基于遗传算法的装配序列规划

装配序列规划是面向并行工程的DFA和CAAPP(ComputerAidedAssemblyProcessPlanning)研究中的关键问题之一。介绍了遗传算法用于解决装配序列规划的优越性 ,建立了基于遗传算法的装配序列规划模型 ,探讨了装配序列编码方法以及遗传算子的设计 ,采用VC 6 0研发了相应的软件系统 ,测试结果表明将遗传算法用于规划装配序列大大提高了优化效果。

支持变约束的装配顺序随需式规划方法

针对复杂产品装配约束变更,引起装配顺序被迫变化的问题,以产品装配现场零件、工装、资源失效等情况为例,通过对装配顺序非常规规划的特征分析,提出基于灰色理论结合遗传算法的方式解决装配顺序非常规规划问题。建立基于复合基因组的基因7元组编码机制,考虑装配约束关系,提出综合装配并行度、子装配稳定性、装配聚合性、装配重定向性的适应度函数表示方法,通过遗传操作,有效生成由变动环节开始的装配顺序备择集。将遗传算法生成的装配顺序备择集作为灰色决策集,建立灰色关联模型,结合原始装配顺序,建立装配顺序参考序列,进行灰色关联分析,求解理想最优或次优装配顺序,实现复杂产品装配顺序非常规规划。将所提算法应用于某机型组件装配中,验证算法的有效性。

基于遗传蚁群算法的复杂产品装配顺序规划方法

合理的装配顺序能有效地提高装配效率,复杂产品的装配过程需要大量装配资源的支持,对其进行装配顺序规划需要充分考虑装配资源的角色作用且计算繁琐。文中提出一种在装配资源约束下基于遗传蚁群算法的复杂产品装配顺序规划方法,集成装配过程中的装配零(组)件以及相关装配资源信息,研究面向装配零(组)件与装配资源的基因染色体编码方式、适应度函数表达形式以及信息素更新机制,建立起了整个遗传蚁群算法应用在复杂产品装配规划过程中的流程。以某型飞机组件装配为例验证了技术的有效性。

虚拟环境下线束装配顺序规划

为了提高复杂机电产品的装配效率和装配质量,提出了利用线束装配工艺信息推导线束所属装配空间等级的方法,即建立线束装配空间优先矩阵,随机生成一些装配顺序作为初始种群,从线束所属装配空间等级、最大直径、最大长度和分支数角度建立具有一定工程意义的适应度函数,利用改进的遗传算法进行装配顺序规划,确定最优装配顺序,并输出相关信息。