基于理想与实物模型的航空发动机优化装配技术研究与探讨

发动机装配是发动机制造的最终阶段。提升产品装配工艺技术,改进产品装配规划,是提升产品质量、生产效率、降低成本的关键环节。利用数字化技术,通过对航空发动机理论三维模型虚拟装配技术研究,并与实体装配技术相结合,研究了实体装配优化技术,以达到对航空发动机装配工艺优化和实体装配优化的目的。

飞机壁板装配偏差传递与演变及其优化方法

壁板的装配准确度直接影响飞机的气动力特性,在装配过程中受到夹紧力、铆接力、回弹力、装配顺序等影响,壁板将发生不同程度的变形,装配变形与零件偏差、夹具偏差等相互耦合,导致壁板最终的装配准确度难以预测和控制。针对以上问题,本文对壁板装配过程中偏差的传递与演变规律进行研究,构建了壁板装配偏差传递与演变的刚柔混合模型与壁板装配准确度的评价准则;采用确定性分析法计算壁板的刚性定位偏差,并通过建立多步夹紧和不同长桁装配顺序下的偏差状态空间模型,揭示了壁板装配过程中偏差的演变规律,实现了壁板装配偏差的准确预测;提出了基于代理模型和智能优化算法的长桁装配顺序稳健优化设计方法,通过装配顺序优化使壁板的装配质量得到了整体提升。

并联结构轴系回转误差建模及装配优化

为提高光电经纬仪等二维转台的轴系运动精度,本文基于雅可比旋量理论建立了一种可考虑零件结构误差及其耦合放大效应的数学模型。针对“一端固定、一端游动”的轴系结构,提出了局部并联结构的分析方法。通过数值仿真分析,获得了各零件结构误差对轴系运动精度的影响以及最优的轴系装配方案。光学口径为650 mm的光电经纬仪的装调结果表明:装配优化后的轴系运动精度较优化前提高了32.1%。所构造的轴系运动精度模型及优化方法为指导光电经纬仪等二维转台的轴系装调以及公差设计提供了一定的理论根据。

基于混合变邻域遗传算法的电堆装配线优化

传统的电堆装配线生产线效率低,为提高电堆装配生产线效率,对装配线进行优化。首先,建立了以最小化工作站数量和工人数量的数学模型,提出了在自动化装配线的条件下允许工作站共用工人的分配方法;其次,针对平行装配线平衡问题提出了一种混合变邻域搜索遗传算法(HVGA)求解大规模问题;然后,对燃料电池电堆装配线例子进行了仿真验证与分析,提出了仿真目标,建立了平衡优化前后的仿真模型;最后,对仿真模型进行对比分析。平衡后工作站的平均利用率从75.52%提高到了82.53%,提高了7.01%,同时工人的平均利用率从52.1%提高到了73.2%,提高了21.1%,与平衡结果基本一致,验证了平行装配线平衡方法与工人分配方法的有效性。

基于布谷鸟算法的风电机组装配序列优化

装配序列规划(ASP)是风电机组制造的重要技术。ASP是一个组合优化问题,风电机组最优装配序列的搜索空间和计算量均很大。提出基于布谷鸟算法的风电机组装配序列优化方法。首先,从三维装配体模型中提取多种装配约束信息并表示成装配约束矩阵,以降低最优装配序列的搜索空间;继而构造装配序列目标函数,建立装配序列规划模型,方便算法计算出最优装配序列;对离散布谷鸟算法(DCA)改进,求解ASP模型,获得风电机组产品的最优装配序列。最后通过实验验证了ASP模型的有效性和DCA的优良性能。

涡轮叶片装配智能优化算法

涡轮组件装配是发动机制造过程的重要组成部分,在装配过程中为保证涡轮叶片装配完成后的转子不平衡量符合设计标准,需对叶片进行分组试装等步骤,装配效率因此受到影响。为解决此问题,提出一种基于改进模拟退火算法的叶片装配序列优化方法。建立由轮盘自身不平衡量与叶片不平衡量相结合的数学模型,采用多邻域搜索机制,改进退火机制,增加升温、记忆模块等方法来改进算法,通过实例验证了算法的有效性,并与蝴蝶算法,天鹰算法,原始模拟退火算法进行比较,有效地降低了涡轮转子不平衡量。结果表明,改进的模拟退火算法能够有效的减少叶片装配后的不平衡量。为使该算法能够更方便的服务于装配现场,基于MFC框架开发一款叶片装配软件,为解决叶片装配需进行多次拆装以及装配效率低的问题提供了一种有效的方案。

生鲜电商冷链装配优化:提高物流效率与服务质量的研究

生鲜电商行业得益于方便快捷的服务特性与电商技术的支持,近年来发展迅猛,市场交易额逐年攀升。但与之矛盾的是,运输冷链商品所需冷链物流装配服务未能达到企业目标,在出库包装上,生鲜企业缺乏科学的模型支持决策,依据经验添置冰袋数目,导致成本高昂。本文研究了生鲜电商食品冷链耗材装配优化问题,通过建模求解等过程为冷链运输场景下的食品包装提供优化方案,在满足生鲜流通温度区间的条件下,使包装耗材总成本最小,调和了企业成本与用户满意度之间的矛盾,为企业提供理论依据和实践参考标准。

虚拟装配下液力变矩器装配体位置公差优化

液力变矩器装配体公差,即配油套的径向圆跳动量,是反映变矩器能否高速工作的关键指标。配油套径向圆跳动除了受零件公差分配影响,还受装配序列的影响。虚拟现实辅助装配虽可用于产品的可装配性设计,但缺失公差信息,无法反映产品的实际装配质量。基于Unity3D渲染引擎,建立了集成三维信息标注、公差分析、公差优化和试验验证4个模块的虚拟现实辅助公差优化的虚拟装配系统。建立了以提高装配精度为目标,限制装配成本和质量损失的公差优化模型,提出了最大适应度值的一半为判断标准的交叉操作,改进了自适应遗传算法,以2个变量的Schaffer函数进行了算法验证,采用蒙特卡洛法进行了装配体位置公差预测。虚拟装配试验结果表明,虚拟装配系统可实现液力变矩器装配体公差组成环零件设计公差的优化,以及预测不同装配序列下装配体的位置公差,提高了液力变矩器公差设计效率。

改进遗传算法的飞机结构件装配序列优化研究

为获取最佳的装配序列,提高飞机装配效率,扩展装配序列多样性,设计改进遗传算法的飞机结构件装配序列优化方法,以此作为飞机结构件装配序列优化的评价指标并设计对应的约束条件。依据评价指标及对应的约束条件,建立装配序列优化的目标函数;利用改进遗传算法求解目标函数的解。实验证明:该方法可有效优化装配序列,提高装配效率;在同种群容量时,该方法获取的可行装配序列数量较多,即装配序列多样性较佳,且收敛速度较快。

智能制造环境下的C919大客装配装备优化与更新策略研究

本文以“智能制造环境下的C919大客装配装备优化与更新策略研究”为题,旨在探讨C919大客装配或零件生产管理中智能制造的应用。首先对智能制造技术在C919大客装配装备优化方面的现状进行了梳理和总结。接着,针对现有问题和挑战,提出了一系列有效的更新策略。其中,重点关注了智能制造技术在生产过程中的应用,如人工智能、物联网、大数据分析等。最后,本文对未来智能制造环境下C919大客装配装备优化与更新策略的发展方向进行了展望,为相关领域的研究和实践提供了参考。

基于虚拟现实和仿生算法的装配序列优化

针对自动装配规划和交互式规划都存在不足,将虚拟现实和仿生算法结合起来,提出一种生成优化装配序列的新方法。建立基于几何约束的虚拟装配环境,在该环境中根据经验和知识进行交互式拆卸,定义优先约束表来表达零件间的优先约束关系。应用蚁群算法规划出初始优化的装配顺序,再在虚拟环境下进行仿真、评价和优化,考虑装配位置可达性和工具操作等因素,识别新的优先约束和评价准则,重新规划出更优的装配顺序,不断反复和完善,直到得到满意的最佳装配顺序为止。通过实例验证该方法有效性。

基于一种树模型的装配序列优化生成的研究

分析了装配序列评价的特点,提出了一种用于表达装配序列的树模型及其生成算法。阐述了装配序列二级分层综合评价与优化的方法,提出了利用熵权法来确定各评价指标的权重,利用模糊综合评价方法对该装配序列树模型中每层关系节点A或节点AP下的各数据子节点进行装配顺序的优化,最终生成优化的装配序列。该方法缩小了装配序列解空间,提高了装配序列的评价效率,并以齿轮减速器为例进行了验证。

产品装配精度优化模型研究

针对目前装配精度优化中存在的准确性和效率问题,提出了一种新的产品装配精度优化模型。该模型针对软硬约束下的组成环公差,采用蒙特卡罗法模拟组成环实测尺寸值计算各组精度设计方案的装配精度及装配成功率,与加工成本一起作为各组精度设计方案的评价指标,并通过模糊综合评价方法确定优化目标。利用遗传模拟退火优化方法,可以在产品设计阶段的装配精度分配和装配精度优化方面,获得接近最优解的装配精度设计结果。应用一个实例验证了该优化模型可以在少量提高加工成本的前提下,大幅度提高产品装配精度。

基于粒子群遗传算法的航天产品装配顺序优化方法

航天产品的装配顺序优化(ASPFAP)具有多目标和非线性的特点,针对传统算法在该问题求解上的不足,将粒子群算法和遗传算法结合起来(PSO-GA),提出一种新的面向航天产品的装配顺序优化方法。使用优先约束关联模型(APCRM)来描述零件间的优先约束关系和关联关系;研究了粒子群遗传算法的基因组、染色体以及粒子的编码表达方法;综合考虑装配连续性、装配资源和仪器设备的影响,提出了有工程意义的适应度函数的表达式;根据APCRM生成随机的可行初始装配序列,并利用粒子群算法重构遗传算法的交叉算子对装配顺序进行优化。实例表明该方法有较好的收敛性和稳定性,优化结果具有实际工程意义。

基于改进遗传算法的装配序列优化

针对虚拟装配序列规划过程的特点和要求,提出了使用装配体在空间坐标系中的干涉矩阵和添加装配零件的装配方向,装配工具和装配类型等约束信息的基因组片相结合的方法,通过几何约束和工艺约束,排除不可行的装配序列,缩小解空间,使算法快速收敛,实现最优序列,最后通过马铃薯种植覆膜机的减速器进行实例验证。

硬同轴线系统装配过程优化

装配过程中出现的连接间隙、密封以及受力状况不佳等问题,直接影响了硬同轴线系统的工作性能。因此,解决硬同轴线系统装配过程中存在的问题,是保证其高可靠性的先决条件。文中通过剖析硬同轴系统的组成,分析故障原因,提出了硬同轴系统装配过程优化工艺方案。通过控制、检验同轴线间隙,划分安装段,设置测试点,监测入射与反射功率,确定补偿垫片尺寸以及安装前调试等手段,提高同轴线系统的工作性能。实践表明,这些方法具有较好的可操作性和较高的实用价值,优化了装配过程,提高了硬同轴线系统的可靠性。

一种高压开关产品的装配过程优化问题研究

本文针对高压开关产品的装配线提出一个实际的装配过程优化问题:高压开关产品的装配过程优化问题。该问题是在传统的空间布局问题中,加入了装配线工艺流程约束,是一类新的优化问题。本文为该问题建立了整数规划模型,并为该模型开发了启发式算法。然后以ZF11-252产品的装配过程为例,采用启发式算法求解模型。

基于预制装配率早期定量计算的装配式室内优化设计研究

当前,在我国大力发展装配式建筑的背景下,预制装配率指标对室内装修部分提出了具体要求,因此在方案设计中该指标也成为需要重点关注的制约因素。本研究探讨在室内设计早期阶段,如何在不改变设计师常规建模软件使用习惯的前提下,对预制装配率指标进行自动计算,从而实现以定量手段对装配式室内设计进行优化。研究实施过程中以业内广泛使用的Trimble SketchUp为基础,通过Ruby语言驱动SketchUp API接口,获取内装构件的几何信息和属性信息以此实现在SketchUp建模软件中对装配式内装部分进行预制装配率指标快速自动计算的目标,并能够直接生成满足主管部门统一要求的江苏省预制装配率指标认定表格的Z_3部分。

基于自适应遗传算法的船舶分段装配序列优化研究

针对船舶分段实际装配时存在施工不合理而导致建造成本过高的问题,提出基于自适应遗传算法的分段装配序列优化求解方法。根据其几何约束和工艺约束建立了包含干涉关系、重定向次数、吊装工具改变次数、装配效率等评价函数的目标优化体系,提出采用改进的自适应遗传算法进行装配序列优化,并将评价标准作为目标函数进行优化计算,降低了问题的繁琐程度,提高了系统的工作效率,且通过实例验证了算法的有效性。

基于遗传算法的分段装配序列优化研究

船体分段在装配过程中,多依据既往经验进行施工。但实际装配过程中存在工序不合理导致工时浪费的问题,因此采用遗传算法对船舶分段装配的工序进行优化,提出一个包括干涉、重定向、吊装工具等约束条件的装配序列优化体系,计算过程中采用遗传算法将优化体系作为目标函数进行优化求解,从而有效提高解决问题的效率,缩短确定装配工序的时间。