基于混合算法的反射面天线面板装配序列规划

为了改善反射面天线面板的装配变形,从装配工艺入手,基于蚁群算法和遗传算法,结合传统的天线反射面装配方法,提出一种天线装配序列规划的混合算法。该算法利用蚁群算法快速得到初始种群,随后使用遗传算法对初始种群进行优化,根据所得优化解生成蚁群算法中路径上的信息素,通过加速蚁群算法最优解信息的积累来更快地得到最优解;同时,建立反射面装配的有限元仿真模型,利用该模型及时对得到的最优解(即装配序列)进行面向装配过程的面板装配变形动态仿真,将仿真结果返回算法中,进一步校正算法并得到最优解。以某工程抛物面天线的面板装配为例,验证了所提混合算法的正确性。     

一种大型反射面天线面板装配变形仿真方法

为了保证大型反射面天线的表面精度、有效控制面板的装配误差,提出一种面板装配变形仿真和控制方法。该方法从装配工艺入手,基于"单元生死法"建立天线装配的仿真模型,考虑装配顺序、装配预紧力和重力对面板装配的影响,进行面向装配过程的面板装配变形动态仿真,计算装配过程每块面板的实时装配变形及其引起的装配误差,并对装配顺序和装配预紧力进行优化。通过仿真某工程9m圆抛物面天线的面板装配过程,研究了装配顺序和装配预紧力对面板变形的影响,对比实际工程装配结果,证明了所提方法的正确性。     

改进遗传算法的飞机结构件装配序列优化研究

为获取最佳的装配序列,提高飞机装配效率,扩展装配序列多样性,设计改进遗传算法的飞机结构件装配序列优化方法,以此作为飞机结构件装配序列优化的评价指标并设计对应的约束条件。依据评价指标及对应的约束条件,建立装配序列优化的目标函数;利用改进遗传算法求解目标函数的解。实验证明：该方法可有效优化装配序列,提高装配效率;在同种群容量时,该方法获取的可行装配序列数量较多,即装配序列多样性较佳,且收敛速度较快。     

一种基于遗传算法的装配序列优化方法

基于遗传算法建立了装配序列生成模型,对装配序列进行优化生成。为提高优化效率,该算法将装配方向作为已知数据给出,并引入子装配体进行分层规划。最后,以蜗轮减速器装拆序列规划为实例验证该方法的有效性。     

基于遗传算法的飞机装配序列规划优化方法

在基于割集的装配顺序规划方法中,随着零件的增加,装配序列数呈指数增加,由此导致算法的组合爆炸问题。为此,提出了基于．遗传算法的装配序列规划优化方法,研究了零件装配信息的基因组表示方法,将参与装配的零件的基因组排列成序,实现装配顺序的染色体表示。采用模糊集理论建立了适应度函数,并对装配序列进行评价和优化。以某型飞机机翼产品为例,验证了技术的有效性。     

抛物面天线结构的优化设计

为了进一步提高天线反射面的表面精度,本文采用数学规划法,建立了抛物面天线中心体和背架结构优化设计的数学模型,并将ANSYS软件和数学规划法相结合,以重量为目标函数对抛物面天线中心体和背架结构进行优化设计,大大提高了天线反射面的表面精度.本文的研究结果对提高天线结构设计的效果,改进天线的性能有一定的作用.     

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。     

遗传帝国竞争混合算法在装配序列规划中的研究与应用

为了提高复杂产品的装配效率，对遗传帝国竞争混合算法进行了研究与改进，给出了混合算法的融合策略，以解决虚拟装配中的装配序列规划问题。建立考虑装配序列可行性、装配序列稳定性、装配重定向性以及装配聚合性四个评价指标的适应度函数，以适应度函数值最低为目标利用混合算法进行迭代。以某乘用车后桥减速器为实例进行试验，验证了混合算法在求解装配序列规划问题的可行性，并同单一的遗传算法、帝国竞争算法及粒子群算法进行比较，验证了混合算法在求解装配序列规划问题上的优越性。     

基于关联函数的复杂产品装配序列规划方法

针对复杂产品装配序列规划时出现组合爆炸的问题,将粒子群算法应用于求解复杂产品装配序列规划.基于可拓集合理论中关联函数的概念,提出了一种装配关联函数,由此结合各种联接关系的装配难易度构建装配联接函数.以发光二极管分拣机电极模块为例,说明了装配联接函数的计算方法.将装配联接函数、产品装配可行性和装配稳定性作为评价标准,构造装配序列规划的多目标模型.应用该方法,采用整数编码方式,对发光二极管分拣机进行了装配序列规划,并将粒子群算法与遗传算法进行对比分析,结果显示了粒子群算法的优越性.     

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。     

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。     

基于混合蛙跳算法的复杂产品装配序列规划

为提高机械产品的装配效率,提出一种基于混合蛙跳算法的产品装配序列规划方法。该方法针对混合蛙跳算法中各个模因组内的最优样本容易出现趋同性的现象,引入遗传算法,提出最优样本的差异性控制策略,以改善种群的差异性。建立了以装配操作稳定性、惩罚函数、装配方向改变次数和装配工具改变次数为装配序列评价指标的适应度函数模型。以一个装配体实例分析该算法的特性,验证了改进混合蛙跳算法的可行性和稳定性,并将该算法与标准混合蛙跳算法和遗传算法相比较,证明了改进混合蛙跳算法更有效。     

基于尺寸变动度的装配序列偏差传递模型及质量评价方法

为了准确有效地评价不同装配序列中累积偏差对产品装配质量的影响,建立基于尺寸变动度的装配序列偏差传递模型及质量评价方法,以尺寸变动度所关注的装配特征为目标特征,在构建的装配特征邻接关系矩阵和几何特征公差关系矩阵基础上自动建立偏差传递模型,根据偏差传递过程求解累积偏差确定尺寸变动度。设计人员可据此获得装配质量最优的装配序列,同时可对零件设计公差进行改进。以人造宝石专用加工机床为例,验证了方法的有效性。     

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。     

基于制造公差的复杂机械产品精准选配方法

针对复杂机械产品多质量要求下的选配问题,提出一种基于遗传算法的选择装配方法。以装配精度和装配成功率作为质量要求的评价指标,建立了综合考虑形位公差与尺寸公差的装配质量综合优化模型,能够在保证尺寸公差装配精度的前提下,有效降低产品的形位公差。同时提出了基于影响度的选配优先级评价模型,有效地提高了遗传算法的收敛速度。根据复杂机械产品尺寸链的特点,提出一种以零部件为单元的编码方式,并建立了映射关联矩阵描述多个公差项间的关联关系,综合Pareto支配强度及密集度生成适应度函数作为个体评价规则,以某发动机曲柄连杆机构的装配为例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于遗传模拟退火算法的产品装配序列规划方法

为有效地获取方便可行的装配序列,在分析了装配序列的几何可行推理约束之后,建立了包含稳定性、聚合性及装配方向改变次数因素的优化评价模型。采用遗传模拟退火算法进行产品装配序列规划,通过分析算法的相关参数的变化趋势和大致范围,利用正交试验（初步定位）和对比试验（精确定位）相结合的方法,确定算法的近优运行参数,最后以8E150ZLC柴油机油泵为例,与遗传算法运行结果对比,验证了该方法是一种高效的、具有工程实际意义的复杂产品装配序列规划方法。     

基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题,建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型,同时设计了一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中,使用一种特定启发式函数,并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验结果表明,该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法,验证了模型和算法的有效性。此外,该算法还可反向求解加工滞后次数为零时的计划生产节拍,具有一定的生产指导意义。     

基于遗传算法的医疗显示器支架装配序列优化

针对医疗显示器支架实际装配过程中装配序列规划的问题,采用了基于遗传算法的装配序列优化方法。在虚拟装配过程中,通过拆卸法得到其干涉矩阵,并将遗传算法和干涉矩阵结合起来,以拆卸方向和拆卸工具的变化为目标函数,求得可行拆卸序列。最后以支架的装配为实例,证明了该方法的可行性。     

层合壳反射面星载天线大范围指向行为特性分析

为了研究柔性反射面几何非线性和耦合效应对大范围运动星载天线的精确动力学行为,以多层层合间结构特性的反射面为研究对象,采用三节点壳单元结构对反射面变形位移进行精确描述,并考虑天线大范围运动和反射面厚度方向变形、横向、侧向弯曲变形以及扭转变形的耦合作用,利用Lagrange方法推导大范围运动星载天线的精确非线性动力学模型,所建立模型包含层合间的结构特性与非线性耦合项。针对线性模型和非线性模型,分别对星载天线系统进行仿真对比分析,结果表明,线性模型过早忽略几何非线性和耦合变形作用,随着转动角速度增大,动力学特性将产生差异,而非线性模型适合于大范围柔性反射面天线指向过程,可精确地预测星载天线的指向精度。结论对星载天线指向精度的分析与控制具有重要的理论价值及工程实际意义。     

基于遗传模拟退火融合算法的船舶分段装配序列优化

针对复杂船舶分段装配序列规划问题,提出基于遗传模拟退火算法的分段装配序列规划求解方法,综合考虑分段装配中的工艺约束和几何约束,建立以分段装配所需时间和消耗成本为优化目标的问题模型,并为模型求解设计了遗传模拟退火融合算法,将模拟退火算法的局部搜索能力与遗传算法的快速全局搜索能力相结合,达到快速收敛到全局最优解的目的.通过实例验证了该算法的有效性.