的路径,且该算法有效可行.