面向产品装配序列规划的智能优化算法库

针对复杂产品装配规划的组合爆炸和盲目搜索难题,以及单个智能优化算法各自存在的缺点,提出一种用装配序列智能优化算法库解决装配序列规划问题的方法.装配序列规划智能优化算法库主要由算法顾问和算法池构成,算法顾问依据装配规划问题的描述、算法可量化性能的主要参考指标和经验公式,向装配规划人员推荐解决规划任务的最合适算法;算法池包括改进的遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等3种智能优化算法.建立了统一的装配序列规划优化模型和智能算法评价指标体系,并给出了装配序列规划智能优化算法库的具体操作流程.最后结合瓶塞开启机实例,验证了该算法库为装配规划人员推荐的智能优化算法是合理的.     

基于图论和启发式搜索的装配序列规划算法

将装配序列规划中成熟的割集法和人工智能中启发式搜索方法相结合，提出一个高效的装配序列生成算法。此算法在启发函数的指导下，直接产生所需的最佳装配规划，避免了单独采用割集法产生装配AND／OR图而导致的组合爆炸的问题。同时省去了在选择装配规划时，对整个装配AND／OR图进行再次搜索。此算法与其它算法相比具有效率高、智能性强的特点。最后给出了一个实例。     

一个基于知识的装配序列规划系统

本文提出一种基于知识的装配序列规划系统。该系统针对装配序列规划所涉及信息的纯几何描述和计算的复杂度等问题，采用领域知识推理，并结合适量几何计算的方法，求解装配序列规划问题。系统包括：任务理解，装配关系模型生成和序列规划三个组成部分。     

基于规则和爆炸图的装配序列规划

提出局部爆炸图的概念，运用几何干涉规则生成各直角坐标方向的局部爆炸图；在确立各方向的合并顺序后，用合并规则生成各零件的合并约束前元集；并据此进行局部爆炸图合并求解装配序列，实现了规则推理和几何推理算法的紧密结合，有效地避免了装配序列组合爆炸，降低了装配规划的计算复杂度，保证规划所得装配序列的可行性和实用性．     

基于改进人工萤火虫算法的装配序列规划研究

装配是装备保养维护的重要环节,高效和无损地装配好拆卸维护的零件在战场上尤为重要.为了解决装配序列规划最优解问题,根据装配序列规划的特点,提出了基于人工萤火虫算法的离散SA-GSO算法.首先利用干涉矩阵对装配序列进行了可行性分析,并根据操作实际设定了适应度函数;然后针对人工萤火虫算法存在的易早熟等缺陷,利用模拟退火原理进行优化并对算法进行离散化,以适用于装配序列最优解问题;最后进行了实例验证,实验结果证明了该算法的可行性及有效性.     

基于离散时间最优控制的航空发动机装配序列规划

为实现航空发动机维修差错的控制,采用基于优先约束关系的装配子网对发动机部件装配序列建模.在给定的装配评价准则下,将装配序列规划问题转化为最优变迁激发序列问题.引入离散时间的Pontryagin最小值原理(DTPMP),将极小化哈密顿函数这一全局优化的必要条件作为求解零部件装配序列的启发信息.为避免潜在死锁,给出了最优变迁激发序列算法.最后对最优装配序列规划算法的分析显示,该算法有多项式时间的复杂度.     

基于深度强化学习的双向装配序列规划

为了解决复杂装配模型的序列规划问题,并使算法对任意初始状态具有较高的适应性,本文提出了一种包含正向装配以及逆向拆解的一体化双向装配序列规划方法BASPW–DQN.针对复杂装配模型,首先进行了一体化装配序列规划的问题描述与形式化表示;在此基础上,引入了课程学习及迁移学习方法,对包含前向装配和逆向错误零件拆卸两部分过程的双向装配序列规划方法进行研究.在所搭建的ROS-Gazebo与TensorFlow相结合的仿真平台上进行了验证,测试结果证明此双向网络对于任意初始状态(包括零装配、部分装配、误装配等初始状态)的装配任务均可以在较少步数内完成,验证了所提方法对于解决装配序列规划问题的有效性与适应性.     

基于集成干涉矩阵的蚁群装配序列规划

针对装配序列规划问题,构建了面向装配的蚁群算法。利用有向图进行产品的装配建模,有效地表达了装配零件之间的接触以及优先关系。探讨了装配干涉矩阵的形式和性质,提出了集成干涉矩阵的概念和变换方法,采用集成干涉矩阵以及工具列表矩阵来表达模型的基本装配信息。分析了基于干涉矩阵的可行方向推导过程、装配零件的状态转移概率以及蚁群算法的信息素更新规则。从装配可行方向的改变次数和装配工具的改变次数建立目标优化函数,从而建立面向装配的蚁群算法用于序列的搜索及构造,并给出蚁群算法的伪代码。最后通过实例对算法进行了验证说明。     

基于图论和蚁群算法的虚拟装配序列规划研究

为了解决复杂装配体装配序列生成与优化问题,首先建立装配体的有向关联图,生成对应的关联矩阵.在运用蚁群算法求解满足最小装配代价的装配序列解的过程中,通过改进信息素更新策略,更新局部和全局信息素,指导蚁群快速寻找全局最优解;同时引入信息素挥发系数自适应调节机制,避免了求解过程陷入局部最优.最后通过实例验证了算法的有效性.     

基于改进自适应和声遗传算法的装配序列优化研究

在考虑装配工具及零件装配方向改变对装配成本影响的同时, 增加装配体约束稳定性影响作为装配序列优化评价要素, 构建装配成本模型。基于装配体几何约束关系, 建立装配方向约束矩阵和连接关系矩阵, 并依据专家知识得到零件所对应工具的映射表, 通过矩阵扫描得到装配成本惩罚次数, 并与惩罚系数加权得到装配成本函数值。在和声算法中引入自适应的参数调节方式及遗传算子, 使和声算法能够解决离散型数学问题, 并较好地改善了和声算法方向性差的缺点, 通过求解惩罚函数最小值, 得到其所对应的最优装配序列解, 最后结合实例对比, 验证了该方法有的效性。     

Algorithms for generating multi-stage molding plans for articulated assemblies

Multi-stage molding is capable of producing better-quality articulated products at a lower cost. During the multi-stage molding process, assembly operations are performed along with the molding operations. Hence, it gives rise to a new type of planning problem. It is difficult to perform the planning manually because it involves evaluating large number of combinations and solving complex geometric reasoning problems. This paper investigates the problem of generating multi-stage molding plans for articulated assemblies. We present a planning framework that allows us to utilize constraints from experimentally proven molding plans. As a part of the planning problem, we determine the molding sequence and intermediate assembly configurations. We present algorithms for all the steps in the planning problem and characterize their computational complexities. Finally, we illustrate our approach with representative examples.     

A hierarchical approach on assembly sequence planning and optimal sequences analyzing

Assembly sequence planning (ASP) is a critical technology that bridges product design and realization. Deriving and fulfilling of the assembly precedence relations (APRs) are the essential points in assembly sequences reasoning. In this paper, focusing on APRs reasoning, ASP, and optimizing, a hierarchical ASP approach is proposed and its key technologies are studied systematically. APR inferring and the optimal sequences searching algorithms are designed and realized in an integrated software prototype system. The system can find out the geometric APRs correctly and completely based on the assembly CAD model. Combined with the process APRs, the geometric and engineering feasible assembly sequences can be inferred out automatically. Furthermore, an algorithm is designed by which optimal assembly sequences can be calculated out from the immense geometric and engineering feasible assembly sequences. The case study demonstrates that the approach and its algorithms may provide significant assistance in finding the optimal ASP and improving product assembling.     

装配序列规划问题的CSP模型及其符号OBDD求解技术

完全、正确的可行装配序列的表示和生成是装配序列评价、优化和选择的前提,为此建立了单调非线性装配意义下的可行装配序列规划问题的约束满足问题(CSP)模型,并给出了基于有序二叉决策图(OBDD)的符号求解算法.首先以装配联接图和移动向量函数为装配体模型,给出了装配联接图模型的共享二叉决策图(SBDD)表示、移动向量函数的OBDD表示,以及装配序列规划问题的CSP描述;然后将生成所有可行装配序列的问题转化为对CSP求解所有可能解的问题,利用回溯算法对CSP问题进行符号OBDD求解,得到了满足几何可行性约束的所有可行装配序列.最后通过装配体实验验证了基于CSP模型和OBDD推理的装配序列生成技术的正确性和可行性.     

面向装配序列规划的装配本体设计*

为提高装配序列规划的自动化程度,实现装配相关活动间信息的共享、重用和顺畅传递,实现装配序列规划系统与其它异构系统之间的无缝集成和互操作,将本体技术引入到装配建模中.针对装配序列规划建模需求,构建面向装配序列规划且基于装配对象的装配本体(OWL-ASP).OWL-ASP由Properties本体、AssemblyInfo本体和AssemblySeq本体组成,分别描述装配对象的装配属性、装配信息、装配顺序等.在OWL-ASP的基础上,利用语义Web规则语言刻画装配规则,形成统一的装配知识表示层次体系,实现对装配知识的严格刻画和自动推理.通过球阀装配的实例说明装配本体和装配规则的有效性.     

协同装配信息集成建模及装配顺序规划研究

研究了装配的参照元素、装配方式、装配关系，并总结出三大装配类型．针对协同装配活动的需求，提出包含设计技术决策和产品社会属性信息在内的广义装配建模思想；在引人装配结和装配链概念的基础上，构建了适合协同装配的装配信息模型．通过搜索模型，容易获得产品装配关系图，再经过界定装配导元属性，依据自定义修剪规则，形成具有装配层次和顺序属性的同心圆图，从而能够有效地获得可行的产品装配顺序．     

装配序列规划中拆卸方向的确定

以产品为出发点进行拆卸判断,以拆卸顺序的逆生成装配序列是装配序列规划中常用的方法,而拆卸方向的确定量是其关键的一步,而将拆卸方向简化为与坐标轴平行的方向不能产生完备的可行装配顺序集,在分析装配过程的特点基础上,提出一种根据装配约束关系用球面几何计算拆卸方向和方法,首先,利用球面几何的方法求解局部拆卸方向集,取局部方向集所对应的球面多边形的形心为局部拆卸方向;然后,利用投影的方法测试此局部拆卸方向是否为全局拆卸方向,文中提出的方法可以方便地用于工程实践中。     

基于子图同构与事例匹配的装配体局部结构相似性分析

基于事例推理是解决面向装配的设计和装配工艺规划问题的有效方法,装配体检索是应用此方法的关键步骤.为此提出一种基于子图同构与事例匹配的装配体局部结构相似性分析方法.该方法将装配体零件间的装配关系用属性邻接图来表示,通过对装配体中联结关系的定性分类及装配体属性邻接图预处理规则的定义,利用Ullmann算法匹配出相似的装配体图(子图)结构,并给出了装配体局部结构相似度计算公式.最后通过实例验证了文中方法的有效性.