基于最大-最小蚁群系统的装配序列规划

提出一种结合了蚁群系统与最大-最小蚂蚁系统优点的装配序列规划(Assembly sequence planning, ASP)方法。对近十年基于蚁群优化的ASP文献中采用的优化指标、装配信息模型、实例零件数等进行综述和比较。为提高序列的装配效率区分度,研究方向性、并行性、连续性、稳定性和辅助行程等5项指标的自动量化方法,将其融入到蚁群优化多目标启发式函数和适应值函数中。为提高对最优序列的搜索能力,以装配几何可行性为基础,从蚂蚁数量的确定、最大-最小信息素的界定、初始零件分配位置的绩效考核机制以及对并行零件组强制优化机制等方面,设计针对性解决方案,提出基于最大-最小蚁群系统的ASP算法。开发基于Siemens NX的装配规划系统AutoAssem。以阀门为实例,验证了算法内部各项优化措施的有效性,同时与优先规则筛选法、遗传算法及粒子群算法进行比较,分析该算法在运行效率和序列性能方面的优势。     

基于递归循环的层次化爆炸图自动生成方法

提出以递归循环和深度优先搜索层次化装配序列的策略自动生成复杂产品层次化爆炸图的方法。为使设计结构符合装配规划的要求,设计了可方便定义子装配体和编辑装配树的装配结构重构功能。为避免重复的干涉检测,研究干涉矩阵合成方法,通过对原始装配关系信息的整合,柔性化生成面向层次化结构的装配关系矩阵。为降低大规模序列规划问题的复杂性,将整体规划任务分解为若干个及若干层级子任务,子任务内采用多规则筛选算法,以基于干涉矩阵的几何可行性为前提,并行性、连续性、稳定性和方向性等为优化筛选指标,循环构建序列。提出递归爆炸算法,循环对层次化装配序列进行深度优先搜索,实时计算已爆炸零部件的累积包围盒,从而确定待爆炸零件位移矢量,自动生成间隔均匀有序、结构紧凑且空间层次感强的爆炸图。开发了基于Siemens NX的装配规划系统Auto Assem,以减速器及汽车部件实例验证了方法的有效性。