基于蚁群算法的异步并行装配序列规划方法
发布时间：2022-01-25 16:29
为了提高复杂产品的装配序列规划效率,利用蚁群算法的并行性及其搜索过程的独立性,对装配序列进行异步并行求解。首先,调整产品结构树的装配层次关系,并基于多色集合理论（PST）对装配层次结构进行形式化表达,建立PS层次结构树;其次,基于"分治"原则,建立"全局并行、区域线性"的蚂蚁搜索策略,对PS层次结构树进行逐层规划和整合计算,实现装配序列的异步并行求解,并提高求解效率;然后,为了解决非线性装配序列表达方式问题,建立装配序列树模型及其自相关矩阵。最后,通过实例验证了异步并行装配序列方法的可行性与有效性。
【文章来源】：机械工程学报. 2019,55(09)北大核心EICSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
PS层次结构树生成流程图
逻辑推理通过多色集合的析取运算以及零件间的装配关系矩阵，由式(8)推理出装配域中非零件装配单元间的装配关系12((,,),(,,))sFAkijAkij1212(1,)(1,)112211(((1,,),(1,,))mkimkisiiiiFAkiiiAkiii(8)式中，s=1,2,,12；m(k+1,i1)表示装配域R(k+1,i1)中包含的装配单元数目，A(k+1,ii1,i1)∈R(k+1,i1)；m(k+1,i2)表示装配域R(k+1,i2)中包含的装配单元数目，A(k+1,ii2,i2)∈R(k+1,i2)。以图3的某装配体为例，其PS层次结构树中包含8个装配单元分别存在于装配域R(1,1)，R(2,1)和R(2,2)中，其中，零件间的装配关系矩阵如图4(a)所示；根据图4a中零件间的装配关系获得R(1,1)、R(2,1)和R(2,2)的装配关系矩阵，如图4b、4c和4d所示；其中，R(2,1)和R(2,2)为底层装配域，包含的装配单元是零件，其装配关系矩阵是从图4a直接提取，而R(1,1)的装配关系矩阵是通过式(8)推理得到。图3某装配体的PS层次结构树
：异步并行装配序列规划(Asynchronousparallelassemblysequenceplanning,Ap-asp)按照装配单元的层次级别关系，将整体的ASP任务分解为若干个及若干层级、彼此独立的ASP子任务，利用蚁群算法的并行性和搜索独立性，将蚁群算法的搜索策略、搜索函数、禁忌表以及蚂蚁分配等问题进行设计和改进，对PS层次结构树进行逐层规划和整合计算，实现将传统的线性序列求解方式转化成多个组合的异步并行求解。3.1搜索策略为了实现蚁群算法的异步并行序列规划，本文采劝全局并行、区域线性”的搜索策略，如图5所示。(1)全局并行策略，是以装配域作为规划对象，确定一次迭代中装配域参与区域搜索的进度，是Ap-asp算法的主线程。在PS层次结构树中，由于装配单元的层次隐含着一定的装配先后关系，即先装配下层装配单元后装配上层装配单元，因此，在全局搜索中，包含下层装配单元的装配域要先于包含上层装配单元的装配域参与区域搜索；如果包含的装配单元是同层且没有先后约束关系的装配域，则并行参与区域搜索。(2)区域线性策略，是以装配域作为搜索范围，以装配单元作为规划对象，是Ap-asp算法的子线程。在迭代过程中，主线程实时的将满足规划要求的一个或多个(并行)装配域分配给子线程，每个子线程根据装配域粒度大小匹配蚂蚁数量，并采用独立的信息素更新机制对进行区域线性求解。图5一次迭代中装配域的搜索进度3.2搜索函数3.2.1全局搜索函数在Ap-asp算法中，全局规划是从PS层次结构树的底层进行遍历，装配域能否满足参与区域线性规划，主要决于其装配基础件是否满足搜索条件。装配基础件是由工艺人员根据装配工艺要求和
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于递归循环的层次化爆炸图自动生成方法[J]. 于嘉鹏,王健熙. 机械工程学报. 2016(13)
[2]支持复杂产品并行拆卸序列规划的遗传算法[J]. 张秀芬,蔚刚,王磊,萨日娜. 计算机辅助设计与图形学学报. 2015(07)
[3]产品分层分级的交互式拆卸装配序列规划[J]. 刘翊,李世其,王峻峰,曾洪梅,鲁明上. 计算机集成制造系统. 2014(04)
[4]基于改进遗传编程的并行装配序列规划[J]. 刘亚杰,古天龙,徐周波,常亮. 计算机集成制造系统. 2013(06)
[5]基于最大-最小蚁群系统的装配序列规划[J]. 于嘉鹏,王成恩,王健熙. 机械工程学报. 2012(23)
[6]基于模糊粗糙集的并行装配序列规划方法[J]. 胡小梅,朱文华,俞涛. 机械工程学报. 2010(15)
[7]基于优先规则筛选的装配序列规划方法[J]. 于嘉鹏,王成恩,张闻雷,于宏. 东北大学学报(自然科学版). 2009(11)
[8]基于多色集合的装配序列形式化推理方法[J]. 赵姗姗,李宗斌. 计算机集成制造系统. 2008(08)
[9]基于约束解除的装配序列并行化优化[J]. 杨波,黄克正,王慧,陈洪武. 计算机集成制造系统. 2004(07)
博士论文
[1]蚁群算法及其应用研究[D]. 杨剑峰.浙江大学 2007
硕士论文
[1]并行蚁群算法的研究[D]. 王舒卓.东北大学 2013
本文编号：3608867
【文章来源】：机械工程学报. 2019,55(09)北大核心EICSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
PS层次结构树生成流程图
逻辑推理通过多色集合的析取运算以及零件间的装配关系矩阵，由式(8)推理出装配域中非零件装配单元间的装配关系12((,,),(,,))sFAkijAkij1212(1,)(1,)112211(((1,,),(1,,))mkimkisiiiiFAkiiiAkiii(8)式中，s=1,2,,12；m(k+1,i1)表示装配域R(k+1,i1)中包含的装配单元数目，A(k+1,ii1,i1)∈R(k+1,i1)；m(k+1,i2)表示装配域R(k+1,i2)中包含的装配单元数目，A(k+1,ii2,i2)∈R(k+1,i2)。以图3的某装配体为例，其PS层次结构树中包含8个装配单元分别存在于装配域R(1,1)，R(2,1)和R(2,2)中，其中，零件间的装配关系矩阵如图4(a)所示；根据图4a中零件间的装配关系获得R(1,1)、R(2,1)和R(2,2)的装配关系矩阵，如图4b、4c和4d所示；其中，R(2,1)和R(2,2)为底层装配域，包含的装配单元是零件，其装配关系矩阵是从图4a直接提取，而R(1,1)的装配关系矩阵是通过式(8)推理得到。图3某装配体的PS层次结构树
：异步并行装配序列规划(Asynchronousparallelassemblysequenceplanning,Ap-asp)按照装配单元的层次级别关系，将整体的ASP任务分解为若干个及若干层级、彼此独立的ASP子任务，利用蚁群算法的并行性和搜索独立性，将蚁群算法的搜索策略、搜索函数、禁忌表以及蚂蚁分配等问题进行设计和改进，对PS层次结构树进行逐层规划和整合计算，实现将传统的线性序列求解方式转化成多个组合的异步并行求解。3.1搜索策略为了实现蚁群算法的异步并行序列规划，本文采劝全局并行、区域线性”的搜索策略，如图5所示。(1)全局并行策略，是以装配域作为规划对象，确定一次迭代中装配域参与区域搜索的进度，是Ap-asp算法的主线程。在PS层次结构树中，由于装配单元的层次隐含着一定的装配先后关系，即先装配下层装配单元后装配上层装配单元，因此，在全局搜索中，包含下层装配单元的装配域要先于包含上层装配单元的装配域参与区域搜索；如果包含的装配单元是同层且没有先后约束关系的装配域，则并行参与区域搜索。(2)区域线性策略，是以装配域作为搜索范围，以装配单元作为规划对象，是Ap-asp算法的子线程。在迭代过程中，主线程实时的将满足规划要求的一个或多个(并行)装配域分配给子线程，每个子线程根据装配域粒度大小匹配蚂蚁数量，并采用独立的信息素更新机制对进行区域线性求解。图5一次迭代中装配域的搜索进度3.2搜索函数3.2.1全局搜索函数在Ap-asp算法中，全局规划是从PS层次结构树的底层进行遍历，装配域能否满足参与区域线性规划，主要决于其装配基础件是否满足搜索条件。装配基础件是由工艺人员根据装配工艺要求和
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于递归循环的层次化爆炸图自动生成方法[J]. 于嘉鹏,王健熙. 机械工程学报. 2016(13)
[2]支持复杂产品并行拆卸序列规划的遗传算法[J]. 张秀芬,蔚刚,王磊,萨日娜. 计算机辅助设计与图形学学报. 2015(07)
[3]产品分层分级的交互式拆卸装配序列规划[J]. 刘翊,李世其,王峻峰,曾洪梅,鲁明上. 计算机集成制造系统. 2014(04)
[4]基于改进遗传编程的并行装配序列规划[J]. 刘亚杰,古天龙,徐周波,常亮. 计算机集成制造系统. 2013(06)
[5]基于最大-最小蚁群系统的装配序列规划[J]. 于嘉鹏,王成恩,王健熙. 机械工程学报. 2012(23)
[6]基于模糊粗糙集的并行装配序列规划方法[J]. 胡小梅,朱文华,俞涛. 机械工程学报. 2010(15)
[7]基于优先规则筛选的装配序列规划方法[J]. 于嘉鹏,王成恩,张闻雷,于宏. 东北大学学报(自然科学版). 2009(11)
[8]基于多色集合的装配序列形式化推理方法[J]. 赵姗姗,李宗斌. 计算机集成制造系统. 2008(08)
[9]基于约束解除的装配序列并行化优化[J]. 杨波,黄克正,王慧,陈洪武. 计算机集成制造系统. 2004(07)
博士论文
[1]蚁群算法及其应用研究[D]. 杨剑峰.浙江大学 2007
硕士论文
[1]并行蚁群算法的研究[D]. 王舒卓.东北大学 2013
本文编号：3608867
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