基于人工蜂群算法的产品装配规划研究

发布时间：2020-04-23 08:18

【摘要】：装配是产品全生命周期内的一个重要的环节,同样的一组零部件由不同的小组分别负责装配,所呈现的效率往往不同。产品的装配序列通常由设计工程师根据经验确定,不过随着零件数量的增加,可行装配序列的数量呈指数的增长。装配序列规划目的是寻找最优装配序列来指导装配,最优装配序列可以降低产品装配成本和时间,从而提高产品的装配效率。构建了装配规划模型。针对产品装配时整体的稳定性、部分零件的连续安装等因素,使用了4个对应的评价指标,使得目标函数能够更加全面准确的反映装配序列的优劣。装配信息矩阵由干涉矩阵、连接矩阵等矩阵组成,在装配序列可行性判断与评价中发挥重要的作用。针对产品装配效率低下的问题,本文使用人工蜂群算法求解产品的最优装配序列。在算法的雇佣蜂阶段,解的交叉操作将采用基于位置交叉和局部分布交叉相结合的策略;在跟随蜂阶段,算法将同样采用多种方法相结合的策略从而提高解的质量;侦查峰阶段将对那些指定次数不发生变化的解进行重新初始化。选取算法中几个重要的参数,针对参数的变化通过多次试验与比较,从而获得最优的数值。通过与当前有竞争力的智能算法进行比较,从而验证了人工蜂群算法的高效率。自动装配是对装配序列规划的实际验证。介绍了零部件的层次结构,零件约束的设置方法以及自动装配算法。自动装配相对于在虚拟装配环境下使用手持设备进行手动装配操作,在效率上无疑有很大的提升。论文主要创新性在于将人工蜂群算法应用于装配序列规划中,并针对人工蜂群算法的特点作了部分的改进,使得算法在求解装配序列规划时更加高效。在Creo平台上进行二次开发,实现自动获取装配体的干涉矩阵以及自动装配功能,从而提高开发效率。本课题的研究对缩短产品的开发周期,减少产品的开发成本以及提高产品的装配效率有积极意义。
【图文】：

包围盒,球体

图 2.1 三种不同的包围盒Fig 2.1 three different bounding box4） Sphere球体（Sphere）是将空间中的零件通过若干个相同体积的球体近似表示的方法。球体是除了包围盒之外比较常用的包围体，构建的方式只需要 4 个分量即可，包括球心和半径，因而具有构造较为简单、比较节省内存等优点。球体的大小表示不同的层次结构，例如 0 级表示球体包含对象的所有边界。如图 2.2 所示[62]，Sphere法对空间物体的近似包围首先是以 0 级开始的，随后通过更多的更小的球体的联合，逐级对物体进行逼近。级别越高，球体越接近实体。球体是旋转不变的，因此对于刚性对象，层次结构由预处理构建一次。算法在运行时，首先检测层次结构的0 级球体——即对象的边界——之间的碰撞。如果发现 0 级球体发生碰撞，则算法进入下一阶段，球体的层次结构上升一个级别。以此类推，如果发现两个层次的球体在当前级别不发生冲突，那么就可以判断这两个零件不发生干涉，算法将停止，进而选择下一个零件。该算法的处理时间取决于球体层级的大小。它独立于对象的

球体,台灯

phere）是将空间中的零件通过若干个相同体积的球体近似包围盒之外比较常用的包围体，构建的方式只需要 4 个径，因而具有构造较为简单、比较节省内存等优点。球体构，例如 0 级表示球体包含对象的所有边界。如图 2.2 所体的近似包围首先是以 0 级开始的，随后通过更多的更体进行逼近。级别越高，，球体越接近实体。球体是旋转象，层次结构由预处理构建一次。算法在运行时，首先检即对象的边界——之间的碰撞。如果发现 0 级球体发生段，球体的层次结构上升一个级别。以此类推，如果发现别不发生冲突，那么就可以判断这两个零件不发生干涉，一个零件。该算法的处理时间取决于球体层级的大小。它，因为算法不使用层次结构来查找对象的实际表面的部间允许，该算法可以将碰撞叶状球体中的真实表面作为
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TG95

【参考文献】