面向装配序列规划的装配建模方法研究

为实现自动化的装配序列规划,提出了一种应用面向对象和Petri网技术定义的产品装配模型.该模型由静态模型和动态模型构成.基于模型定义,提出了局部装配可行性的判定依据,并据此建立了一种基于静态模型的动态模型构造算法.该算法通过逐层分析可能状态的变迁,最终获得装配体所有几何可行的装配序列.通过实例验证了该建模方法的有效性.     

面向装配仿真的装配序列规划方法的研究

从装配仿真的角度对装配序列规划进行了详细分析,建立了一个层级关联关系模型描述机械产品零部件的层次关系,装配关联关系,并利用该模型实现了装配仿真与计算机辅助装配序列规划的集成。     

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。     

面向虚拟装配的装配序列规划技术研究

目前产品装配序列完全通过自动推理获得的方法工程实用性不高,据此,提出将计算机的辅助知识导航与人的决策相结合的方法,通过虚拟环境下的人机协同方式来解决装配序列规划问题。首先给出了装配序列知识导航的框架结构,提出了根据当前装配状态,将几何层和语义层知识规则交替运用、递进分层的装配序列动态导航算法;给出了几何层推理所运用的优先级判断准则和假设,并对语义层规则的4层框架描述方法进行了说明;最后通过实例进行了验证。     

面向柔性装配系统的装配序列规划

根据先进制造技术发展的特点,针对柔性装配技术中装配序列的规划问题,分析当前方法的不足。提出用建立装配体的网络关系模型的方法,再根据AND/OR图规划出所有有效的装配路径,并结合人工神经网络技术加以解决。     

面向大型产品装配序列规划的分类方法研究

讨论了在对大型产品进行装配序列规划时 ,为了简化装配序列产生过程 ,需要对待装配大型产品按操作复杂度分成两类 ,即复杂装配部分和简单装配部分 ,复杂部分进行虚拟装配规划 ,简单部分进行自动装配规划。分类时 ,首先对装配产品进行子装配体识别以得到组件 ,然后利用分类算法将组件分为两类。     

装配序列规划中子装配体自动生成的算法

机械产品的子装配体划分是减小装配序列规划问题求解空间规模的有效途径之一。针对产品的子装配体识别的问题,提出了一种基于图搜索策略的子装配体识别方法。首先给出了产品子装配体的定义和性质,建立了表达装配体联接关系与零件空间位向关系的联接关系图与有向阻碍图模型;然后通过对联接关系图的极大连通子图的搜索,对有向阻碍图结点的合并与边的动态调整来生成子装配体,给出了算法详细的实现步骤,并利用一个实例验证了所提出方法的正确性和可行性。     

面向装配序列规划的模因算法研究

针对遗传算法在求解装配序列规划问题中收敛速度慢、产生重复解等问题,提出一种基于模因算法的装配序列规划方法。将模因算法中全局搜索与局部搜索相结合动态更新种群的策略引入,采用装配优先约束矩阵和干涉矩阵建立装配规划模型,并以装配单元之间的相异性之和构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得装配规划方案,再通过二叉树中序遍历调序算法将较优方案转化为可行解。通过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,获得较优解。通过典型柱塞油泵装配规划验证了该算法的可行性和可靠性;并将其与遗传算法进行比较,证明其更有效。     

改进的装配序列规划方法研究

分析了传统零件序列表达方法的不足，提出以装配体联系图的各边为序列的表示方法，进而展开对边序列几何可行性分析、边序列还原、零件可行直线装配方向推理及边序列精简的研究；从便于高效自动筛选的角度研究了影响边序列质量的工艺因素（发生冲突的边的个数，稳定性和聚合性的影响，直线装配方向的改变次数），在此基础上建立了边序列的优化目标函数。基于遗传模拟退火算法的实例验证表明，该方法是一种有效的产品装配序列规划方法．     

基于遗传算法的产品装配序列规划研究

为解决产品实际装配过程装配序列规划的问题,建立了描述装配过程中零部件间装配关系的几何干涉关系矩阵。设计了以装配换向次数、装配工具更换次数、装配体稳定性和基础件位置为目标函数的遗传算法,并改进了该遗传算法相应的交叉算子、变异算子和适应度函数,以确保算法的有效性。在初始种群生成时,输入由DELMIA软件虚拟拆卸得到的几何可行装配序列,改善种群的组成成份。将该遗传算法应用于某链轮的装配序列规划中,验证了该算法的有效性。     

虚拟现实环境下交互式船舶装配序列规划研究

针对传统装配序列规划方法解空间大、模型简单的问题,提出了应用虚拟现实技术解决船舶装配序列规划问题的方法。该方法分为虚拟拆卸和方案评价两个阶段,分析了虚拟装配平台上进行虚拟拆卸的基本流程和关键技术——虚拟环境下的实体模型表达和基于装配约束的运动导航。建立了船舶装配序列评价模型,确定了零件重量、装配时间、装配稳定性和装配过程难度等面向手工装配的评价指标。最后,用某船舶机舱区域的规划实例进行了验证,结果表明该方法生成的装配序列对实际船舶装配生产具有指导作用。     

基于模型检验集成规划系统的机械装配序列规划

为探索机械装配序列规划的新技术,剖析了模型检验集成规划系统和规划领域定义语言,根据一般智能规划问题的形式化定义对机械装配序列规划问题进行了形式化描述;基于装配和拆卸可逆的前提假设,利用谓词逻辑公式和时态逻辑公式对机械装配过程中的硬约束和软约束进行了描述;根据装配序列规划问题的形式化描述,对装配序列规划领域及领域的具体问题进行了定义,给出了基于模型检验集成规划系统的装配序列规划问题的求解过程.实验结果表明,该系统可以正确、有效地实施机械装配序列规划.     

多细节层次装配模型及序列规划

为了建立支持自顶向下的产品设计系统 ,开发一个自顶向下设计的装配模型和相应的高效、快速的装配规划方法 ,通过深入分析自顶向下的设计流程 ,提出了支持自顶向下设计的多细节层次装配模型。该模型中的超零件模型和简化零件模型是对装配体细节的不同描述 ,是装配体中零件几何信息的简化表达。利用多细节层次模型 ,对自上而下、分层分步的装配序列规划以及装配序列规划算法和复杂性进行了分析。应用实例表明 ,该方法避免了装配规划中复杂模型的庞大数据量问题 ,可以提高装配规划的推理效率 ,加快装配仿真中的碰撞检测速度 ,使装配规划的结果更加合理和实用     

基于改进遗传编程的并行装配序列规划

针对遗传算法只能生成线性装配解的局限,提出采用遗传编程来求解并行装配序列规划问题的方法.对传统的遗传编程算法进行改进,由于各零件间只有装配的动作,删除了遗传编程符号集内容,只保留了终端集;对遗传编程算法中有关算子及参数进行了设计与改进,使算法最终能够处理并行装配序列规划问题.该方法使用树型解结构代替串型解结构,转变了装配方式,提高了零件的装配效率和自动化装配水平.结合生产实际需求,给出了一种新的装配适应度衡量因子——装配总重,结合其他传统适应度衡量因子,共同评判装配解的优劣.     

洗衣机装配序列遗传优化建模及算法研究

为了研究装配序列遗传优化问题,以某洗衣机装配序列规划为例,讨论了面向装配序列遗传优化的建模方法。结合装配生产线布局、工位装配能力和工件连接关系的实际,给出了可装配性性能指标相关权重的一般性确定原则,建立了面向遗传优化的装配模型,并设计了遗传优化的编码方式和进化算子。为保证个体的有效性,提出了工位约束检验和以连接关系为依据的工件约束检验;为保持种群多样性、避免遗传算法早熟,提出了采用局部搜索策略进行扩展操作的方法。对洗衣机装配序列优化的结果验证了所建模型及所提算法的有效性。     

基于实例的推理在车身装配顺序规划中的应用

总结基于实例的推理(CBR)的发展及应用状况,针对装配顺序规划(ASP）存在的问题,提出基于实例推理的装配序列规划方法。开发相应的装配顺序规划模块,包括实例库的建立,检索算法的确定及实例修改的相关方法。     

装配序列规划问题求解的一种混合算法

基于蚂蚁算法和的遗传算法特点,给出了一种解决装配序列规划问题的遗传和蚂蚁混合算法.混合算法中利用蚂蚁的每一次周游,快速生成问题的一组可行解,用遗传算法对得到的可行解进行快速优化,并根据优化解的质量,生成路径上的信息素分布,以加速蚂蚁最优路径上信息素的积累,从而引导蚂蚁更快地搜索到问题的最优解.实验结果表明,混合算法在装配序列规划问题求解上具有更好的性能.