一种新的装配序列规划方法研究

在新的装配序列规划方法中，采用多色集合建立了装配信息模型，把装配约束关系分为定位关系、阻碍拆卸关系和联接关系，建立了装配约束关系方程——定位方程、阻碍拆卸方程和联接关系方程，用数学方程表示零件的装配约束条件，同时提出了求取零件装配序列的算法．与传统的装配序列规划方法相比，基于多色集合理论的装配序列规划方法通过装配约束关系方程，提前排除了不合理的装配序列，因此避免了由约束信息膨胀产生的组合爆炸．     

基于模块化的拆卸模型及拆卸序列规划研究

为解决拆卸序列规划过程中的组合爆炸问题,提出了产品的基于模块化的拆卸回收模型,对零部件之间的约束关系进行定义;提出了基于约束关系矩阵的拆卸序列规划方法,降低了拆卸模型的复杂度,提高了搜索的效率.最后,通过一个实例验证了该方法的合理性和有效性.     

基于模拟退火粒子群优化算法的拆卸序列规划

文章将模拟退火粒子群优化算法应用于拆卸序列规划求解过程,基于拆卸约束图构建了产品结构表达模型,将拆卸过程相关信息赋予拆卸约束图的节点与边,定义了判断拆卸序列优劣的适应度函数,将算法与模型进行了映射;最后以某款料理机主机体为例,运用模拟退火粒子群优化算法求解其拆卸序列,并与单一粒子群优化算法相比较,验证了该算法的有效性.     

基于改进遗传算法的拆卸序列优化研究

针对复杂机械装配关键系统的拆卸序列优化问题,建立了拆卸序列规划模型,提出了一种改进的双种群遗传算法.通过拆卸混合图的表达拆卸序列信息,在改进的遗传算法中利用优先约束矩阵生成TOP序列种群,以拆卸时间最少为优化目标对拆卸序列进行优化.某企业生产的装载机变速箱的再制造拆卸序列优化,进一步验证了该算法的有效性和可行性.     

利用混合图对模块化拆卸进行建模的研究

拆卸序列规划是面向拆卸回收设计研究的重点之一,生成有效可行的拆卸序列是问题的关键,而序列的生成又与拆卸模型的建立密切相关.产品拆卸模型主要有基于图论的无向图、有向图、与或图和Petri网.在传统的拆卸序列规划过程中,随着产品零件数目的增加,会造成组合爆炸问题.为解决该问题,提出了一种利用混合图对模块化拆卸的建模方法.这种方法,既吸收了混合图的观点,又渗透合并了模块化的思想.最终通过一个实例验证了该方法的有效性和合理性.     

基于配合约束图的拆卸建模

分析了虚拟装配和虚拟拆卸的关系,基于装配资源工程语义信息的配合约束图,给出了产品由装配序列规划到拆卸序列规划的转换关系。在此基础上得出拆卸模型的层次图,提出了层次图的基本组成,并给出层次图的邻接距阵,得出虚拟样机的拆卸模型,并应用于虚拟样机液压缸。     

一种复合算法的装配序列规划方法

针对复杂产品装配规划的组合爆炸和盲目搜索难题,提出一种复合算法解决装配序列规划问题的方法。复合算法首先采取多色集合形式化推理获取足够数量的可行装配序列,并将可行装配序列作为遗传算法的初始种群;然后,通过遗传算法和蚁群算法将人的模糊知识融入规划过程中求精确解;最后,通过实例验证了复合算法的可行性。     

多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对拆卸序列优化问题以最小拆卸时间和最大拆卸收益为优化目标建立了多目标优化数学模型.应用线性加权方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并提出了一种改进的分散搜索优化算法.算法采用保持优先关系的交叉过程(PPX)作为子集解的组合算子,通过局域搜索算子改进组合算子产生的新解.引用数值算例对模型和算法进行了验证,结果表明该模型及算法求解多目标拆卸序列优化问题有效.     

基于遗传算法与Tabu搜索的拆卸序列优化算法

为研究废弃装配体的拆卸序列优化,首先提出了建立装配体的干涉-自由矩阵,作为描述其结构的数学模型．其次,运用遗传算法原理,提出面向装配体拆卸序列自动生成及优化的计算模型．依据初始输入的若干拆卸序列和其它控制参数,由程序搜寻几何上可行的最佳拆卸序列．这里是以装配体在拆卸过程中具有最少的换向次数为优化目标．最后,鉴于遗传计算的未熟早敛问题,提出建立Tabu搜索与遗传算法的组合优化算法．通过把Tabu搜索的集中与分散策略引入遗传算法,可望获得更加健壮的搜索行为．大量的实例验证表明,用这种方法解决装配体拆卸序列的优化问题,所生成的可行拆卸序列在适应度函数值、数量、分布范围等方面均优于单纯的由遗传算法生成的结果．     

基于矩阵运算的产品拆卸过程规划

以模糊Petri网为工具,给出了模糊产生式规则推理Petri网模型,并将模糊Petri网与矩阵运算相结合,提出了一种模糊推理过程的形式化推理算法.在此基础上,针对产品拆卸过程中知识具有不确定性和模糊性的特点,采用模糊推理Petri网建立了产品拆卸路径决策模型,并通过实例,对所提出的拆卸路径决策算法进行了论述,结果表明此决策模型在产品拆卸过程规划中具有很强的并行处理能力,它可以根据产品在拆卸过程中零部件的信息对每一步操作做出适时的智能化决策.     

Assembly Sequence Planning for Mechanical Products

A method for assembly sequence planning is proposed in this paper. First, two methods for assembly sequence planning are compared, which are indirect method and direct method. Then, the limits of the previous assembly planning system are pointed out. On the basis of indirect method, an improved method for assembly sequence planning is put forward. This method is composed of four parts, which are assembly modeling for products, assembly sequence representing, assembly sequence planning, and evaluation and optimization. The assembly model is established by human machine interaction, and the assembly model contains components' information and the assembly relation among the components. The assembly sequence planning is based on the breaking up of the assembly model. And/or graph is used to represent assembly sequence set. Every component which satisfies the disassembly condition is recorded as a node of an and/or graph. After the disassembly sequence and/or graph is generated, heuristic algorithm - AO* algorithm is used to search the disassembly sequence and/or graph, and the optimum assembly sequence planning is realized. This method is proved to be effective in a prototype system which is a sub-project of a state 863/CIMS research project of China - ‘Concurrent Engineering’.     

复杂产品碳足迹结构元规划方法研究*

日益增长的环境压力对复杂产品供应链碳足迹优化提出了更高的要求。为了降低优化过程动态性及不确定性,在综合评述产品拆卸建模分析研究方法的基础上,依据约束关系和装配结构,通过构建规则,设计多目标复杂产品碳足迹结构元拆卸混合图模型,确立模型约束关系矩阵,利用迭代分层思想设计驱动式递归聚类搜索算法,规划各层次碳足迹结构元模块。经液晶显示器实例证明,该规划方法可有效剖析复杂产品碳足迹结构基本元及模块单元。     

装配与拆卸序列的自动生成与评价方法研究

采用次与关系相结合的装配模型,研究利用割集法自动求解装配与拆卸的并行序列问题,为尽量避免图爆炸问题的产生和提高割集法求解装拆序列的运行效率,有用分层策略并提出两条新的判断割集可地性的准则,通过评价分析,给出了从所有可行的装拆序列中,选出最优序列并反馈改进意见的方法。     

可拆卸性设计的系统构成

分析了构成可拆卸性设计ＤＦＤ基本系统的４个组成模块：信息输入与建模、拆卸分析、拆卸评价、反馈设计建议。研究了可拆卸性设计中建模及拆卸方向计算等关键技术,以图形理论为基础建立了装配体的网络图模型,从几何角度分析了零部件的拆卸方向。探讨了可拆卸性设计的发展趋势。     

虚拟样机系统结构及相关技术的研究

在对虚拟样机分类的基础上,提出一种基于场景图的虚拟样机系统结构,同时讨论了系统实现中样机描述与模型生成、场景图动态拆分和组合、人机交互、样机零部件模型准备等几个关键技术和处理方法,用这种方法开发出基于PC 机的虚拟样机系统,该系统在易用、成本和普及方面具有实用性和推广意义.     

基于遗传算法的产品拆卸线平衡问题研究

对废旧产品进行回收再利用,是节约资源和保护环境的有效方式.产品拆卸是实现废旧产品回收再利用的重要手段,是实现产品生命周期完整性的必要环节.本文针对产品拆卸线的特点,构建了拆卸线平衡问题的多目标优化模型,并运用遗传算法对模型进行求解.本文的模型及方法可以为废旧产品的回收拆卸提供理论指导.     

基于多目标蚁群算法的复杂设备拆卸序列规划

针对复杂设备转化成混合图信息模型后面临的组合爆炸和搜索爆炸问题,提出了一种改进的Louvain算法,对其模型进行社团化处理。将拆卸工具、拆卸方向改变次数以及拆卸时间作为优化目标,构造了基于多目标蚁群算法搜索社团划分可行解;并得出由多个Pareto解构成的平衡解集。最后结合直升机旋翼,利用所提方法进行算法验证;对比未被社团化处理的多目标蚁群算法而得出的拆卸序列,在算法运行效率上提升了17.2%;且复杂设备中紧密度越小零件占比越多时,运行效率越高;对比单目标蚁群算法社团化后得出的拆卸序列,在迭代次数相同的条件下,更易得到较高效率的解。实验结果表明,在实际拆卸序列规划问题上,该方法为方案设定人员提供了更合理高效的选择。