一个基于知识的装配序列规划系统

本文提出一种基于知识的装配序列规划系统。该系统针对装配序列规划所涉及信息的纯几何描述和计算的复杂度等问题，采用领域知识推理，并结合适量几何计算的方法，求解装配序列规划问题。系统包括：任务理解，装配关系模型生成和序列规划三个组成部分。     

基于图的子装配识别与装配序列规划

本文基于图建立了装配模型,并提出了一种基于配合关联图的子装配识别和装配序列 规划方法．直接从配合关联图出发识别出围绕箱体、轴和螺纹联接等典型零件所形成的子装 配;对配合关联图进行了简化,完成了基于配合关联图的装配序列规划．     

基于集成干涉矩阵的蚁群装配序列规划

针对装配序列规划问题,构建了面向装配的蚁群算法。利用有向图进行产品的装配建模,有效地表达了装配零件之间的接触以及优先关系。探讨了装配干涉矩阵的形式和性质,提出了集成干涉矩阵的概念和变换方法,采用集成干涉矩阵以及工具列表矩阵来表达模型的基本装配信息。分析了基于干涉矩阵的可行方向推导过程、装配零件的状态转移概率以及蚁群算法的信息素更新规则。从装配可行方向的改变次数和装配工具的改变次数建立目标优化函数,从而建立面向装配的蚁群算法用于序列的搜索及构造,并给出蚁群算法的伪代码。最后通过实例对算法进行了验证说明。     

基于几何推理的装配序列自动规划研究

以问题规约的求解策略和分解法规划产生的装配序列,提出与或图表达装配体拆卸序列解空间,通过求解拆卸序列与或图的解空间,得到装配体的拆卸序列;将拆卸序列反向得到装配序列,为降低装配体拓扑联接图的复杂度,以作业组件做出识别,文中提出判断零件可拆卸性的三个条件,使大部分零件无需进行干涉检验,而由逻辑推理即可判断是否满足拆卸条件,避免了多次试凑,有更高求解效率,可更广泛地用于装配序列求解上。     

装配序列规划中拆卸方向的确定

以产品为出发点进行拆卸判断,以拆卸顺序的逆生成装配序列是装配序列规划中常用的方法,而拆卸方向的确定量是其关键的一步,而将拆卸方向简化为与坐标轴平行的方向不能产生完备的可行装配顺序集,在分析装配过程的特点基础上,提出一种根据装配约束关系用球面几何计算拆卸方向和方法,首先,利用球面几何的方法求解局部拆卸方向集,取局部方向集所对应的球面多边形的形心为局部拆卸方向;然后,利用投影的方法测试此局部拆卸方向是否为全局拆卸方向,文中提出的方法可以方便地用于工程实践中。     

基于规则和爆炸图的装配序列规划

提出局部爆炸图的概念,运用几何干涉规则生成各直角坐标方向的局部爆炸图;在确立各方向的合并顺序后,用合并规则生成各零件的合并约束前元集;并据此进行局部爆炸图合并求解装配序列,实现了规则推理和几何推理算法的紧密结合,有效地避免了装配序列组合爆炸,降低了装配规划的计算复杂度,保证规划所得装配序列的可行性和实用性．     

基于离散时间最优控制的航空发动机装配序列规划

为实现航空发动机维修差错的控制,采用基于优先约束关系的装配子网对发动机部件装配序列建模.在给定的装配评价准则下,将装配序列规划问题转化为最优变迁激发序列问题.引入离散时间的Pontryagin最小值原理(DTPMP),将极小化哈密顿函数这一全局优化的必要条件作为求解零部件装配序列的启发信息.为避免潜在死锁,给出了最优变迁激发序列算法.最后对最优装配序列规划算法的分析显示,该算法有多项式时间的复杂度.     

基于深度强化学习的双向装配序列规划

为了解决复杂装配模型的序列规划问题,并使算法对任意初始状态具有较高的适应性,本文提出了一种包含正向装配以及逆向拆解的一体化双向装配序列规划方法BASPW–DQN.针对复杂装配模型,首先进行了一体化装配序列规划的问题描述与形式化表示;在此基础上,引入了课程学习及迁移学习方法,对包含前向装配和逆向错误零件拆卸两部分过程的双...     

基于图论和启发式搜索的装配序列规划算法

将装配序列规划中成熟的割集法和人工智能中启发式搜索方法相结合，提出一个高效的装配序列生成算法。此算法在启发函数的指导下，直接产生所需的最佳装配规划，避免了单独采用割集法产生装配AND／OR图而导致的组合爆炸的问题。同时省去了在选择装配规划时，对整个装配AND／OR图进行再次搜索。此算法与其它算法相比具有效率高、智能性强的特点。最后给出了一个实例。     

基于成本和并行装配的装配序列有向图求解

针对虚拟装配中装配序列规划问题,引入了有向图来描述装配过程中的零件以及零件间的装配约束关系。结合装配成本、并行装配、装配经验优化了装配关系有向图的拓扑排序算法。提出了将装配方向变化次数作为衡量装配成本的一项重要指标。提出了将单次可装配的零件数量作为装配优先方向的参考依据。文章最后给出了装配序列生成的具体算法。     

运用有向联接件知识求解装配序列规划

在分析联接件特征的基础上,提出了有向联接件的概念,建立基于联接件知识的零件表达式;运用有向联接件知识求解装配序列规划,实现了知识推理算法和几何约束推理算法的有机结合,有效地降低了装配规划的计算复杂度,保证规划所得装配序列的合理性和实用性．此外,还建立了装配体的自由空间图,可以解决非单调装配序列规划问题。     

面向产品装配序列规划的智能优化算法库

针对复杂产品装配规划的组合爆炸和盲目搜索难题,以及单个智能优化算法各自存在的缺点,提出一种用装配序列智能优化算法库解决装配序列规划问题的方法.装配序列规划智能优化算法库主要由算法顾问和算法池构成,算法顾问依据装配规划问题的描述、算法可量化性能的主要参考指标和经验公式,向装配规划人员推荐解决规划任务的最合适算法;算法池包括改进的遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等3种智能优化算法.建立了统一的装配序列规划优化模型和智能算法评价指标体系,并给出了装配序列规划智能优化算法库的具体操作流程.最后结合瓶塞开启机实例,验证了该算法库为装配规划人员推荐的智能优化算法是合理的.     

装配序列规划研究综述

装配序列规划是机器人智能装配中的一项重要研究课题，也是ＣＡＤ／ＣＡＭ以及ＣＩＭＳ研究的一个重要组成部分，涉及计算机，人工智能，自动化，机器人和机械工程等领域，本文对机械装配序列规划研究的历史和技术现状进行了综述。     

基于改进人工萤火虫算法的装配序列规划研究

装配是装备保养维护的重要环节,高效和无损地装配好拆卸维护的零件在战场上尤为重要.为了解决装配序列规划最优解问题,根据装配序列规划的特点,提出了基于人工萤火虫算法的离散SA-GSO算法.首先利用干涉矩阵对装配序列进行了可行性分析,并根据操作实际设定了适应度函数;然后针对人工萤火虫算法存在的易早熟等缺陷,利用模拟退火原理进行优化并对算法进行离散化,以适用于装配序列最优解问题;最后进行了实例验证,实验结果证明了该算法的可行性及有效性.     

面向装配序列规划的装配本体设计*

为提高装配序列规划的自动化程度,实现装配相关活动间信息的共享、重用和顺畅传递,实现装配序列规划系统与其它异构系统之间的无缝集成和互操作,将本体技术引入到装配建模中.针对装配序列规划建模需求,构建面向装配序列规划且基于装配对象的装配本体(OWL-ASP).OWL-ASP由Properties本体、AssemblyInfo本体和AssemblySeq本体组成,分别描述装配对象的装配属性、装配信息、装配顺序等.在OWL-ASP的基础上,利用语义Web规则语言刻画装配规则,形成统一的装配知识表示层次体系,实现对装配知识的严格刻画和自动推理.通过球阀装配的实例说明装配本体和装配规则的有效性.     

基于果蝇优化算法的多工位装配序列规划

为同时解决产品装配序列规划和多工位分配问题,提出一种面向复杂产品的基于果蝇优化算法的多工位装配序列规划方法。首先,基于果蝇优化算法设计了针对求解序列的编码体系;其次,采用多子种群并行搜索模式,重新设计了果蝇优化算法的搜索过程;然后,为了综合考虑多工位上相关装配操作成本的影响,提出了新的适应度函数表达式,并将适应度函数与优先序列矩阵结合起来对进化过程进行引导,实现了对产品装配序列和工位分配顺序的优化;最后,以飞机起落架为例,验证了所提方法在解决多目标优化问题方面的有效性。     

基于层次分析法的装配序列评价技术

提出了一种基于层次分析法的装配序列评价方法,该方法通过计算评价子项相对权重,利用基于BP神经网络的判断矩阵调整方法对对比矩阵进行一致性检验与修正,以此获得装配序列总体评价结果。该评价方法的实现,提高了装配序列优选的自动化水平,并以小车总成虚拟装配实例对该评价方法进行了验证。     

基于分层强化学习的通用装配序列规划算法

对于装配序列规划问题,现有算法大多聚焦于单一的目标构型.对于多目标构型以及大规模问题,现有算法往往存在维数灾难及泛化能力差等问题.为此,利用装配序列规划问题分层结构的特点,提出一种基于分层强化学习的适用于多构型装配任务的通用装配序列规划方法.首先,将装配序列规划问题构建为一个分层的马尔科夫决策过程,其中,上层进行序列规...     

基于图论和蚁群算法的虚拟装配序列规划研究

为了解决复杂装配体装配序列生成与优化问题,首先建立装配体的有向关联图,生成对应的关联矩阵.在运用蚁群算法求解满足最小装配代价的装配序列解的过程中,通过改进信息素更新策略,更新局部和全局信息素,指导蚁群快速寻找全局最优解;同时引入信息素挥发系数自适应调节机制,避免了求解过程陷入局部最优.最后通过实例验证了算法的有效性.