基于人因仿真分析的装配序列评价模型及应用

为减少装配作业疲劳,降低动作强度,提高装配质量和效率,提出了一种基于人因工程仿真分析的装配序列综合评价模型。以装配序列的人因性能优劣为目标,创建了包含定量与定性指标在内的综合评价指标体系;提出了装配序列人因工程仿真分析模型,通过虚拟仿真技术与人因分析方法获取人因性能的基础指标属性值。采用客观自适应熵权法和改进模糊层次分析法分别确定各定量指标和定性指标的权重,利用三角模糊数定量化定性评价值,基于Topsis框架得到适合人体作业的最优装配序列。最后结合Tecnomatix数字化仿真平台将该评价模型应用于某航天产品减速器可行装配序列的优选,验证了方法的有效性。

多目标模糊综合评价的装配序列优选方法

为了对装配序列进行合理评价,确保装配序列优选结果的正确性,提出一种装配序列多目标模糊综合评价方法.通过调研及专家知识构建装配序列多目标评价指标体系,并定义各指标的量化方法;用模糊层次分析法评估各指标间的相对关系,以获取较准确的装配序列指标权重;根据评价指标的量化方法计算可行装配序列各指标的初始值,并结合指标相应权重使用消除和选择转换法综合评价不同装配序列的优势值和劣势值,根据优势值和劣势值排序结果,从正反两方面综合选择出最佳装配序列.以某企业机床传动系统X轴装配序列优选过程为例,验证了该方法的有效性.结果表明,可行装配序列综合评价结果合理,优选出的方案具有较好的精度和效率.装配序列多目标综合评价方法计算过程简单,实用性强且评价结果合理,可用于一般机械产品的装配序列设计过程.

基于改进蚁群算法的装配序列规划研究

针对复杂装配产品的装配序列规划问题,构建了包含零部件装配方向、重量、尺寸、装配关系数以及装配连接方法的装配序列评价体系函数.提出一种改进的蚁群算法,建立了算法寻优的数学模型和以零部件为对象的启发式函数,将启发式函数值作为引导蚂蚁进行零部件选择的信息素,并在蚂蚁逐步寻优过程中加入候选零部件筛选规则、装配方向规则和装配阻碍规则等计算规则,辅助蚂蚁摒弃劣质解选择最优解,直到获得产品的整条装配序列.最后以船舶某机型柴油机气缸盖模型为例,验证了改进蚁群算法在求解复杂产品装配序列规划问题的可行性和有效性.

串行装配环境下最优装配序列的求解

为了使得基于装配与或图的装配序列寻优方法支持串行装配环境下的最优装配序列的求解,设计了从装配树列举装配序列的递归算法,并讨论了装配序列的评价问题.首先给出了串行装配环境下最优装配序列的求解思路,接着将装配树转换成表示装配任务优先关系的有向图,进而从有向图列举出所有可行的装配序列,最后讨论串行装配环境下装配序列的评价问题.文中给出的实例说明本文方法的可行性,本文的实验结果说明本文方法的可接受性.