基于割集算法和子装配体识别的装配顺序规划

以装配关联图为基础,采用装配邻接矩阵和装配优先约束矩阵描述装配信息,结合子装配体识别技术和割集算法的装配序列规划技术,开发了割集及子装配体的生成算法以及装配顺序生成算法,设计并实现了产品的装配顺序规划,并以液力变矩器为例进行装配顺序的规划和Pro/E Division环境下的虚拟装配仿真。应用表明,所开发的装配顺序规划成功地解决了"组合爆炸"问题,为虚拟装配提供了基础。

集成化的装配顺序自动生成算法

指出提高产品装配顺序规划效率的关键是有效地减少规划时所考虑的零件数量·提出了将零件的工程语义信息引入到产品的装配顺序规划中 ,同时通过对装配体的干涉矩阵和连接矩阵的分析 ,对可能的子装配体进行识别 ,从而大大减少所规划的零件数量 ,弥补了一般算法的不足 ,且在装配顺序生成的同时对其进行优化和评价 。

基于遗传算法的船体分段装配优化

优化装配序列对提高造船生产效率具有非常重要的意义。选择典型的船体分段为研究对象,首先结合生产实际将装配结构层次化,生成子装配体以缩短遗传算法中染色体的长度,加快算法向最优解的收敛速度,提高装配规划效率;然后应用遗传算法得到船体分段最优装配序列;最后利用CATIA软件对分段进行建模,并完成分段虚拟装配过程的仿真演示。实例分析结果验证了应用遗传算法的可行性与有效性,显示其有助于优化船体分段装配顺序。

应用于实体造型中的装配算法

在拼合两基本体素的基础上提出了装配的概念和算法，用程序验证，对完全共面或共中心线的两体素，有良好的应用价值。

基于子装配识别的产品拆卸序列生成研究

对含有较多零件的复杂产品拆卸方法作了讨论,提出了一种基于子装配识别的拆卸序列生成算法。根据装配连接图和干涉图识别出子装配体,然后将子装配体看作一个零件,采用装配经验知识与几何推理相结合的方法生成子装配体序列,最后以一个装配实例说明了算法的有效性。

综合作业调度问题基于可行域的遗传算法

综合作业调度问题(CJSSP)同时考虑了加工约束与装配约束,成为约束严调度问题,而现有求解JSSP的遗传算法不能保证约束严问题染色体的可行性.描述了基本CJSSP,在定义的装配体分类和可操作基因串两个关键概念的基础上,设计出了基于可行域的交叉和变异方法.采用改编自JSSP的基准问题和实际调度问题进行了算法测试,并与规则算法的结果进行了比较,表明设计的遗传算法是可行和有效的.

一种基于遗传算法的装配序列优化方法

基于遗传算法建立了装配序列生成模型,对装配序列进行优化生成。为提高优化效率,该算法将装配方向作为已知数据给出,并引入子装配体进行分层规划。最后,以蜗轮减速器装拆序列规划为实例验证该方法的有效性。

拆卸与或图生成及其权重不定问题研究

为了高效地规划装配体的拆卸序列,首先利用生成完备可行子装配体的算法构造所有可行的拆卸操作,并以与或图的形式将所有可行的拆卸操作加以表达,对该与或图进行简约,从而构建能够表达所有可行拆卸序列的拆卸与或图;为了基于该拆卸与或图规划拆卸序列,利用广义权重解决了拆卸与或图中有向边上权重不确定的问题,并给出了广义权重的计算方法;最后,通过实例验证了这种拆卸与或图表达拆卸序列的高效性和用于拆卸序列规划的可行性和有效性.结果表明拆卸与或图是一种可用于拆卸序列规划的高效模型.

层状装配系统的自动装配规划研究

对计算机自动装配规划进行了研究,从最底层零件间的优先关系矩阵出发,研究了串联、并联子装配体的识别和检验算法、高层装配体间的优先关系收缩矩阵算法以及装配系列的自动生成算法。通过算法在汽车车身后地板装配实例中的应用,对算法的有效性和实用性进行了验证。研究的算法可自动实现层状装配系统的计算机自动规划,可广泛应用于汽车、机器人及其他各种多零件机械体的装配顺序规划。