型号研制过程的工艺分工规划建模技术研究

在完善工艺分工规划概念和详细分析工艺分工规划的业务流程的基础上,针对工艺分工规划过程建模问题,提出了一种基于映射分解的过程建模方法,并逐步建立了工艺分工规划的映射模型、信息模型和通用的工艺分工规划过程模型.然后,结合实际项目,建立了基于工艺分工规划过程模型的系统框架,并开发了一个原型系统,以验证该过程模型的可行性.     

基于制造资源优化配置的复杂零件工艺分工规划研究

动态联盟企业中面向复杂零件的工艺分工规划问题是网络化制造中的一个关键问题。针对该问题，提出了逻辑制造单元的概念，通过它在工艺分工规划和制造资源之间建立联系，研究了基于逻辑制造单元的制造资源能力建模、逻辑加工路线设计，以及面向逻辑加工路线的制造资源优化配置。最后面向复杂零件的制造，进行了基于制造资源优化配置的工艺分工规划系统体系结构设计，并给出了工作流程。     

基于Web的产品工艺分工规划研究

针对制造企业联盟的产品工艺分工问题,研究并开发了基于Web的产品工艺分工规划系统.阐述了工艺分工的设计方法,提出了逻辑制造单元、逻辑加工路线等新概念,并对产品工艺分工系统的体系结构与功能组成,以及基于网络化制造资源的零件与逻辑制造单元建模方法、基于知识的逻辑加工路线设计及可执行加工路线生成方法进行了详细讨论.     

基于分级规划的CAPP工艺决策方法研究

通过分析分级规划的基本思想、子任务分解策略和求解策略,提出基于分级规划的ＣＡＰＰ决策方法。并阐明了各求解阶段的子任务的功能及特点,建立了工艺决策求解过程框图,并详细介绍了分级规划的工艺决策推理机制。     

基于制造资源优化配置的复杂零件工艺分工规划研究

动态联盟企业中面向复杂零件的工艺分工规划问题是网络化制造中的一个关键问题。针对该问题,提出了逻辑制造单元的概念,通过它在工艺分工规划和制造资源之间建立联系,研究了基于逻辑制造单元的制造资源能力建模、逻辑加工路线设计,以及面向逻辑加工路线的制造资源优化配置。最后面向复杂零件的制造,进行了基于制造资源优化配置的工艺分工规划系统体系结构设计,并给出了工作流程。     

基于遗传算法的工艺过程优化决策方法研究

针对CAPP系统中的工艺过程决策问题,提出了一种基于遗传算法的工艺过程优化决策方法。该方法以最小变换成本为优化目标,通过遗传算法的选择、交叉、变异操作进行工艺过程的全局优化决策。为使加工操作序列满足工艺约束规则,对遗传算法进行了改进设计,在算法过程中根据工艺约束规则确定的加工操作优先关系约束集对加工操作序列进行调整。通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于灰色关联度模型的工艺规划决策

工艺规划方案的优劣直接影响到产品质量和生产效率.基于灰色关联理论,考虑能耗等指标,运用熵权法对各指标赋权,建立了符合企业实际需求的多目标工艺规划决策模型,减少了人为主观性对评价过程的干扰.最后以实际缸体工艺规划的决策案例为对象进行详细研究,验证了所提方法的有效性.     

基于遗传算法的箱体零件加工路线决策方法研究

在对箱体零件典型加工路线分析的基础上，定义了工步优先权和加工路线能量函数，建立了工步排序的数学模型，提出了基于遗传算法的工步排序优化方法，并对遗传操作的算法进了改进设计，最后，用典型算例说明算法的应用。排序以典型加工路线为目标、零件的特殊要求为约束，将排序算法与零件型面、加工方法相分离，提高了算法的适用性、通用性和灵活性。     

工艺分工专家系统的研究

本文设计了计算机辅助工艺分工专家系统。该系统主要由零组件编码模块、编码信息处理模块、推理模块、输出模块、设计结构数据库、工艺结构数据库和规则库组成。此规则库目前拥有150余条规则,基本上可以满足工艺分工的要求。系统具有多种推理方式和冲突消解策略,控制结构灵活。     

基于遗传算法与约束矩阵的工艺路线优化方法研究

提出了一种基于遗传算法和约束矩阵的工艺路线优化方法.该方法利用约束矩阵来描述加工元间的优先关系,由系统自动生成约束矩阵,开发了保证加工元序列满足工艺约束关系的加工元序列有效性检验与调整算法.以总变换成本最小为优化目标,采用改进的遗传算法进行工艺路线的优化,以实现工艺过程的全局优化.     

基于免疫遗传算法的工艺设计与调度集成

为实现工艺设计与调度的并行分布式集成，建立了工艺规程调度仿真优化的数学模型，确定了模型的决策空间、目标函数及约束条件。提出了一种协同进化免疫遗传算法，用以同时优化零件的备选工艺规程组合和调度方案，通过工艺种群及调度种群的相互促进，实现协同进化，依据抗体的亲和力及抗体浓度来保持群体的多样性，根据抗体的激励度来进行免疫选择，采用最优解保持策略，确保算法的收敛性，考虑编码特点，工艺抗体采用均匀交叉及随机扰动变异，而调度抗体采用均匀顺序交叉及倒位变异。通过对10台设备10种零件的实例仿真，验证了算法的有效性。     

一种基于遗传算法的装配序列规划新方法

装配序列规划的实质是NP组合优化问题,应用遗传算法来解决装配序列规划问题可以得到较好的结果.但是使用传统的遗传算法则收敛速度较慢,通过应用Boltzman变比技术来调整遗传算法在不同时期的选择压力,则可以较好的改善遗传算法的收敛速度较慢的问题.因此提出了一种应用Boltzman变比技术的遗传算法来解决装配序列规划问题的方法.通过使用精英选择技术,保证上一代种群中的最优个体能够顺利的进入到下一代中,以防止种群中优良个体的丢失.并提出了一种基于简化关联图来生成遗传算法初始种群染色体的新方法,该方法结合人工输入的方法,可以保证了初始种群染色体的质量.根据装配序列规划问题的特点,设计了具有针对性的杂交算子和变异算子.在实际应用中,该方法取得了良好的效果.     

基于遗传算法的装配序列规划研究

分析了传统装配序列规划的不足,建立了考虑子装配体稳定性的目标函数,采用带记忆的遗传算法进行装配序列规划;在初始种群生成时,可以输入带专家知识的可行装配序列改善种群的组成成份;在各种群的生成过程中,始终保留所获得的当前最优可行装配序列,确保算法最终收敛到最优或近优解。最后以实例说明该方法的有效性。     

基于多亲遗传算法的B样条轨迹规划

在处理机械手进行轨迹问题时,为避免传统方法中存在局部最优解问题,通过把遗传算法的交叉算子改编成单纯交叉算子,达到多个母体杂交的目的,在采用多亲遗传算法与B样条曲线相结合的方式进行轨迹规划;建立机械手B样条曲线的时间最短优化模型。文未说明这种方法的可行性,给出了三次元送料机械手移送料的轨迹优化算例。     

基于模糊关系方程和遗传算法的质量异常原因诊断方法

为合理描述制造过程不确定质量异常与异常原因之间的模糊关系,通过设计一种基于最小距离的目标函数,将模糊关系方程转化为最优化问题的求解,并提出了相应的遗传算法,用来求解模糊关系方程的区间解,实现异常原因对不确定质量异常贡献程度的量化。结合精密轴加工过程不确定质量异常的诊断实例,介绍了方案的应用过程。应用结果可以为异因定位提供决策依据。     

基于遗传算法的钢铁产品生产计划模型研究

针对钢铁生产的主要流程的特点,分析研究钢铁企业生产计划的制订、执行和反馈等生产计划方面的问题;运用运筹学的规划理论并基于遗传算法,考虑分段以及环境变化的因素,探讨建立一个适用变化情况和环境的先进生产计划模型.同时,结合企业实际改进这些算法和求解过程,提出优化模型和优化方案.     

基于改进的遗传算法的装配序列规划

针对装配序列规划问题的特点,设计了具有针对性的杂交算子和变异算子.并应用Boltzman变比技术对遗传算法进行了改进,提出了一种基于改进的遗传算法的装配序列规划的方法.通过使用精英选择技术,保证最优种群能进入到下一代中.提出了一种应用简化关联图生成遗传算法初始种群染色体的方法,应用该方法并结合人工输入的方法,可以保证初始种群染色体的质量.实际应用证明,该方法比传统方法更加有效.     

基于模糊Q学习算法的AGV路径规划研究

路径规划是AGV控制系统中的关键技术.文章在分析了AGV路径规划方法的基础上,对于未知环境下AGV的局部路径规划问题,设计了一种改进的模糊Q学习路径规划策略,并给出具体执行步骤,最后用Matlab进行了仿真.仿真结果表明该方法规划的轨迹平滑、实时性好、具有良好的效果,该研究为进一步控制AGV奠定了基础.     

基于改进遗传算法的拆卸序列规划

拆卸序列规划是拆卸回收的关键部分,为了提高拆卸效率,找到产品最优拆卸方案,根据产品拆卸对象的优先关系和连接关系建立优先约束矩阵,同时依据拆卸组合优化的特点改进基本遗传算法的染色体编码方式和遗传算子,基于优先约束矩阵判别拆卸序列的可行性,改进算法流程,并利用MATLAB软件进行编码运行计算,得出产品的最优拆卸序列,最后通...     

基于改进遗传算法的时间最优轨迹规划

提出一种工业机器人时间最优轨迹规划方法.将机器人关节空间的轨迹视为拟合关键点的三次样条曲线,以最优时间为目标建立最优时间轨迹规划的数学模型,同时考虑关节轨迹速度、加速度和加加速度的约束,结合目标函数值和约束条件提出一种用于进化算法的排序方法,以改进遗传算法为例优化关节空间的三次样条轨迹.应用谢菲尔德(Sheffield...