基于粒子群算法的产品拆卸序列规划方法

为求取复杂产品的最优拆卸序列,建立了一种产品拆卸赋权混合图模型.利用该模型可以有效地表达组件问的拆卸优先关系,将零件的拆卸序列规划转化为图模型寻优的问题.基于该模型,推导出可拆卸性条件,并通过几何推理的方法产生可拆卸序列.针对复杂产品拆卸序列规划的特点,为了将赋权混合图模型映射到粒子群模型,给出了粒子速度和位置公式以及粒子进化规则,构建粒子适应度,应用粒子群算法实现了复杂产品的最优拆卸序列规划.最后,通过一个实例验证了该方法的有效性.     

面向可拆卸设计的拆卸模型变更响应性能研究

可拆卸设计是绿色设计的关键技术,拆卸模型是可拆卸设计的基础。产品可拆卸设计过程中,需要根据可拆卸性评价的反馈信息不断改进产品结构以提高产品的可拆卸性能,因此,面向可拆卸设计的拆卸模型应该具有较好的重建和变更响应能力。整理和研究了国内外拆卸建模方面的研究成果,以某手电筒为例,构建了手电筒的无向图、有向图、AND/ON图和Petri网等典型的拆卸模型,根据DFD设计准则对手电筒进行了改进设计,并分析了可拆卸设计中这些典型拆卸模型的变更响应性能,结果表明,无向图模型的变更响应能力较为优秀,因此无向图及其派生模型可作为可拆卸设计的拆卸模型,该研究为拆卸模型的进一步发展提供了方向。     

基于特征的装配模型及装配序列规划研究

为了充分利用CAD模型信息进行装配序列规划,将单一零件和子装配体统一为装配单元,建立了基于装配特征的产品层次模型。通过装配特征矩阵的建立来分析装配单元的自由度信息,进而确定其可拆卸程度。基于可拆即可装的假设,对可拆卸启发式规则、拆卸方向和连接关系进行分析,生成产品的拆卸/装配序列。在对装配序列进行优化的基础上,生成可行的装配序列。以球阀产品为例详细介绍了应用情况。     

面向再制造的基于Pro/Toolkit的拆卸仿真

产品拆卸是再制造工程中重要的环节,拆卸的好坏直接影响产品再制造性。通过研究Pro/Toolkit二次开发的方法,得到拆卸仿真系统开发的流程:建立产品拆卸模型,提取模型拆卸信息,规划产品拆卸序列,进行产品再制造拆卸评估。研究了层次概率模糊认知图的数学模型规化拆卸序列的方法,得出了实现变速箱目标拆卸的最优拆卸序列。分析了拆卸仿真系统的再制造拆卸评估准则,给出了从零件的拆卸时间、拆卸费用、环境性影响、经济性、可拆卸度性、再制造性、回收价值性、零件耐用性、再制造工艺性、技术稳定性等方面进行产品再制造评估的改进算法。最后使用MFC对话框设计技术设计再制造拆卸仿真系统的对话框,得到面向再制造的拆卸仿真系统。     

一种基于多色集理论的产品拆卸模型研究

针对现有拆卸模型存在的诸多不足,提出了一种基于多色集理论的产品拆卸模型.该模型中,基于多色集理论定义了零件单元连通性的概念和可拆卸性的概念,并分别设计了连通零件单元生成算法和可拆卸性判断算法.应用连通零件单元生成算法直接生成连通的零件单元,避免了在拆卸过程规划中许多非连通单元的干扰;利用可拆卸性判断算法对生成的连通单元进行筛选,剔除其中不合理的零件单元.在此基础上,建立基于多色集理论产品拆卸模型,以零件所受累计约束数的大小规划产品的拆卸序列,并构建了多色集递阶结构图表达产品的拆卸过程及拆卸序列.     

基于联接元的复杂产品拆卸模型构建方法

针对传统复杂产品可拆卸设计中拆卸模型构建困难和效率低等不足,提出基于联接元的复杂产品拆卸模型构建方法。将被联接件和联接件或联接介质构成的联接结构定义为联接元,根据产品层次结构的特点,研究联接元到产品的映射方法。通过分析典型联接元的拆卸知识和经验,提取出拆卸优先级推理规则。为满足设计中新联接元扩充的需要,结合物元理论构建联接元可拓物元模型。定义产品拆卸多约束图以描述产品组件间的装配约束和拆卸优先级等拆卸属性信息,并通过复用联接元实现拆卸模型的快速构建,将工程经验知识融合到拆卸建模过程中,保证了后续拆卸序列规划的合理性。结合注塑机合模装置实例分析验证了所提方法的有效性。     

产品可拆卸结构单元图谱构建与演化

可拆卸设计中,拆卸分析模型是产品可拆卸性分析的基础,而设计变更常常造成拆卸分析模型重建.为实现拆卸分析模型的快速变更映射,提出产品可拆卸结构单元图谱构建与演化方法.产品零件间的联接结构型式多样,根据可拆卸特征提取出典型的可拆卸结构单元.应用图论思想构建可拆卸结构单元模型以描述结构单元中组件的装配约束及拆卸优先级.对典型...     

面向复杂机械产品的目标选择性拆卸序列规划方法

为提高复杂产品目标选择性拆卸序列规划的效率,基于自底向上的思想,提出一种拆卸混合图和粒子群算法相结合的方法。为了表达产品零部件间的内部约束和拆卸优先关系,建立产品拆卸混合图模型,并推导出可拆卸性约束表达式。基于粒子群优化算法,给出目标选择性拆卸序列规划问题的数学描述和粒子适应度计算公式。利用图深度搜索算法确定拆卸目标位置,并设计目标驱动递归推理法生成可行目标选择性拆卸序列,以此初始化粒子,通过粒子进化,实现了复杂产品目标选择性拆卸序列最优化的快速求解。以一个全自动洗衣机为拆卸实例,用所提方法进行目标选择性拆卸序列规划求解,通过分析试验结果,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于工程语义的虚拟装配序列规划

传统的装配序列规划主要从几何和约束角度考虑,忽略了装配过程中的工程可行性因素,导致自动化的装配序列推理方式可能产生不可行解。对装配特征进行深入分析,构建面向拆卸的全语义模型,在保证拆卸过程几何可行性的基础上,求解装配体的装配序列,解决了装配序列工程可行性问题。通过引入距离语义的概念,解决拆卸过程中狭小空间与自由干涉矩阵的冲突问题;通过引入结构语义的概念,解决零件的拆卸顺序的问题,并将语义从约束层次上升至结构层次。     

面向零件不可拆的复杂产品拆卸序列规划

针对实际拆卸过程中可能遇到的零件不可拆问题,为提高拆卸效率、降低拆卸成本,提出了面向零件不可拆的复杂产品拆卸序列规划方法.为更好地表达产品拆卸信息,构建了拆卸混合图模型；为产生新拆卸方案,提出了模型重构方法,该方法通过构建已拆卸零部件集、受影响零部件集、子受影响零部件集来实现模型的更新；根据目标拆卸体的可拆卸性,并结合拆卸序列优化算法来产生具体的拆卸方案和拆卸序列.以洗衣机为例对所提方法进行了验证,结果表明该方法较好地解决了零件不可拆问题,产生了切实可行的拆卸方案和拆卸序列,降低了拆卸成本、提高了拆卸效率和拆卸安全性.