基于装配相似性与灰色模型的汽车装配工时预测

汽车企业为适应市场需求的不断变化,加快了推出新车型产品的步伐。针对目前汽车总装混流工时预测速度缓慢的问题,提出基于装配相似性与灰色理论GM(0,N)模型的装配工时预测方法。将装配工时按特性分为取料时间、定位时间和连接时间,提取影响各部分工时的关键因素,通过计算样本与基准零件的装配相似系数,结合装配工时在MATLAB中构建拟合曲线,最后在函数关系式和GM(0,N)模型中分别预测定位时间和连接时间。通过与MTM法进行比较,证实该方法具有准确性和高效性。

基于最大均值差异测度的装配体相似性研究

基于距离的装配体相似性度量方法由于忽略了对距离分布的分析,在其案例初筛过程中,采用该方法时易导致丢失部分相似的案例。针对这一问题,提出了一种基于最大均值差异(MMD)的装配体相似性度量方法。首先,利用装配体中零部件数量及零部件类型数量、连接数量及连接类型数量,共4个参数,将装配体模型化为一维数据集合;然后,使用最大均值差异(MMD)算法,将表示装配体模型的一维数组映射到再生核希尔伯特空间(RKHS),在该空间内计算出装配体间的距离,并利用离散系数对距离进行了统计学分析;最后,通过基于实例的实验和基于装配体参数生成规则的仿真比较实验对其进行了验证。实验及研究结果表明:在准确度上,MMD算法与欧氏距离(ED)和加权距离(WD)算法一致;在鲁棒性上,无论进行相似性分析的两装配体零部件数量是否一致,该方法的距离分布在零部件数量超过6个后即可达到基本稳定,最高离散系数约为WD算法的23%,距离分布的鲁棒性有了较大程度的增强。

基于随机游走与最优匹配的装配体相似性分析

为了提高利用拓扑信息进行装配体检索的能力,提出一种基于随机游走和最优匹配的相似性分析方法.首先用图节点表示装配体中的零件,将装配体转化为属性连接图并进行简化;然后分析零件连接装配关系的紧密程度并构建转移概率矩阵,利用随机游走模型分析各零件的拓扑特征;最后依据拓扑和属性特征进行零件的两两相似性评价,建立对比装配体的二分图并用最优匹配获得装配体的整体相似性.实例验证了文中方法是正确和有效的.