基于SHO-NSGA混合算法的飞机油舱管路自动布局方法

针对飞机油舱内部管路路径规划问题,提出一种基于改进斑鬣狗算法的飞机油舱管路自动布局方法。为了提高斑鬣狗算法的全局搜索能力以及收敛速度,在种群进化过程中引入扩散搜索机制对迭代过程中最优解进行扩散,以达到提高全局搜索能力的目的;在算法迭代后期引入深度包围机制,使其在最优解中随机搜索以提高算法的收敛速度。采用栅格法构建敷设空间数学模型,以管路路径最短为优化目标,以管路路径不与障碍物发生干涉、管路折弯角度及管路折弯半径为约束,建立管路布局优化数学模型。进一步,考虑管路的支臂布局问题,以支臂总长和支臂姿态作为支臂布局双目标优化函数,运用遗传算法NSGA-Ⅱ对管路支臂布局方案进行编码生成初始个体,设计交叉、变异规则,求解管路支臂布局的Pareto解集,进而获得管路支臂布局方案。最后,通过数值算例及管路敷设仿真验证所提方法的有效性。     

采用RGB-D的标准件语义分割方法

图像的语义分割在工业自动化分拣、自动化装配等领域中具有重要的应用,在工程应用中有很多形状相同、尺寸不同的工件,同一类别的不同尺寸的工件在图像上仅通过彩色图像难以区分其在尺寸上差别。为了解决这一问题,提出了一种结合深度图像生成尺度特征图的方法,通过尺度特征图中目标中的点与目标重心的距离作为衡量不同尺寸目标的尺度,区分不同尺寸目标的类别,并基于MASK-RCNN设计了尺度分类网络结构。选取形状相同、尺寸不同工件中较具有代表性的标准件制作数据集进行测验。实验结果表明该方法具有较好的准确性,对于标准件数据集的语义标签分类准确率达96.3%。     

阀门产品的装配规划系统研究与应用

为满足制造企业对装配建模、装配序列规划及装配工艺方案设计等技术的需求,设计和开发了具有工程应用价值的复杂产品装配规划与仿真系统AeroAssem。介绍了系统的总体结构并结合在阀门装配的经验,以典型产品为例分别阐述了各主要功能模块所采用的关键技术及其应用情况。通过与国外装配规划系统相比,分析了系统在矩阵提取、序列规划及工艺图等方面的优势。AeroAssem系统为复杂产品的数字化装配规划提供了较为全面的、具有实际工程应用价值的解决方案。     

基于Pareto解集蚁群算法的拆卸序列规划

为提高产品拆卸序列规划的效率,分析拆卸序列规划问题中的多个优化目标平衡问题,提出一种基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法求解此类拆卸规划问题,并给出拆卸序列的构建过程。通过利用拆卸矩阵推导拆卸可行条件,获得可以执行拆卸操作的零件及其可行的拆卸方向。通过利用零件的轴向包围盒(Axis aligned bounding boxes,AABB)计算零件的拆卸行程。考虑拆卸方向改变次数、拆卸总行程、拆卸零件数量为优化目标,通过利用蚁群算法搜索可行解并计算各个解之间的支配关系,得到Pareto解集,实现求解优化的拆卸序列,给出算法的具体步骤。最后以单杠发动机为拆卸实例,利用所提方法进行拆卸序列规划求解,通过分析试验结果,并对比典型的单目标蚁群规划算法,证明了该方法的高效性和可行性。     

采用改进粒子群算法的铣削参数优化研究

为了提高数控铣削加工的生产效率,降低生产成本,同时改善生产工件的加工质量,根据最优化思想,建立以铣削加工参数为优化变量,以铣削力、机床主轴转速和加工面粗糙度等为约束条件,以最短加工时间和最低生产成本为目标的优化函数。在标准粒子群算法的基础之上,引入惩罚函数,将多约束优化问题转变为无约束优化问题,改善了求解过程的复杂性;同时,针对粒子群算法容易陷入局部最优的问题,将其与模拟退火算法结合,增强粒子的全局搜索能力,改善粒子的局部收敛性。通过仿真实例验证了改进粒子群算法的有效性和优越性,改善了工件的加工时间与生产成本。     

基于3D打印的数控渐进反向成形组合式支撑

为克服传统的整体式支撑不能重复使用,并且基于数控铣削方式或3D打印方式的整体式支撑制作时间长、材料浪费多的问题,提出一种基于3D打印的数控渐进反向成形组合式支撑制作方法。该组合式支撑对于不同形状板材件的成形只需要更换凹模曲面板而其他部件不需要更换,通过增减支撑壁叠块来调整支撑的高度,以适应不同成形深度的板材件。给出了组合式支撑的结构及工作原理并制作出实际支撑。基于组合式支撑的成形实验结果表明,该组合式支撑具有可应用性。     

基于顶点偏置的STL模型偏置方法研究

为实现STL模型的等距偏置,研究了基于面积加权平均的STL模型顶点偏置方法。利用VC++6.0,C++和Open GL实现了上述算法的软件系统,同时利用Rapid Form XOV检测软件将文中算法生成的偏置模型与UG软件生成的偏置模型进行了比较分析。算法应用实例表明:这两种偏置模型的整体轮廓标准偏差为1.180 8 mm,断面上的轮廓线标准偏差为0.022 8 mm。     

基于扩展干涉矩阵的几何可拆卸性判别方法

零部件的几何可拆卸性(Geometric dismountability,GD)是基于以拆卸序列求装配序列策略的装配序列规划的前提,干涉矩阵是对其进行判别的重要装配关系模型。为解决零部件在非标准正交轴向上的GD判别难题,提出扩展干涉矩阵(Extended interference matrix,EIM)模型,将现有干涉矩阵结构扩展到零部件局部坐标系轴向。为了便于分析具有复合拆卸路径方向的零部件GD,提出转折式干涉矩阵(Turning interference matrix,TIM)模型,以紧凑的结构描述转折点处完备的干涉信息。为了快速、准确地获取干涉矩阵,提出步进式精检测、基于包围盒的粗检测和加速式检测等自动检测方法,以及静态硬干涉自动屏蔽法。基于EIM和TIM,提出更全面的零部件GD判别算法及流程。开发基于UG NX的全自动装配规划系统AutoAssem,以实例验证各干涉检测措施的有效性,说明EIM和TIM丰富了拆卸方向的多样性和可变性,使GD判别具有面向复杂产品的通用性,为后续序列规划算法提供了有效依据。     

基于模板的相似结构盘类零件数控快速编程

在实际的生产中,经常会生产结构相似的零件,在对这些零件进行数控编程时,传统的编程方法会增加大量的重复性操作。为了提高数控加工的编程效率,实现数控编程的规范性与合理性,提出一种基于模板实现相似结构零件加工程序转换的方法。因盘类零件在生产加工中的应用日益广泛,以其作为代表,根据其特征的不同建立盘类零件的特征模板知识库,并将一些典型盘类零件的加工过程保存为零件模板;当对盘类零件进行数控编程时,根据相似特征匹配规则从特征模板知识库中调用特征模板或典型零件模板;最后在CAM软件中更改加工面与必要的加工参数,实现加工程序的快速转换。通过实际应用,在UG NX软件中验证了该方法的有效性。     

考虑作业空间约束的并行拆卸序列规划算法

为获取多人同时进行不同拆卸任务的并行拆卸序列,提出考虑拆卸作业空间约束的并行拆卸序列规划方法.首先从零件几何可行性、拆卸时间以及拆卸作业空间约束3个方面构建拆卸序列规划问题模型:为避免产生不可行序列,提出拆卸作业空间的快速提取和干涉检查方法;针对回收产品拆卸时间不确定的特点,引入区间数模型描述拆卸时间,从拆卸基本时间、拆卸工具准备时间和拆卸工位改变时间3个方面构建拆卸时间模型.然后基于协同工作原则设计蚁群搜索的等待机制,以求解并行的拆卸序列;为进一步提高算法求解复杂产品并行拆卸序列的质量和效率,采用具有自适应能力的信息素更新方式和蚂蚁选择策略对基本蚁群算法加以改进.通过一种锥齿轮减速器装配体实例对关键参数的取值进行讨论分析,并验证了该算法各项约束措施的有效性.