基于数字化工厂的汽车散热器装配线仿真与优化
发布时间:2021-01-30 06:54
“工业4.0”与“中国制造2025”的对接,把智能制造列入国家战略层面将有着重大意义,为实现这一目标将产生和运用很多新兴技术,其中数字化工厂技术作为实现未来智能工厂的基石将被广泛运用,在整车制造过程中涵盖产品的全生命周期,将与之配套的上下游供应商和物流输送都整合到一个平台,实现整个生产过程的完全数字化、信息化管理。在此基础上逐步实现智能制造。本文首先以整车厂内散热器总成装配线设计改造项目为研究目标,以方法研究和作业分析两大技术对原有散热器总成装配线进行研究,找出不足之处并采用全新的方案对散热器装配线进行规划,然后在西门子Tecnomatix数字化制造平台Process Designer和Process Simulation模块中对装配线进行建模。其次将研究重点放在工业机器人路径规划及不同产品的混线生产上,工业机器人的路径规划是以运动时间最优和关节平均能耗最低为目标进行多目标优化,采用了改进的非支配多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)对目标函数进行求解,得到满足运动约束的Pareto前沿,根据实际工程需求选择一组解,此解在时间最优的同时保证能量也优,然后通过数字化平台进行了验证,证明得到解的有...
【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:85 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 数字化工厂技术及工业机器人应用现状
1.2.1 数字化工厂技术分解
1.2.2 工业机器人应用现状
1.3 西门子Tecnomatix数字化制造平台简介
1.4 本文主要研究内容
1.5 本章小结
第2章 散热器装配线工作研究及工艺规划
2.1 工作研究的内容
2.2 原散热器分装线工艺流程分析
2.2.1 散热器装配线技术组成
2.2.2 散热器自动化装配线工艺规划设计
2.3 本章小结
第3章 散热器自动化装配线建模仿真
3.1 工艺设计模块
3.2 详细建模流程
3.2.1 工艺设计模块操作
3.2.2 路径编辑
3.3 本章小结
第4章 工业机器人多目标轨迹规划研究
4.1 工业机器人运动学简介
4.2 多目标优化4-3-4多项式插值规划
4.2.1 工业机器人逆运动学求解过程
4.2.2 4-3-4多项式关节轨迹插值
4.3 NSGA-Ⅱ多目标遗传算法求解Pareto最优解集
4.3.1 Pareto最优集相关定义
4.3.2 NSGA-Ⅱ多目标遗传算法
4.3.3 多目标遗传算法轨迹优化
4.3.4 多目标优化结果及分析
4.4 本章小结
第5章 基于遗传算法的散热器混线生产排序优化
5.1 投产序列规划的数学模型
5.2 遗传算法在散热器投产排序优化中的具体设计
5.3 结果讨论
5.4 本章小结
第6章 总结展望
参考文献
附录1
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于时间最优的机械臂关节空间轨迹规划算法[J]. 殷凤健,梁庆华,程旭,陶志远. 机械设计与研究. 2017(05)
[2]基于遗传算法的6-DOF机器人最优时间轨迹规划[J]. 赫建立,朱龙英,成磊,殷久诚. 机械传动. 2015(09)
[3]基于DE的时间最优6-DOF机械臂轨迹规划算法[J]. 王学琨,李刚,周东凯,杨兆阳. 计算机仿真. 2015(08)
[4]速度约束下PSO的六自由度机械臂时间最优轨迹规划[J]. 李小为,胡立坤,王琥. 智能系统学报. 2015(03)
[5]基于遗传算法的移动机械臂轨迹优化研究[J]. 杜钊君,吴怀宇,韩涛,郑秀娟. 机械设计与制造. 2013(05)
[6]中国人口红利的经济增长“尾效”研究——兼论刘易斯拐点后的中国经济[J]. 王伟同. 财贸经济. 2012(11)
[7]基于Quest的生产线资源优化研究[J]. 周尔民,郑亚波,彭小剑. 制造业自动化. 2012(15)
[8]基于自适应动态碰撞检测的工业机器人运动规划算法研究[J]. 金明杰,楼云江,刘冠峰,凌强. 中国科学技术大学学报. 2012(06)
[9]机器人技术的新进展[J]. 徐扬生,阎镜予. 集成技术. 2012(01)
[10]基于混合遗传算法的工业机器人最优轨迹规划[J]. 余阳,林明,林永才. 计算机工程与设计. 2012(04)
博士论文
[1]流程工业企业综合自动化系统若干关键技术与应用研究[D]. 刘传文.浙江大学 2004
硕士论文
[1]基于冷却部件布置的重型卡车机舱内流特性研究[D]. 李峥峥.吉林大学 2012
本文编号:3008466
【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:85 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 数字化工厂技术及工业机器人应用现状
1.2.1 数字化工厂技术分解
1.2.2 工业机器人应用现状
1.3 西门子Tecnomatix数字化制造平台简介
1.4 本文主要研究内容
1.5 本章小结
第2章 散热器装配线工作研究及工艺规划
2.1 工作研究的内容
2.2 原散热器分装线工艺流程分析
2.2.1 散热器装配线技术组成
2.2.2 散热器自动化装配线工艺规划设计
2.3 本章小结
第3章 散热器自动化装配线建模仿真
3.1 工艺设计模块
3.2 详细建模流程
3.2.1 工艺设计模块操作
3.2.2 路径编辑
3.3 本章小结
第4章 工业机器人多目标轨迹规划研究
4.1 工业机器人运动学简介
4.2 多目标优化4-3-4多项式插值规划
4.2.1 工业机器人逆运动学求解过程
4.2.2 4-3-4多项式关节轨迹插值
4.3 NSGA-Ⅱ多目标遗传算法求解Pareto最优解集
4.3.1 Pareto最优集相关定义
4.3.2 NSGA-Ⅱ多目标遗传算法
4.3.3 多目标遗传算法轨迹优化
4.3.4 多目标优化结果及分析
4.4 本章小结
第5章 基于遗传算法的散热器混线生产排序优化
5.1 投产序列规划的数学模型
5.2 遗传算法在散热器投产排序优化中的具体设计
5.3 结果讨论
5.4 本章小结
第6章 总结展望
参考文献
附录1
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于时间最优的机械臂关节空间轨迹规划算法[J]. 殷凤健,梁庆华,程旭,陶志远. 机械设计与研究. 2017(05)
[2]基于遗传算法的6-DOF机器人最优时间轨迹规划[J]. 赫建立,朱龙英,成磊,殷久诚. 机械传动. 2015(09)
[3]基于DE的时间最优6-DOF机械臂轨迹规划算法[J]. 王学琨,李刚,周东凯,杨兆阳. 计算机仿真. 2015(08)
[4]速度约束下PSO的六自由度机械臂时间最优轨迹规划[J]. 李小为,胡立坤,王琥. 智能系统学报. 2015(03)
[5]基于遗传算法的移动机械臂轨迹优化研究[J]. 杜钊君,吴怀宇,韩涛,郑秀娟. 机械设计与制造. 2013(05)
[6]中国人口红利的经济增长“尾效”研究——兼论刘易斯拐点后的中国经济[J]. 王伟同. 财贸经济. 2012(11)
[7]基于Quest的生产线资源优化研究[J]. 周尔民,郑亚波,彭小剑. 制造业自动化. 2012(15)
[8]基于自适应动态碰撞检测的工业机器人运动规划算法研究[J]. 金明杰,楼云江,刘冠峰,凌强. 中国科学技术大学学报. 2012(06)
[9]机器人技术的新进展[J]. 徐扬生,阎镜予. 集成技术. 2012(01)
[10]基于混合遗传算法的工业机器人最优轨迹规划[J]. 余阳,林明,林永才. 计算机工程与设计. 2012(04)
博士论文
[1]流程工业企业综合自动化系统若干关键技术与应用研究[D]. 刘传文.浙江大学 2004
硕士论文
[1]基于冷却部件布置的重型卡车机舱内流特性研究[D]. 李峥峥.吉林大学 2012
本文编号:3008466
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/qiche/3008466.html