用GAAA优化多阶段装配过程中的夹具布局

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。

多阶段混流装配环境下看板控制系统指标设计和运作绩效优化

混流生产过程作为现今使用比较广泛的一种生产方式,具有许多的优势,但是其本身需要有一个强大的控制系统,才能保证生产稳定、有序地进行。文章对多阶段混流装配环境下看板控制系统的指标设计以及运作绩效优化问题进行分析、探究,通过对其建立模型进行了详细的分析。

机械装配过程的偏差传递网络建模与误差溯源

为了保证机械产品及其装配过程符合规范,须对产品装配过程的偏差传递流进行建模,识别关键装配特征并对相应误差装配节点进行溯源及控制.提出基于复杂网络的自调节偏差传递网络建模方法与误差溯源方法,结合装配过程中的实测数据、特征表面信息以及装配工艺流程构建加权自调节偏差传递网络.利用改进的加权半局部中心性排序算法识别偏差传递网络中的关键特征.提出逆向回溯算法以及重要度排名(IR)指标,在加权自调节偏差传递网络中识别出关键特征的误差源,以确定须进行重点监控的装配面.以锥齿轮轴组件的多阶段装配过程为研究对象进行验证,结果表明利用所提出的方法可对多阶段装配过程中的偏差流进行有效建模,识别关键装配面,实施误差溯源.

多阶段混流装配的看板控制系统设计及应用

为实现混流生产过程的高效组织,讨论多阶段混流装配环境下看板控制系统指标设计和运作绩效优化问题.基于换模时间、缓冲区库存、看板容量、生产装配节拍比四个决策变量,建立看板系统模型,分析该系统的环境依赖性,以装配线不中断为约束,求解不同状态下系统最优运行绩效.最后,给出Y公司看板控制系统优化实例.结果显示装配线各工件在制品数量大幅减少.