针对弹药装配结构复杂、零件数量多和装配效率低等问题,提出一种基于模型定义(model based definition,MBD)的弹药装配序列规划生成方法。在定义装配序列可行性的基础上,构建装配规划的适应度函数,提出包含精英种群的基于改进遗传算法(g...针对弹药装配结构复杂、零件数量多和装配效率低等问题,提出一种基于模型定义(model based definition,MBD)的弹药装配序列规划生成方法。在定义装配序列可行性的基础上,构建装配规划的适应度函数,提出包含精英种群的基于改进遗传算法(genetic algorithm,GA)的装配序列规划算法。基于UG/NX二次开发技术,设计和开发MBD的装配序列规划系统。以某引信子装配体为例进行应用验证的结果表明,所提方法有效且稳定。展开更多
为了缩短产品研制周期、提高产品生产效率,通过使用基于分级贪心策略的蚁群优化算法,对复杂产品的混合装配序列规划(Assembly Sequence Planning,ASP)和装配线平衡(Assembly Line Balance,ALB)问题进行优化求解。在获得产品装配网络计...为了缩短产品研制周期、提高产品生产效率,通过使用基于分级贪心策略的蚁群优化算法,对复杂产品的混合装配序列规划(Assembly Sequence Planning,ASP)和装配线平衡(Assembly Line Balance,ALB)问题进行优化求解。在获得产品装配网络计划图和可行装配序列的基础上,使装配线上的工作负荷均衡达到预计的理想情况,同时最大化装配线平衡率以及最小化装配线平滑指数。最后通过算例进行验证,改进后的蚁群优化算法可在较少次迭代过程中求出最优解,且算法随着求解问题的复杂度增加仍能保持较高的求解效率。展开更多
针对复杂产品装配序列规划耗时、效率低且错误率高等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的装配序列规划解决方案。首先,综合考虑装配序列的可行性、复杂性、稳定性、重定向性、聚合性等多个因素,构建基于矩阵的装配关系模型及适应性...针对复杂产品装配序列规划耗时、效率低且错误率高等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的装配序列规划解决方案。首先,综合考虑装配序列的可行性、复杂性、稳定性、重定向性、聚合性等多个因素,构建基于矩阵的装配关系模型及适应性评价函数;其次,通过调用SolidWorks中的应用程序接口(application program interface, API)获取装配对象的相关数据,生成装配关系矩阵,以求装配序列规划问题;最后,以冷藏车的典型零件为对象,验证该方法的可行性。该技术显著缩短了检查时间和减小了错误率,同时提高了效率。展开更多
文摘针对弹药装配结构复杂、零件数量多和装配效率低等问题,提出一种基于模型定义(model based definition,MBD)的弹药装配序列规划生成方法。在定义装配序列可行性的基础上,构建装配规划的适应度函数,提出包含精英种群的基于改进遗传算法(genetic algorithm,GA)的装配序列规划算法。基于UG/NX二次开发技术,设计和开发MBD的装配序列规划系统。以某引信子装配体为例进行应用验证的结果表明,所提方法有效且稳定。
文摘生产规划过程需要同时考虑装配序列规划(Assembly Sequence Planning,ASP)和装配线平衡(Assembly Line Balancing,ALB)。针对ASP和ALB的多项式复杂程度的非确定性问题(Non-Deterministic Polynomial Hard,NP难题)及二者耦合问题,以产品结构图为基础,结合物料清单(Bill of Material,BOM)层次图构建装配约束矩阵,分析产品内部各子装配体独立装配可行性,并对子装配体分拆以获得可行的装配序列矩阵。其次,以工作站最大装配时间、装配方向和工具切换次数、站间平衡为目标,构建综合ASP和ALB的联合规划模型。提出基于Pareto解集的混合人工鱼群算法(Hybrid Artificial Fish Swarm Algorithm,HAFSA),采用自适应视野串行觅食,减少并行觅食重复搜索。对人工鱼群算法得到的装配序列进行粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)操作,提高跳出局部最优的可能。将所提算法应用于某装配实例,与基本AFSA、PSO算法对比,验证算法有效性。
文摘为了缩短产品研制周期、提高产品生产效率,通过使用基于分级贪心策略的蚁群优化算法,对复杂产品的混合装配序列规划(Assembly Sequence Planning,ASP)和装配线平衡(Assembly Line Balance,ALB)问题进行优化求解。在获得产品装配网络计划图和可行装配序列的基础上,使装配线上的工作负荷均衡达到预计的理想情况,同时最大化装配线平衡率以及最小化装配线平滑指数。最后通过算例进行验证,改进后的蚁群优化算法可在较少次迭代过程中求出最优解,且算法随着求解问题的复杂度增加仍能保持较高的求解效率。
文摘针对复杂产品装配序列规划耗时、效率低且错误率高等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的装配序列规划解决方案。首先,综合考虑装配序列的可行性、复杂性、稳定性、重定向性、聚合性等多个因素,构建基于矩阵的装配关系模型及适应性评价函数;其次,通过调用SolidWorks中的应用程序接口(application program interface, API)获取装配对象的相关数据,生成装配关系矩阵,以求装配序列规划问题;最后,以冷藏车的典型零件为对象,验证该方法的可行性。该技术显著缩短了检查时间和减小了错误率,同时提高了效率。
