基于粒子群算法的复杂产品装配序列规划

根据复杂产品装配规划问题的特点和要求,提出了一种求解装配序列规划(assembly sequenceplanning,ASP)问题的粒子群优化算法,将通常用于连续空间优化的粒子群算法成功扩展到ASP领域.算法根据ASP问题决策解的特点,在排序空间定义了微粒的位置和速度以及相关的各种操作.针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,采用新的学习机制,增强了算法的寻优能力.基于干涉矩阵、连接矩阵和支撑矩阵建立了以装配可行性、装配体稳定性和装配方向改变为评价指标的目标函数.最后通过实例分析验证了该算法的有效性.     

基于优先规则筛选的装配序列规划方法

针对现有装配序列规划方法在多目标优化求解准确性和效率等方面存在的不足,提出了新的装配模型及序列优化算法.首先构造了结构紧凑、包含更多装配关系信息的接触-连接矩阵,以及能有效解决非正交方向装配问题的扩展干涉矩阵,研究了通过干涉检测自动提取矩阵信息的方法.从自动化和量化角度研究了影响装配效率的若干规则,提供定制各规则及其优先顺序的柔性.提出了根据以上信息逐级筛选最优解,以构造最优序列的优化算法.最后以UG为平台开发了原型系统,以阀门为例,验证了本方法的可行性、高效性及其良好的可视化仿真效果.     

基于蚁群算法的爆炸图自动生成方法

提出一种局部爆炸图自动生成方法,为降低计算复杂度,利用蚁群算法求解零件的爆炸顺序.给出了零件爆炸距离的计算方法及爆炸图的构建过程.通过利用拆卸矩阵保证爆炸图中零件布局及零件爆炸方向的几何可行性.利用连接矩阵计算零件爆炸的连续性.以爆炸方向改变次数、零件爆炸连续性、爆炸距离为原则,求解优化的爆炸图布局.最后,以减速器三维模型为例进行验证,并对比UG NX软件的爆炸图自动生成功能,验证提出方法的可行性和有效性.