基于知识的装配序列规划关键技术研究

摘要

近几十年来，虚拟制造、敏捷制造等先进技术得到了学术界的高度重视，世界各国投入了大量的人力、物力进行这方面的研究，并且取得了相当的成果。作为计算机辅助装配工艺规划CAAP（Computer Aided Assembly Planning）核心技术的装配序列规划ASP（Assembly Sequence Planning），得到了高度重视。
　　组成装配体的零部件可以按不同的装配顺序形成同一产品，而不同的装配序列可能有不同的效果，有的可以顺利完成产品装配，有的则无法达到预期目标，有的花费代价很小，有的花费代价很大，如何在装配序列空间中找出合理的可行的序列，成为装配序列规划的目的。即装配序列规划属于一类满足几何、物理以及机械等约束的优化问题。
　　现有的装配序列规划方法都存在优缺点，采用几何推理进行装配序列规划，虽然具有通用性，但计算时间的组合爆炸问题无法避免；由于忽略了非几何信息在装配序列规划中的重要性，所得到的装配序列不一定符合实际装配工艺。本文在研究以往装配序列规划的基础上，结合日积月累的装配经验知识，进行了基于知识装配序列规划的研究。
　　在基于知识装配序列规划系统中，知识库的设计和建立在系统中占有重要的地位，是后续进行装配建模及装配序列规划的基础。通过对装配知识的研究，针对装配知识存在多样性和复杂性，将装配知识分为3类：设计人员长期工作中积累的零部件设计知识；在机电产品装配过程中起着重要作用的连接结构知识；以及装配过程中，针对特定的零部件连接属性、连接类型、功能属性等形成的装配规则知识。根据上述三种知识，本文分别建立的机电产品零部件知识库、连接结构实例库以及装配规则库，形成装配知识库系统，为后续装配序列规划打下基础。
　　装配模型的建立是装配序列规划的基础。在研究以往装配建模的基础上，本文利用 Petri网建立装配模型，其中用库所表示零部件，用变迁表示对零部件的装配操作，通过库所和变迁的联系建立零部件之间的连接关系。为使装配Petri网模型能更好地反映实际生产中零部件之间的装配关系，引入装配知识，即分别引入了表达零部件属性知识的知识库所，和表达装配操作规则知识的知识变迁，形成基于知识的装配Petri网模型。对于结构简单的装配体可以通过分析基于知识装配Petri网模型能获得其所有可行装配序列。对于结构较复杂装配模型，为避免其带来的“组合爆炸”问题，结合上述连接结构知识，对装配Petri网模型进行了简化。本文提出了对简化装配Petri网模型和原装配Petri网模型的一致性要求，并基于关联矩阵检查其一致性。最后基于关联矩阵对装配体进行装配序列规划。
　　一个装配体往往有大量的可行装配序列，如何判断这些装配序列的优劣是装配序列规划的一个重要内容。即选择准确高效的评价方法,方能从中快速优选出适合企业环境条件、成本低、质量好的装配序列。本文在已有装配序列评价标准的研究基础上，提出了基于装配操作约束的装配序列评价。即包括：零部件操作难易程度评价、装配操作工艺性影响评价、以及装配工具变化对装配序列影响的评价。
　　通过对蚁群算法进行了深入的研究，在针对蚁群算法优化速度慢、早熟现象明显等问题，本文从三个方面对蚁群算法进行改进。(1)将装配操作约束作为启发式信息引入状态转移概率中。且通过获取零部件之间装配关系设定可行转移范围。(2)为提高算法的收敛速度，以及避免收敛到局部最优解，采用了混合更新规则，对信息素进行更新。且通过分析信息素残留系数对算法的影响，在进化过程中，信息素残留系数随进化时间的变化而变化，使得算法更为有效。(3)分析概率转移公式中参数对蚂蚁选择概率的影响，将传统固定值改造为随迭代时间变化而变化的值，通过理论分析和试验结果确定，参数的改进有助于算法快速找到好的解，且不至于收敛到局部最优。通过理论分析，证明了改进蚁群算法具有良好的收敛性。为规划大型装配体，提出了规模压缩的思想，即通过压缩规划规模和解规模避免算法收敛速度慢的问题。最后试验证明了该算法对大型装配体进行求解装配序列规划的有效性。
　　最后，本文在Unigraphics NX环境下，利用UG/Open API和VC6.0开发了的基于知识的装配序列规划系统软件。

目录

基于知识的装配序列规划关键问题研究

Research of Assembly Sequence Planning Based on Knowledge and Its Key Problems

摘 要

Abstract

目 录

Contents

第1章 绪论

1.1 研究的目的与意义

1.2 装配序列规划研究与发展现状

1.2.1 装配序列规划的研究内容

1.2.2 装配序列规划的国内外研究现状

1.3 基于知识的装配序列规划

1.3.1 知识表达与推理

1.3.2 装配序列规划中知识的应用

1.4 装配序列规划软计算方法

1.4.1 神经网络

1.4.2 现代启发式算法

1.4.3 遗传算法

1.4.4 模拟退火算法

1.4.5 蚁群算法

1.5 课题的来源及主要研究内容

第2章 装配知识的获取及知识库的建立

2.1 前言

2.2 机电产品零部件库的建立

2.2.1 零部件库体系结构

2.2.2 零部件库系统的技术研究

2.3 连接结构实例库的建立

2.3.1 连接结构的建立

2.3.2 连接结构实例库的构建

2.3.3 连接结构实例的检索

2.3.4 实例分析

2.4 装配规则库的建立

2.4.1 装配规则的分类

2.4.2 装配规则的表示及装配规则库的建立

2.5 本章小结

第3章 基于知识Petri网的装配模型

3.1 前言

3.2 Petri网表示

3.2.1 基本网系统

3.2.2 Petri网的基本性质及分析方法

3.2.3 基于知识的Petri网系统

3.3 装配建模

3.3.1 基于Petri网的装配模型的建立

3.3.2 基于知识Petri网装配模型的建立

3.4 基于连接结构知识的AKBPNM的简化

3.4.1 基于连接结构知识装配建模

3.4.2 CS-AKBPNM模型的一致性质分析

3.5 基于CS-AKBPNM的装配序列产生

3.6 实例研究

3.7 本章小结

第4章 装配序列评价

4.1 前言

4.2 影响装配的主要因素

4.3 零部件的装配操作方便性

4.3.1 装配空间可行性验证

4.3.2 零部件搬运难易性

4.4 装配操作工艺性影响

4.5 装配工具的可操作性

4.6 基于装配操作约束装配代价评价

4.7 本章小结

第5章 基于改进蚁群算法的装配序列规划

5.1 前言

5.2 蚁群算法的基本原理

5.2.1 基本蚁群算法的实现

5.2.2 基本蚁群算法的优点与缺陷

5.3 装配序列规划的一种改进蚁群算法

5.3.1 基于改进蚁群算法的装配序列规划

5.3.2 算法收敛性分析

5.3.3 实例分析1

5.3.4 基于规模压缩的蚁群算法的装配序列规划

5.3.5 实例分析2

5.4 本章小结

第6章 基于知识的装配序列规划系统

6.1 前言

6.2 系统结构

6.3 运行实例

6.3.1 利用机电产品零部件库建立装配体

6.3.2 连接结构检索

6.3.3 装配工具验证

6.3.4 装配序列规划

6.3.5 装配路径规划

6.3.6 装配物性分析

6.3.7 装配过程演示

6.4 本章小结

结 论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

哈尔滨工业大学博士学位论文原创性声明

哈尔滨工业大学博士学位论文使用授权书

致 谢

个人简历