一種產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及制造業(yè)中的計算機輔助制造技術(shù)，尤其涉及一種產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 據(jù)統(tǒng)計，裝配成本約占產(chǎn)品設(shè)計總費用的40% -60%，如何在給定產(chǎn)品設(shè)計方案 的前提下，尋找滿足幾何約束以及其它約束條件（工藝、裝配成本等）的合理可行的裝配序 列，是非常有意義的工作。裝配序列規(guī)劃問題的本質(zhì)是一個NP組合優(yōu)化難題，傳統(tǒng)的裝配 序列規(guī)劃的方式有兩種：一是基于裝配工程師的知識以及經(jīng)驗，這種方法受設(shè)計者的知識 局限性和主觀性影響較大，尤其是對于復(fù)雜零件的裝配工藝，設(shè)計出的裝配序列常常不是 最優(yōu)的，甚至是不可行的。二是圖搜索算法，但當(dāng)產(chǎn)品零件數(shù)目較多時，將會出現(xiàn)裝配序列 組合爆炸的問題。
[0003] 近年來，現(xiàn)代智能優(yōu)化計算方法開始應(yīng)用到裝配序列規(guī)劃當(dāng)中，例如遺傳算法、蟻 群算法、模擬退火算法和粒子群算法等，為復(fù)雜產(chǎn)品的裝配序列求解提供了新的思路。但 是，遺傳算法對初始種群的質(zhì)量和大小依賴性較強，要求初始種群中的可行裝配序列的比 例較大，最終可能得不到最優(yōu)裝配序列，甚至有可能不收斂。蟻群算法在進行裝配序列規(guī)劃 時需要指定基礎(chǔ)零件，并且信息素殘留系數(shù)和轉(zhuǎn)移概率公式中參數(shù)選擇難度較大，算法的 收斂速度不理想，容易陷入局部最優(yōu)解。模擬退火算法對解空間的拓展不夠好，不容易搜索 到最有效的區(qū)域，所以搜索效率比較低，且種群多樣性差，難以得到最優(yōu)裝配序列。粒子群 算法具有規(guī)則簡單，收斂速度快，可調(diào)參數(shù)少等特點，但對于離散的優(yōu)化問題處理不佳，容 易陷入局部最優(yōu)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種產(chǎn)品裝配序列的 優(yōu)化方法，該方法以裝配成本作為裝配序列規(guī)劃評價的指標(biāo)，通過建立產(chǎn)品裝配模型，對產(chǎn) 品零件的幾何信息和非幾何信息進行描述，包括零件尺寸、零件間配合關(guān)系、運動約束關(guān)系 等，獲取可行的產(chǎn)品裝配序列，然后引入修訂的萬有引力搜索算法，將復(fù)雜產(chǎn)品裝配零件組 成的群體作為獨立的系統(tǒng)，在搜索空間的基礎(chǔ)上，根據(jù)裝配成本構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)，通過新的 萬有引力公式，來完成最優(yōu)解的搜索，從而實現(xiàn)快速、可靠地獲取最優(yōu)裝配序列，可以有效 避免出現(xiàn)復(fù)雜產(chǎn)品裝配序列的組合爆炸問題。
[0005] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
[0006] 一種產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化方法，其包括以下步驟：
[0007] 步驟S1，根據(jù)待裝配產(chǎn)品各零部件之間的幾何關(guān)系、配合關(guān)系以及運動約束關(guān)系， 構(gòu)建三維空間裝配干涉矩陣，獲取可行的產(chǎn)品裝配序列；
[0008] 步驟S2,以裝配成本為產(chǎn)品裝配序列規(guī)劃評價的指標(biāo)，構(gòu)造適應(yīng)于萬有引力搜索 算法的適應(yīng)度函數(shù)；
[0009] 步驟S3,對萬有引力搜索算法的計算公式進行重新定義與改造，構(gòu)建出新的萬有 引力搜索計算公式；
[0010] 步驟S4,采用新的萬有引力搜索計算公式對待裝配產(chǎn)品的裝配序列進行迭代求 解，所獲取的計算結(jié)果即為最優(yōu)裝配序列。
[0011] 所述步驟S2中的裝配成本包括裝配方向的重定向、裝配工具更換和裝配類型的 改變。
[0012] 優(yōu)選的技術(shù)方案，所述步驟Sl中的三維空間裝配干涉矩陣如下：
【主權(quán)項】
1. 一種產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化方法，其特征在于，其包括w下步驟： 步驟S1，根據(jù)待裝配產(chǎn)品各零部件之間的幾何關(guān)系、配合關(guān)系W及運動約束關(guān)系，構(gòu)建S維空間裝配干設(shè)矩陣，獲取可行的產(chǎn)品裝配序列； 步驟S2,W裝配成本為產(chǎn)品裝配序列規(guī)劃評價的指標(biāo)，構(gòu)造適應(yīng)于萬有引力捜索算法 的適應(yīng)度函數(shù)； 步驟S3,對萬有引力捜索算法的計算公式進行重新定義與改造，構(gòu)建出新的萬有引力 捜索計算公式； 步驟S4,采用新的萬有引力捜索計算公式對待裝配產(chǎn)品的裝配序列進行迭代求解，所 獲取的計算結(jié)果即為最優(yōu)裝配序列。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟S2中 的裝配成本包括裝配方向的重定向、裝配工具更換和裝配類型的改變。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟S1中 的S維空間裝配干設(shè)矩陣如下：
其中，13為；維空間裝配干設(shè)矩陣，a為零件裝配方向，且aG( +X，±y，±z};C1C2. . .C。表示各個待裝配的裝配體零件；n為待裝配體的零件個數(shù)；Cu= 1表示在零件Ci 沿著方向a往裝配位置移動時，將與零件Cj.發(fā)生碰撞；零件不與自身發(fā)生碰撞，Cu= 0。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟S2中 的適應(yīng)度函數(shù)為：
其中，F(xiàn)it(t)為適應(yīng)度函數(shù)，f狂1)表示零件i的裝配成本；表示完成第k個零 件到第k+1個零件的裝配過程所花費的裝配成本，該Qi(k，k+i) =d?0i(k，w)+k'Tihik+D+l吃1化， k+i);Di(k，k+i)為裝配方向的改變次數(shù)，Ti(k，k+i)為裝配工具的更換次數(shù)，L化郵為裝配類型的 改變次數(shù)，kG[1，N-1] ;d是裝配方向的重新定向時在裝配成本中的權(quán)重系數(shù)，k是裝配工 具更換在裝配成本中的權(quán)重系數(shù)，1是裝配類型的改變在總裝配成本中的權(quán)重系數(shù)，且滿足 d+k+1 = 1〇
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化方法，其特征在于：所述步驟S3中新的 萬有引力捜索計算公式如下：
其中，將待裝配的零件iW粒子i來表示，則Fid(t)為粒子i的 萬有引力合力，Rand代表的是隨機數(shù)，該隨機數(shù)取值范圍是[0,1]，
其中Xid(t)為粒子i在t時亥IJ在第d維空 間的位置，F(xiàn)y表示粒子i受到粒子j的萬有引力，G(t)為萬有引力常量，gw=G。，/a^， a為衰減系數(shù)，G。為初始引力常數(shù)，T為時間周期，e為一個小值常數(shù)，Mpi表示被 動引力質(zhì)量，Mgj表示主動引力質(zhì)量，RU(t)為t時刻粒子i與粒子j之間的歐氏距 罔，
i,j二1, 2,. . . ,n，其中Xf,Xj為粒子i,j在空間中的化置。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化方法，其特征在于：所述步驟S4中采用 新的萬有引力捜索計算公式對待裝配產(chǎn)品的裝配序列進行迭代求解過程包括W下步驟： 步驟S41，群體規(guī)模的確定W及初始化 設(shè)待裝配產(chǎn)品具有N個裝配零件，其組成N維捜索空間，種群記為X= (XI，X2，X3,…Xn)，第i個粒子位置標(biāo)記為；Xi= (X/，XfS，XfS，…，x^d，…又乃（i= 1, 2, 3,…腳； 步驟S42,設(shè)置最大迭代次數(shù)并計算質(zhì)量 設(shè)置初始迭代值t為0,最大迭代次數(shù)T為100,根據(jù)上述適應(yīng)度函數(shù)公式計算粒子在t時刻的Fiti(t)值，定義解決該問題為最小排序規(guī)則，根據(jù)新的萬有引力捜索計算公式計 算過程中求解最小值問題Worst(t)和Best(t)的取值，其中：
Best(t)是t時刻種群最好的適應(yīng)度值，Worst(t)是t時刻種群最差的適應(yīng)度值，F(xiàn)itj.(t)是t時刻個體i的適應(yīng)度值，Mi(t)是粒子慣性質(zhì)量。 步驟S43,確定萬有引力常數(shù)并計算萬有引力合力
其中，取最大迭代次數(shù)T為100,初始引力常數(shù)G。為100,衰減系數(shù)a為20， (;(〇-100.￡>-面，取6為5'
步驟S44,計算加速度a
步驟S45,更新粒子速度和位置 Vi**(t+1) =RandXVj** (t)+8；** (t) Xid(t+ 1) =Xid(t)+Vid(t+l) 其中，Vid(t+1)為粒子i在t+1時刻在第d維空間的速度，Rand代表取值范圍為[0,1] 的隨機數(shù)，Vid(t)為粒子i在t時刻在第d維空間的速度，aid(t)為粒子i在t時刻在第d 維空間的加速度。 Xid(t+1)為粒子i在t+1時亥IJ在第d維空間的位置，X;d(t)為粒子i在t時亥IJ在第d維 空間的位置，Vid(t+1)為粒子i在t+1時刻在第d維空間的速度。 步驟S46,判斷是否達到到迭代結(jié)束條件，并輸出最優(yōu)裝配序列 當(dāng)達到預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)，就停止循環(huán)，并輸出此時每個粒子的位置值Xid，同時 將每個粒子的X^d輸出值按從小到大進行排序，則得出的該排序序列即為最優(yōu)裝配序列。
【專利摘要】本發(fā)明公開了產(chǎn)品裝配序列的優(yōu)化方法,其包括以下步驟：步驟S1，根據(jù)待裝配產(chǎn)品各零部件之間的幾何關(guān)系、配合關(guān)系以及運動約束關(guān)系，構(gòu)建三維空間裝配干涉矩陣，獲取可行的產(chǎn)品裝配序列；步驟S2，以裝配成本為產(chǎn)品裝配序列規(guī)劃評價的指標(biāo)，構(gòu)造適應(yīng)于萬有引力搜索算法的適應(yīng)度函數(shù)；步驟S3，對萬有引力搜索算法的計算公式進行重新定義與改造，構(gòu)建出新的萬有引力搜索計算公式；步驟S4，采用新的萬有引力搜索計算公式對待裝配產(chǎn)品的裝配序列進行迭代求解，所獲取的計算結(jié)果即為最優(yōu)裝配序列。本方法以裝配成本作為裝配序列規(guī)劃評價的指標(biāo)，通過修訂的萬有引力搜索算法，實現(xiàn)快速、可靠地獲取最優(yōu)裝配序列，避免出現(xiàn)復(fù)雜產(chǎn)品裝配序列組合爆炸問題。
【IPC分類】G06F17-50
【公開號】CN104794278
【申請?zhí)枴緾N201510190602
【發(fā)明人】殷磊, 馬洪波, 孔憲光, 常建濤
【申請人】西安電子科技大學(xué)
【公開日】2015年7月22日
【申請日】2015年4月21日