面向动车组转向架的虚拟装配序列规划研究与应用

论文摘要

借助计算机技术和虚拟现实技术,可以在产品设计阶段实现装配体的预装配/拆卸,进而验证装配/拆卸工艺的正确性,为产品设计师和工艺师提供研究平台和手段,为制造人员和维修维护人员提供培训手段,这对于动车组转向架这样的复杂产品尤为重要。装配序列规划是虚拟装配的主要研究内容之一,论文围绕装配优化序列的产生以及装配过程动态仿真两方面开展研究。为了解决装配体装配/拆卸序列的生成与优化问题,论文遵循“可拆即可装”的原则,利用零件的拆卸约束关系,建立了矩阵表达的包括几何约束、拆卸工具约束以及稳定性约束的多目标数学模型。利用干涉矩阵确定可行的拆卸方向,利用支撑矩阵分析拆卸过程的稳定性,利用拆卸工具列表分析拆卸过程中所用的拆卸工具。在运用蚁群算法寻求最优的拆卸序列过程中,加入方向变化因子、工具变化因子和稳定性因子,对拆卸转移概率公式进行了改进,通过更新局部和全局信息素,指导算法快速寻找最优解。最终获得面向动车组转向架的优化序列,并以动车组转向架轮对为实例,验证了算法的有效性和正确性。基于Qt和OSG实现装配序列规划模块的开发。在基于Qt建立的装配序列树中,工艺员既可根据蚁群算法生成的序列进行动画仿真,也可以根据经验对拆卸序列重构,形成更贴合实际的拆卸序列,并自定义零件的拆卸时间、拆卸距离和拆卸工具,实现基于OSG的拆卸序列可视化表达。论文最后以动车组转向架轮对为实例,验证了装配序列规划模块的实用性,并对未来研究工作进行了展望。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景和意义
• 1.2 虚拟装配中的装配序列规划
• 1.3 装配序列规划研究现状
• 1.4 课题来源和研究内容
• 第二章 蚁群算法理论知识
• 2.1 装配/拆卸序列规划相关智能算法
• 2.2 蚁群算法概述
• 2.2.1 蚁群行为描述
• 2.2.2 基本蚁群算法的机制原理
• 2.2.3 蚁群算法的系统学特征
• 2.3 蚁群算法模型特征
• 2.3.1 TSP描述
• 2.3.2 蚁群算法的数学模型
• 2.3.3 蚁群算法结构流程
• 本章小结
• 第三章 基于蚁群算法的拆卸序列规划
• 3.1 拆卸序列规划与TSP异同
• 3.2 拆卸目标函数的确定
• 3.3 集成拆卸干涉矩阵的建立
• 3.4 稳定支撑矩阵的建立
• 3.5 拆卸序列规划的蚁群算法模型
• 3.5.1 基准件的选择
• 3.5.2 紧固件的处理
• 3.5.3 编码方法
• 3.5.4 状态转移概率公式的定义
• 3.5.5 路径上信息素的更新
• 3.6 算法参数的选择
• 3.7 算法步骤及流程图
• 3.8 蚁群算法计算实例
• 本章小结
• 第四章 装配序列规划模块的实现
• 4.1 实现平台
• 4.2 QT应用关键技术
• 4.2.1 Qt简介
• 4.2.2 Qt应用关键技术
• 4.3 OSG应用关键技术
• 4.3.1 OSG简介
• 4.3.2 OSG应用关键技术
• 本章小结
• 第五章 拆卸序列规划实例
• 5.1 拆卸序列规划总体流程
• 5.2 拆卸序列规划实例
• 5.2.1 装配序列规划模块界面
• 5.2.2 拆卸序列规划的实现
• 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢