Layout在电梯部件设计中的应用

以电梯轿底托架为例,介绍了利用Pro/E的Layout参数表和关系式对电梯部件进行设计应用情况,以达到快速满足客户需求的目的。

大直径盾构隧道整体式预制弧形件构造

上海市机场联络线是国内首次在大直径盾构隧道中采用整体式预制弧形件的工程,而现阶段缺少对整体式预制弧形件选型及排版的研究。针对该问题,本文分析了标准环+左转弯环+右转弯环、左转弯环+右转弯环和通用楔形环三种管片形式下弧形件的构造设计,并给出排版计算方法。结果表明,在标准环+左转弯环+右转弯环和通用楔形环管片形式下,分别采用直线形+楔形弧形件和无楔形量的弧形件能较好满足工程需求,建议在类似工程中选用。

多块排样方式的二维板材下料优化模型与算法

针对矩形件二维板材剪切下料问题,提出一种多块排样方式的二维板材下料优化模型与求解算法。为了均衡考虑排样方式的计算复杂度和板材利用率,将多块排样方式的块数定为八块。通过3次一分为二剪切操作将板材分割成八个矩形块,并将每个块剪切成方向相同的同种矩形件。构造八块排样的优化模型及算法是按照排样价值最大原则来确定所有可能尺寸的块中矩形件的最优布局和板材的最优八块划分。提出的列生成算法迭代调用上述八块排样算法生成一系列下料方案,选择耗费板材最少的一个下料方案作为最终解。通过采用文献基准例题和实际生产实例验证了本文算法,实验结果表明:八块排样算法的排样价值高于3种文献排样算法,并且,八块排样方式的下料算法板材利用率高于已有文献给出的下料算法。本文给出算法计算时间可满足实际应用需要。

基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究

针对航空不规则零件规格种类多样,毛坯数量庞大,原坯料利用率低等实际生产中的问题。为了解决上述问题,提出基于变邻域人工蜂群不规则零件下料优化算法及算法流程,构建双坐标系下料模型,设计交换策略、顺序策略及逆序策略进行变邻域搜索,采用SCO、DCO、HO、WO、AO解码方式进行图样解码。最后,将变邻域人工蜂群算法与原始人工蜂群算法进行仿真分析,仿真实验结果表明:变邻域人工蜂群算法能够有效可靠地提高原坯料利用率及排样效率。

电动缸举升机构伺服性能的亚全局并行优化设计

针对电动缸举升伺服机构的非线性环节对武器站伺服性能的影响,基于应用背景开展了伺服性能优化方法的研究。针对可设计非线性环节中的增益波动、间隙宽度、不平衡力矩和摩擦力矩进行了作用机理分析;基于机构布局和控制器参数建立了运动学、动力学和控制策略的数学模型、设计约束和目标优化函数;提出了亚全局并行优化方法,对可设计非线性环节进行了基于内点法的多目标优化,解决了局部串行优化的局部最优问题;对基于PI控制器+DOB观测器的复合控制策略进行了单独设计,解决了机械惯量参数、控制器参数和观测器名义模型不匹配的问题。经验证,亚全局并行优化方法的优化结果在整体上更佳,且更加贴合工程实际。

120km/h及以上高速授电接触轨系统方案研究

[目的]为满足120 km/h及以上轨道交通牵引取流需求,针对高速接触轨系统进行研究,提出一套完整的优化方案。[方法]通过分析靴轨授流质量的影响因素,提出优化高速授流质量的思路。分别从接触轨零部件设计、平面布置和施工安装等方面提出优化措施,形成一套完整的高速接触轨系统方案。采用减小端部弯头斜率和在端部弯头支架增加弹性元件两种方式,减小冲击力和延长作用时间,以改善靴轨接触效果。采用绝缘分段器代替机械断口,抬高联络通道标高与疏散平台齐平;车站端头电分段结合道岔布置,减少接触轨断口数量。通过适当缩短绝缘支撑跨距,以减小接触轨挠度;采用模块化装配,以提高接触轨施工精度。[结果及结论]通过上述措施,改善了接触轨系统授流质量,提高了120 km/h及以上的接触轨取流质量。

零件放样与套料生产切割工艺改进研究

通过对部件的放样和套料生产切割技术进行改良研究,可以成功提高生产的效率、减少材料的浪费,并对切割的工艺流程进行优化。对此,通过精心设计的实验,对原始工艺与经过改进的工艺方法进行了深入的对比和分析。经过实验验证,当采纳特定的切割技术改进策略时,切割所需的时间大大缩短,同时材料的使用效率和切割的准确性都有所增强,这进一步证实了该改进策略的实用性。

基于AutoForm-PD软件DL图全参数化建型研究

冲压工艺DL图的设计过程复杂,方案多变,不仅型面需要根据模拟结果进行更改,修边工序也需要根据结构空间和强度等因素进行多次变更,这就导致需要经过不断的更改和尝试,才能得到稳定的DL图。AutoForm-PD是基于CATIA软件开发的冲压工艺建型软件,可以借助CATIA平台实现全工序全参数化的建型过程。利用AutoForm-PD软件建立了DL图设计模板,提出了整体规划工艺方案、分段建型的思路,有效的减少了因工艺方案更改而造成的DL图更改时间,使DL图设计效率提升100%以上。

多约束下矩形件排样问题的混合求解算法研究

针对板材和玻璃下料过程中存在的矩形件排样问题,提出了一种基于分割匹配算法与改进蚁群算法的混合算法进行求解。建立了以最大化均方利用率和剩余加工时间为目标的排样优化模型;利用蚁群算法作为排样顺序算法确定部分零件的排样顺序以满足零件的加工时间限制,为了提高蚁群算法搜索效率,提出了自适应信息素更新策略,引入基于遗传变异和2-opt变异的混合变异策略来增强局部搜索能力。针对于零件在毛坯上位置的排布问题,为提高毛坯的均方利用率同时又满足一刀切约束条件,提出分割匹配算法进行矩形件排布优化。将改后的算法与其他优化算法用国际标准测试案例和企业实际案例进行对比分析,验证了所提混合算法的有效性。

装备维修过程中备件布局人机工效优化设计

备件取用效率是决定战争胜负的关键因素之一,为了在装备维修过程中能精确、及时、高效地取用备件,提出了考虑人机工效的备件布局优化问题。根据备件布局的特点,在保证备件车行车安全性的前提下,选取了人机工效学中的重要性原则、取用频率原则、相关性原则及相容性原则为备件布局依据及目标,建立了备件布局多目标优化数学模型,并在实例中采用萤火虫算法求解。结果表明:布局模型能综合考虑各子目标,且萤火虫算法求解模型可以获得较好的布局优化方案,备件布局易于查找及存取,达到快速完成维修任务提高维修保障能力的目的。

接插件端子多工位级进模设计

分析了接插件端子零件的冲压工艺,阐述了采用多工位级进模生产的可能性,介绍了零件的排样设计、模具结构特点及关键零件设计。接插件端子零件成形时,经多次弯曲后成形应力较大且回弹量不易控制。着重论述了接插件端子零件与配套插头及塑料护套接触部位的方框成形方法,即分步进行,逐渐成形,从而减小零件的成形应力及回弹。同时,在成形凸模上采取相应结构,既保证了零件的顺利成形又使其本身的结构简单便于加工以及根据试模情况更改成形部位的尺寸。模具投入生产后一直使用正常,零件质量符合图纸要求。

蚁群算法在定制家具矩形零件排样中的应用

零件排样,是指在一定规格的原料板材上,按照一定规则排布若干个不同尺寸规格的零件,在满足订单配套和切割要求的前提下,达到一定的优化目标。本研究以定制家具的零件排样问题为对象,根据定制家具零件排样生产的实际情况,将零件排样问题与蚁群算法(ACA)结合,以最优化原材料利用率为目标构建批次订单排样的数学模型,搜索得到批次零件的排样方案,实现定制家具订单的批次排样问题优化。本研究基于定制家具零件的生产特点,给出结合矩形零件排样问题研究的蚁群算法中节点、启发式信息、信息素的定义并对路径的构建和信息素的更新规则进行说明,设计合适的蚁群算法流程,通过对蚁群算法参数的分析,确定蚁群算法参数取值,完成定制家具订单的排样方案的求解。对比了A企业排样的传统经验算法与本研究优化的排样算法对原材料利用率的影响,结果表明:在不同的订单样本量的条件下,本研究的基于蚁群算法优化的排样算法较传统经验算法原材料利用率分别提高6.1%,11.1%,10.0%。通过实例验证该算法在排样问题中求解具有有效性。

基于填充算法的矩形件排样优化求解

针对矩形件优化排样问题 ,提出了一种将填充算法和遗传算法相结合的优化排样方法。该方法应用填充算法对遗传算法作预处理 ,使矩形件排样适用于“一刀切”的下料工艺 ,并克服了填充算法局部搜索的缺点 ,使搜索空间由一点扩大为多点 ,最终可获得总体最优的排样结果。算例表明 ,该优化排样算法运算速度快 ,具有广泛的适应性。

基于小生境遗传算法的矩形件优化排样

将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法——高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.

冲裁件优化排样系统的开发

借鉴单排多边形顶点算法的思想 ,构造了改进的多边形顶点算法 ,并开发出一个冲裁件优化排样系统 .该系统能快速的计算出普通单排、普通双排、对头单排、对头双排的排样结果 ,并给出零件的优化排样方案 ,系统效率高、实用性强 ,运行稳定 .

不规则件优化排样的小生境遗传模拟退火算法

提出一种基于小生境遗传模拟退火算法求解不规则件排样问题的方法。该方法首先充分考虑不规则形状零件自身的形状特征,采用组合矩形包络算法将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,克服了以往简单采用最小包络矩形代替零件排样存在空白区域,从而导致材料可能发生的利用率过低问题;然后利用遗传模拟退火算法及小生境技术相结合,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度;最后用"最低水平线与填充算法相结合"策略的启发式排样算法实现自动排样。实例表明了该算法的有效性和实用性。

基于遗传算法的大规模矩形件优化排样

大规模矩形件优化排样是一个典型的组合优化问题,属于NP-hard问题.实际工程中对一个排样方案一般有满足"一刀切"的工艺要求,"一刀切"要求增加了对排样的约束.提出的优化算法,将矩形匹配分割算法作为遗传算法染色体的解码器实现一个排样方案,用遗传算法进行排样方案的全局搜索.算例比较表明,该算法可以求得满足"一刀切"约束的最优解.

808轻卡踏板和操纵件布置和人机工程校核

在车身总布置设计的过程中,脚踏板布置和方向盘、控制钮件等各种操纵件布置至关重要。文章结合实际经验,运用车身内部布置设计的方法(基于UG软件车身内部布置系统),结合相关国家标准、法规要求,对脚踏板和方向盘、控制钮件等进行人机工程学分析校核,为新产品满足驾驶员操纵舒适性的要求提供了充分的理论依据。

矩形件排样优化的十字线法

矩形件排样优化问题是一个多目标优化问题,一方面要考虑到材料的利用率,另一方面要考虑到生产时的下料效率,而且还要满足“一刀切”的工艺要求。本文综合考虑这些因素,提出了一种排样方法———十字线法。实验表明,该方法是一种有效的方法,可同时兼顾材料利用率和切割时的生产效率。

矩形件优化排样系统中的交互寻优处理

分析了如何通过交互寻优的手段对自动排样系统产生的排样图实现进一步的优化,详细探讨了矩形件优化排样系统中的交互寻优过程,提出了一种重构排样图的方法,同时还重点讨论了对排样图如何进行交互寻优操作,并在AutoCAD上开发了这一交互寻优系统.