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用GAAA优化多阶段装配过程中的夹具布局
被引量：
4
1
作者
谢伟松
邓铮
丁伯慧
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期658-663,共6页
改进了遗传算法与蚁群算法的融合(GAAA)算法,利用它来解决多阶段装配过程中二维刚性零件的夹具布局优化问题,合理选择定位销的位置使得灵敏度指标最小化。通过改变遗传算法的变异算子,变异长度以及交叉、变异在蚁群算法中发生的位置,提...
改进了遗传算法与蚁群算法的融合(GAAA)算法,利用它来解决多阶段装配过程中二维刚性零件的夹具布局优化问题,合理选择定位销的位置使得灵敏度指标最小化。通过改变遗传算法的变异算子,变异长度以及交叉、变异在蚁群算法中发生的位置,提高了GAAA的稳定性和收敛性。以汽车侧边装配为例验证了改进算法的有效性,结果表明改进后的GAAA比基本的GAAA和蚁群算法求得的结果要好,且收敛速度更快,稳定性更好。
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关键词
多阶段装配过程
状态空间模型
夹具布局优化
遗传算法与蚁群算法的融合
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职称材料
题名
用GAAA优化多阶段装配过程中的夹具布局
被引量：
4
1
作者
谢伟松
邓铮
丁伯慧
机构
天津大学
天津大学机构理论与装备设计教育部重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期658-663,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51205286
51275348)
文摘
改进了遗传算法与蚁群算法的融合(GAAA)算法,利用它来解决多阶段装配过程中二维刚性零件的夹具布局优化问题,合理选择定位销的位置使得灵敏度指标最小化。通过改变遗传算法的变异算子,变异长度以及交叉、变异在蚁群算法中发生的位置,提高了GAAA的稳定性和收敛性。以汽车侧边装配为例验证了改进算法的有效性,结果表明改进后的GAAA比基本的GAAA和蚁群算法求得的结果要好,且收敛速度更快,稳定性更好。
关键词
多阶段装配过程
状态空间模型
夹具布局优化
遗传算法与蚁群算法的融合
Keywords
multi-station assembly process
state space model
fixture layout optimization
genetic algorithm-ant colony algorithm（GAAA）
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用GAAA优化多阶段装配过程中的夹具布局
谢伟松
邓铮
丁伯慧
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
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