考虑工序刚性约束的自动化装配生产线多目标优化研究

为了对具有工序刚性约束的装配线进行优化配置,提出一种基于并行工位设计和装配序列规划的自动化装配生产线多目标优化方法,主要包括:①针对工序刚性约束的自动化装配线的特殊性,搭建了以成本和生产节拍为多目标的装配线优化数学模型;②针对数学模型中决策变量的离散性特点,提出基于随机键的两段式编/解码方法,综合考虑了装配工艺中的优先关系、直接优先关系、完全分配约束和最大并行度限制等,实现了对工序刚性约束的描述;③将基于拥挤度的Pareto评价方法嵌入回溯搜索优化算法,实现了工序刚性约束下的装配线多目标优化;④通过断路器自动化装配线进行案例验证。结果表明,在装配生产线上各作业元素时间和设备单元成本固定且均已知的条件下,所提出的方法能够为该类装配线计算出最优配置方案,且将计算出的优化配置方案(成本517.5万元,节拍3.2秒/级)与现有方案(成本636.0万元,节拍5.4秒/级)对比,发现生产效率提高了40.7%,装配线成本降低了18.6%。     

多工位装配序列粒子群优化算法

针对传统单工位装配序列求解上的不足,将粒子群算法应用于多工位多目标装配序列优化的求解,提出一种面向复杂多工位产品的装配序列优化方法。采用优先序列图(Assembly precedence graph,APG)来描述零件间的优先约束关系,构建优先关系矩阵、装配干涉矩阵、工位能力表和装配信息表,描述装配部件干涉及工位之间的关系;给出粒子群算法编码体系和装配关系算法模型表达方法;综合考虑装配操作成本、装配工具更换成本和装配夹装变更成本和运输成本的影响,提出有工程意义的适应度函数的表达式;根据APG生成随机的可行初始装配序列,并利用粒子群算法(Particle swarm algorithm,PSO)对装配序列和装配工位进行优化。以飞机起落架装配序列规划实例验证多工位粒子群装配序列优化算法有效性。     

刚性约束下的退役汽车自动化拆解生产线多目标优化方法

为提高退役汽车自动化拆解效率、节约企业成本,在刚性约束下提出退役汽车自动化拆解生产线多目标优化方法。明确退役汽车自动化拆解关系的复杂性大小,综合汽车拆解的刚性约束得出多目标优化数学模型,规划各项工序得出模型的六大约束条件,通过遗传算法的染色体基因编码对生产线作业元素排序,求解数学模型目标函数,将目标函数结果视为种群,计算种群的适应度值,在种群交叉和变异的帮助下得出种群的最终优化结果,实现生产线多目标优化。实验结果表明：所提方法的生产节拍收敛性快,优化效果好,拆解生产线平衡率高。     

基于模拟退火算法的装配序列生成与优化

分析了一个优良装配序列应满足的装配约束条件,从几何可行和工艺优良两方面对装配序列进行评价;介绍了影响装配序列工艺性能的四大因素及其量化方法。在此基础上,建立了基于模拟退火算法的装配序列优化规划模型,并对算法的性能和速度进行了分析、处理。最后通过齿轮泵的应用实例说明了该优化算法的有效性。     

基于装配关系复杂性测度的多目标混流装配线平衡优化

在混流装配线中,各工作站装配关系复杂性会影响作业效率和工人负荷。基于信息熵对装配关系复杂性进行度量,以最小化生产节拍、装配线平滑指数和装配关系复杂性平滑指数为优化目标,建立多目标混流装配线平衡优化模型,运用第二代非支配排序遗传算法(NSGA 2)设计求解,并结合某企业混流装配线实例验证方法的有效性。研究结果表明该优化方法能有效降低混流装配线生产节拍与平滑指数,均衡各工作站装配关系复杂性,实现装配线平衡。     

基于约束解除的装配序列并行化优化

为了提高产品装配的效率,提高装配序列的并行性,提出了基于约束解除和简化配合关联图的装配序列并行优化方法。给出了装配效率的评价指标一并行性评价因子的数学模型。将模糊逻辑用于装配约束的量化过程,通过约束归约方法将无约束条件下可自由运动零件的自身约束与零件间通过点、线、面之间几何约束关系所表达的装配约束进行求交,建立零件间的等价约束评价值即联接度,联接度概念的提出清晰地表达了配合关联图中的薄弱环节;在此基础上,建立装配体的赋权配合关联图,并根据联接度值的大小对零件间的虚联接进行简化,给出了一个基于阈值的追求装配最高并发度的配合关联图分解与重组策略,实现了装配序列并行优化,并通过实例说明了该算法的有效性。     

基于成本约束的机械产品装配实现

针对并行设计中的性能需求和成本约束,提出了一类自上而下的并行环境下装配设计的实施模式,发展了该模式下的装配建模方法及装配设计表达方式;讨论了模型对产品设计与装配规划实施的设计准则.针对具体实例,对产品的装配性、装配方案的选择进行了分析及优化,获得了最优的装配实现路径.结果表明,提出的装配模型能够优化装配过程,并有利于缩短工期和降低成本.     

基于配合约束的装配序列规划的遗传算法研究

为提高装配序列规划问题的寻优效率,提出了一种将装配约束条件和遗传算法相结合的求解方法.对配合约束进行了分类并给出每种类型特征尺寸的定义.在此基础上,引入特征标签的概念,用于描述零件的装配特征信息和配合约束关系.根据零件间特征标签的相似程度设计了可装配度函数,以度量装配的可行程度,并以该函数为基础构建了遗传算法的适应度函数.另外,为减少无用个体的数目,提出了基于配合约束的子代个体的保留策略,并以此为指导进行子代的有效性检验.最后,通过实例说明了该算法的有效性.     

基于蚁群算法的引信装配序列优化

蚁群算法作为模拟进化算法具有正反馈和分布式计算的特点,可解决由于经验法确定的装配序列较多考虑几何约束条件,难以兼顾其他影响因素的问题,但是迄今未见应用于引信,为此,将蚁群算法引入引信机械机构进行装配序列优化。为了应用蚁群算法,需要依据引信产品的具体情况调整状态转移概率和信息素更新规则。仿真结果表明:通过评价指标引导算法生成的优化序列能较好地满足预期使用功能,装配方案合理、适用。     

基于子装配体的并行装配序列规划方法研究

针对复杂产品的装配规划过程较为繁琐的难题,提出了一种基于子装配体的并行装配序列规划方法。将子装配体运用到序列生成的过程当中,通过对子装配体的识别,然后将识别后的零件进行并行序列规划,实现了优化装配序列的目的。通过实例验证,结果表明此方法比纯粹的并行化规划产生的序列少,简化了整个装配序列产生时所参与的零件数,简化了复杂产品的规划过程,提高了装配效率。     

多类指派约束下汽车总装装配线平衡优化

结合某汽车装配线的实例,充分考虑了作业间的相容和相斥约束,固定工位约束以及工作站属性约束等多类约束条件,运用第二类装配线平衡问题求解方法,建立了整数规划模型。运用LINGO软件进行编程计算,经过一系列优化后使装配线中工作站数量由18个减少到13个,节拍时间由300秒减少到243秒,装配线的效率达到约95%,优化效果明显。     

基于优先约束关系的装配序列规划研究

利用联结图方法建立设备的装配关系模型,生成联结矩阵,并利用子装配体的概念对模型进行简化.利用联结图模型分析零件间的优先约束关系生成优先关系矩阵,利用优先约束矩阵生成设备的可行装配序列,为设备装配序列选优提供基础.     

基于CAD模型数据的产品装配序列规划

为了提高产品的装配效率,本文提出了一种基于CAD模型数据的产品装配序列规划方法。首先,根据产品的CAD模型文件提取装配信息;然后,以装配方向改变次数最小和装配稳定性最高为优化目标,采用改进的多目标人工鱼群算法实现了装配序列的多目标优化;最后,对提出的改进多目标人工鱼群算法进行了分析,并通过实例验证了本文所提出方法的有效性和可行性。     

考虑库存费用的多约束排产优化研究

本文针对面向订单的企业生产计划这个多目标决策问题,研究了怎样在排产优化中使库存既能发挥调节供需平衡的作用又能尽量减少维护费用的问题。本文对考虑库存费用的多约束排产优化问题进行了描述并且提出了求解该问题的一种分层遗传算法（HGA）。本文详细介绍了此混合算法的原理,并通过通过一实际订单的优化计算及与普通遗传算法得到的结果进行比较,证明了本文提出的HGA对上述条件下排产优化问题的有效性。     

基于萤火虫算法的飞机弱刚性件装配定位策略优化

针对飞机装配过程中零件刚度低、易变形的特点,提出了一种飞机弱刚性件定位策略优化设计方法。该方法以N-2-1定位原理为基础,以自重等外载引起的最大变形量最小为目标函数,通过有限元仿真计算不同定位方案下的最大变形量,并采用萤火虫算法实现了定位点布局的迭代优化。最后以飞机典型结构件为例,验证了该方法的可行性和有效性。     

一种反射面天线面板装配优化方法

为提高大型反射面天线形面装配精度及装配效率,提出一种反射面天线面板装配优化方法。该方法从装配工艺入手,基于传统遗传算法的思想,建立了天线装配序列规划的遗传算法数学模型,其适应度函数包含了对装配变形、装配周期及装配人工消耗等方面的评价,考虑到装配精度和装配过程中的功耗,为相应的项赋予权重使其达到多目标优化的目的;同时,建立了天线装配的有限元仿真模型,对遗传算法得到的装配序列结果进行了面向装配过程的面板装配变形动态仿真,并将仿真结果反馈于装配序列规划模型的评价中,及时对遗传算法所求得最优解作出准确评估。以某工程9 m圆抛物面天线的面板装配为例,讨论了不同目标函数时的算法结果和仿真结果,分别求得了精度最高的装配序列、经济度最好的装配序列,以及考虑同时提高装配精度和增强经济度的装配序列。从而证明了所建立的反射面装配遗传算法数学模型的正确性及所提天线装配序列规划方法的高效性。     

考虑工具操作空间的装配序列生成方法

介绍了基于有向图的装配模型,该模型记录了零件间的优先关系,并对普通零件、紧固件进行不同的描述。在UG环境中对装配工具进行建模,在完整装配体中对工具的安装动作进行仿真和干涉检查,记录下工具同周围零件的潜在干涉信息,利用该信息快速检查装配序列是否满足工具的操作空间要求。然后应用改进的蚁群算法,在优先关系的指导下求解装配序列。针对妨碍工具操作等不可行的序列,提出信息素的惩罚蒸发策略,帮助蚁群避开不可行解。最后通过实例验证了算法的实用性。     

混流加工/装配系统集成优化研究

为解决由一条混流装配线和一条带相同并行机和有限中间缓冲区的部件加工线组成的拉式生产系统的集成优化问题,以平顺化混流装配线的部件消耗以及最小化加工线最大完工时间为优化目标,建立加工/装配系统集成优化框架和装配线优化数学模型,提出加工线调度方案的构造方法,设计一种多目标遗传算法用于求解该问题,在此算法中,提出一种三阶段的实数编码方法,同时将帕累托分级和共享函数的方法用于可行解适应度值的评价,并对选择、交叉、变异算子以及精英解保留策略进行设计,保证了非支配解集中个体分布性和均匀性.通过与多目标模拟退火算法的结果进行比较,证明了该多目标遗传算法的可行性和有效性,应用该算法可以获得满意的非支配解集.     

基于偏差流的多工位装配顺序优化研究

在偏差流理论基础上,提出装配顺序矩阵,它包含大量的过程工艺信息.对多工位装配过程工艺信息数学矩阵化处理,可以方便、快速地对多工位装配过程建立状态空间模型.在设计装配路线阶段,通过改变装配顺序矩阵代表不同的装配路线,对各种装配路线进行状态空间建模和仿真,实现装配路线的最优设计.     

基于改进PSO的压铸自动化生产线优化调度

针对某压铸自动化生产线调度的实际需求,考虑运输机的速度对生产调度和环境的影响,以设备总空闲时间、设备负荷均衡、产出零件数和运输机等待时间为优化目标,建立压铸自动化生产线多目标并行机调度数学模型,提出一种求解多目标并行机调度的改进的粒子群算法.通过引入动态惯性权重、个体极值和群体极值的扰动、建立极值库,提高粒子群算法的全...