基于遗传算法的装配序列规划研究与应用

论文摘要

产品装配在企业生产时间和成本中占据重要位置,装配序列规划是装配中的核心问题之一。因此,应用智能高效的方法进行装配序列的生成,对于提高企业的生产效率,降低生产成本有着重要的意义。本文总结了国内外装配序列规划技术的研究成果和发展动态,在此基础上制定了本课题的研究思路和方法,即通过约束和优化的评价机制,使用遗传算法实现装配序列的自动生成。本文首先建立了以几何可行性、关联可行性和基础件为约束条件的约束数学模型和以装配重定向性、联接稳定性、支撑稳定性和装配工具更换次数为优化条件的优化数学模型,在此基础上,应用遗传算法的选择、交叉、变异、精英选择等操作,实现了装配序列的自动生成。在装配体信息提取方面,通过VB对SolidWorks API接口函数的编程调用,实现了装配体零件和层次信息的提取,基于SolidWorks零部件位姿矩阵及变换矩阵,通过动态干涉检查的方法实现了干涉矩阵的自动生成,从而自动地实现几何可行性的判别。在遗传算法的适应度构建时,本文将约束数学模型通过权重系数整合到适应度函数中,使约束条件可以定量的进行装配序列评价,没有运用传统的定性的施加惩罚系数的惩罚操作。在算法计算方面,基于MATLAB编制了装配序列的遗传算法程序,通过计算,可以自动生成装配序列及其对应的装配方向、装配工具等信息,并可输出评价装配序列优劣和算法性能的适应度、进化代数、进化历程图等信息。在上述工作基础上,使用VB开发了装配序列规划系统软件,通过和SolidWorks的交互操作提取装配信息,经过处理后存入数据库。通过设置相关参数,运行MATLAB在后台实现遗传算法的计算,得到装配优化结果并返回界面。最后文中以蜗轮蜗杆减速器为例,计算分析了整个规划过程,验证了算法的有效性,并对算法的性能进行了分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 装配序列规划技术的国内外发展现状
• 1.2.1 理论研究现状
• 1.2.2 系统研究现状
• 1.3 装配序列规划中存在的问题
• 1.4 本文研究的目标及主要内容
• 1.5 本章小结
• 第2章 装配序列规划理论基础及实现方法
• 2.1 引言
• 2.2 装配模型信息分析
• 2.2.1 装配模型信息的表达
• 2.2.2 装配模型中非几何信息的表述
• 2.3 装配可行性分析及约束数学模型建立
• 2.3.1 装配序列可行性分析
• 2.3.2 装配约束数学模型的建立
• 2.4 装配序列优化分析及优化数学模型建立
• 2.4.1 装配序列评价准则
• 2.4.2 装配优化数学模型的建立
• 2.5 本章小结
• 第3章 遗传算法在装配序列规划中的应用
• 3.1 引言
• 3.2 遗传算法概述
• 3.2.1 遗传算法运算过程
• 3.2.2 遗传算法的优点及不足
• 3.3 遗传算法在装配序列规划中的实现
• 3.3.1 适合装配序列的遗传算法编码
• 3.3.2 适应度函数的设计
• 3.3.3 遗传算子设计
• 3.3.4 遗传参数设置
• 3.3.5 初始种群的产生
• 3.4 遗传算法运算流程
• 3.5 对遗传算法的改进操作
• 3.5.1 精英选择策略
• 3.5.2 专家序列的引入
• 3.6 本章小结
• 第4章 装配序列规划系统设计
• 4.1 引言
• 4.2 装配序列规划系统总体设计
• 4.2.1 装配序列规划流程
• 4.2.2 装配序列规划系统的实现
• 4.3 装配信息自动提取
• 4.3.1 SolidWorks类型库文件的引用
• 4.3.2 数据库的连接
• 4.3.3 装配体零件的遍历
• 4.3.4 干涉矩阵的自动提取
• 4.4 非几何信息的定义
• 4.5 装配序列规划的遗传算法计算
• 4.6 仿真验证
• 4.7 本章小结
• 第5章 装配序列规划系统应用实例
• 5.1 引言
• 5.2 应用实例分析
• 5.2.1 优化模型
• 5.2.2 算法性能分析
• 5.2.3 装配实例分析
• 5.2.4 改进已有序列
• 5.3 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢