基于混合遗传算法的虚拟装配作业过程规划

发布时间：2018-01-20 23:27

  本文关键词： 混合遗传算法 虚拟装配 过程规划 维修元　出处：《中国工程机械学报》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出了一种基于回报机制和逆向求解机制的装配作业规划方法.使用遗传算法与Q学习算法相结合,共同对作业过程规划问题进行求解.构建适合信息融合和进化计算的"维修元"模型,并将"维修元"进行排列组合,构成装配作业序列,解决装配作业过程中的信息融合问题.为保证作业序列的可行性和维修元的可操作性,将特征匹配机制作为启发机制,避免不可行序列参与进化计算,提高进化效率,解决了虚拟装配过程中多要素融合条件下的规划问题.
[Abstract]:An assembly job planning method based on reward mechanism and reverse solution mechanism is proposed, which combines genetic algorithm with Q learning algorithm. The problem of job process planning is solved together. A "maintenance element" model suitable for information fusion and evolutionary computation is constructed, and the "maintenance element" is arranged and combined to form the assembly job sequence. In order to ensure the feasibility of job sequence and the maneuverability of maintenance element, the feature matching mechanism is used as the heuristic mechanism to avoid the infeasible sequence participating in evolutionary computation. The evolutionary efficiency is improved and the planning problem under the condition of multi-factor fusion in virtual assembly is solved.
【作者单位】： 94679部队;陆军工程大学野战工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金资助项目(51505498)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 虚拟维修训练系统作为一种智能化的训练手段,以其突出的特点和优势,成为训练模式向现代化发展的必然趋势.虚拟维修训练过程设计越来越注重训练内容的完整性和实用性[1-2].拆卸与装配是训练过程模型设计的重要内容,但对比于拆卸过程,装配过程涉及的维修要素类型复杂很多.目前,

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本文编号：1449749