汽车装配线平衡方法的研究与应用

论文摘要

随着制造业的飞速发展,质量、成本、效率越来越受人们关注。特别对于具有代表性的汽车行业,汽车厂商之间的竞争日益激烈,只有不断提高生产质量和效率、降低成本才能不会被淘汰。汽车装配线的不平衡会严重影响汽车的装配质量和效率。本文以中气轿车小批量试制规划为背景,提出汽车装配线平衡优化的方法。建立了一个新装配线平衡模型,将作业难度参数融入到装配线平衡中,使得装配线的平衡优化结果更加人性化,给工人产生公平感,调动劳动积极性,这对产品装配线的平衡优化有一定的指导意义。利用DELMIA三维数字化仿真系统,分析中气轿车的装配工艺,从而来确定装配作业元素之间的关系。通过采用虚拟装配技术,实现了产品、资源、工艺数据的统一管理,同时可以实现零部件设计、工装夹具设计与工艺制定的并行化,真正实现了DFA,缩短产品开发周期。根据装配线平衡问题的特点,设计了一种基于遗传算法的高效求解策略。在种群的初始化设计时编码满足作业先后关系,使得所有个体都是可行的作业序列,实现算法处理问题的高效性。译码的设计根据问题类型的特点兼顾了约束条件与目标函数。杂交与变异都是以不违背作业元素的先后关系为前提,杂交的后代继承了父代优良的顺序属性,变异实现了后代的多样性。对设计的遗传算法的个体选择策略与变异概率提出了改进策略:采用了模拟退火算法的思想对个体适应度函数进行了改进,改善了个体的选择方式;随着进化的进行,个体的变异概率设计成变化的,增强了算法的全局搜索能力。实例验证了改进后遗传算法的实用性,其不仅可以获得比较理想的装配线平衡效果,而且具有很高的计算效率。采用文章介绍的装配线平衡方法,求解了中气轿车总装试制线平衡问题,在具体的分析过程中考虑了实际资源约束,得到良好的优化结果,可以指导汽车厂商对汽车装配线的平衡优化。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 插图索引
• 附表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 装配线平衡问题的研究状况
• 1.3 虚拟装配技术的应用研究状况
• 1.4 本文研究的内容与意义
• 第2章 基础理论
• 2.1 装配线平衡的概念描述
• 2.2 DELMIA 系统的介绍
• 2.3 遗传算法的介绍
• 2.3.1 遗传算法的关键术语解释及进化原理
• 2.3.2 遗传算法的一般流程
• 2.3.3 遗传算法在装配线平衡问题中的应用
• 2.4 本章小结
• 第3章 融入作业难度参数的线平衡模型建立
• 3.1 作业难度参数的提出
• 3.2 数学模型的建立
• 3.3 作业难度值的计算
• 3.4 新模型的实用性验证
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于遗传算法的装配线平衡问题求解方法
• 4.1 模型参数
• 4.2 算法的设计与改进策略
• 4.2.1 编码与种群初始化
• 4.2.2 译码设计
• 4.2.3 目标函数与个体的选择
• 4.2.4 杂交与变异
• 4.3 实例分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 中气轿车试制线的平衡优化
• 5.1 中气轿车的小批量生产计划
• 5.2 划分装配作业元素
• 5.3 基于DELMIA 的装配工艺分析
• 5.3.1 装配工艺分析流程
• 5.3.2 利用DELMIA 进行工艺可行性分析
• 5.3.3 利用DELMIA 进行人机工程分析
• 5.4 作业元素优先关系的确定
• 5.5 作业元素分配方案的确定
• 5.6 本章小结
• 结论与展望
• 1、工作总结
• 2、工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录 A 攻读硕士学位期间发表的学术论文