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交互式變速箱虛擬裝配技術(shù)的研究

發(fā)布時間:2020-04-09 09:57
【摘要】:伴隨著工業(yè)自動化、數(shù)字化的發(fā)展,虛擬裝配勢必會成為數(shù)字化設(shè)計與制造研究領(lǐng)域的重要方向。虛擬裝配的研究不僅體現(xiàn)了生產(chǎn)制造業(yè)與計算機技術(shù)的完美結(jié)合,而且改變了傳統(tǒng)的裝配方式,能夠提前發(fā)現(xiàn)裝配問題并檢驗和評估產(chǎn)品的裝配性能,縮短了裝配周期、降低了裝配成本,為制造業(yè)創(chuàng)造了巨大的技術(shù)價值和經(jīng)濟效益,因此,選擇一種合適的、高效的研究方法與理論來提高虛擬裝配效率是需要解決的一個難題。本文以變速箱為例,研究了裝配序列及路徑規(guī)劃、碰撞檢測、虛擬裝配系統(tǒng)四個方面。首先,利用三維建模軟件Solidworks構(gòu)建變速箱實體模型;選擇帝國競爭算法進行裝配序列規(guī)劃,針對其應(yīng)用在裝配序列規(guī)劃中的缺點,利用有向圖法獲得了表達裝配關(guān)系的矩陣,建立了目標評價函數(shù);將層次裝配思想與其結(jié)合并引入微分進化,提高了算法的收斂性與尋優(yōu)精度;通過Matlab編程,驗證了該改進算法的可行性及其優(yōu)越性,為后續(xù)的裝配路徑規(guī)劃提供了理論依據(jù)。其次,基于傳統(tǒng)RRT算法,引入R函數(shù)進行RRT算法搜索步長調(diào)整;針對RRT算法在虛擬裝配中的不適應(yīng)性,提出將球體法用于隨機節(jié)點生成并基于裝配引導(dǎo)、約束識別的精確定位進行路徑搜索;基于傳統(tǒng)位姿變換方法低效率問題,將四元數(shù)引入到裝配路徑規(guī)劃中;然后運用Matlab編程對變速箱進行裝配路徑規(guī)劃模擬與仿真,驗證了改進RRT算法的適用性,為之后的虛擬裝配提供了有力的理論依據(jù)。再次,基于碰撞檢測思想及常見的檢測方法選擇層次包圍盒法實施碰撞檢測;通過耗費函數(shù),綜合分析、比較常用的三種包圍盒在構(gòu)造時間、相交測試時間、更新時間、緊密性等方面的不同,選擇三角網(wǎng)格包圍盒實現(xiàn)碰撞檢測;基于Eon軟件內(nèi)部CollisionObject節(jié)點強大的碰撞檢測功能,在Script節(jié)點程序控制模塊中設(shè)計了碰撞檢測范圍和碰撞檢測結(jié)果響應(yīng)方式,并基于虛擬手進行了完整的碰撞檢測,為之后的虛擬裝配系統(tǒng)建立奠定了理論基礎(chǔ)。最后,結(jié)合Eon Studio軟件及其Script腳本功能、VB程序語言及方位跟蹤器、數(shù)據(jù)手套等虛擬外接設(shè)備,基于ActiveX控件與EonX控件之間的信息交互原理,運用VB程序?qū)崿F(xiàn)了變速箱虛擬裝配過程可視化并建立了完整的虛擬裝配系統(tǒng)。運用該平臺進行虛擬裝配,不僅可以降低裝配時間,還節(jié)約裝配成本,提高裝配質(zhì)量,為數(shù)字化設(shè)計與制造提供了有力的指導(dǎo)。
【圖文】:

示意圖,邊界表示法,原理,示意圖


P1 P2P3ΔX—*∪* 平移P1 P2 P3 ΔX動運算子與集合運算子。幾何實體構(gòu)造法的優(yōu)點是數(shù)據(jù)量小、計算簡單、并生成過程中可修改形狀,這也是得以廣泛應(yīng)用的一個原因。圖 2.1 幾何實體構(gòu)造法原理示意圖邊界表示法是指任何物體都可以看成是有限個邊界表面組成的閉合體,這些是平面,也可能是曲面,但均有方向;每個表面又是由多個封閉環(huán)確定邊界又是由若干條邊構(gòu)成;每條邊都由兩個點確定,即體→面→環(huán)→邊→點。綜表示法原理如圖 2.2 所示。

序列,仿真圖,參數(shù)設(shè)置,競爭算法


圖 2.15 參數(shù)設(shè)置仿真圖由圖 2.15 可以看出,當 w1=w2=0.5 時,w3越大越不容易收斂于最佳適應(yīng)度,當w3=0.3 時,算法收斂于最優(yōu)值 1.5 且迭代次數(shù)最少,消耗時間最短。同樣,當 w1=0.5,w3=0.3 時,算法收斂于最佳適應(yīng)度值 1.5,此時 w2=0.5;谧罴褏(shù) w2=0.5,w3=0.3,通過選擇不同的 w1并進行仿真試驗得到 w1=0.9 時算法在短時間內(nèi)、以較少迭代次數(shù)收斂于最佳適應(yīng)度值 1.4。由此可以確定改進帝國競爭算法的三個參數(shù)值,即 w1=0.9,,w2=0.5,w3=0.3。為比較改進帝國競爭算法與傳統(tǒng)帝國競爭算法、遺傳算法、蟻群算法在序列規(guī)劃應(yīng)用中的優(yōu)劣而進行試驗,各算法初始參數(shù)如表 2-4 所示。表 2-4 各算法參數(shù)設(shè)置方法帝國競爭算法(ICA)遺傳算法(GA)蟻群算法(ACO)改進帝國競爭算法(IICA)Pc=0.9,α=2,β=1,β=2,MR=0.3,CR=0.9,
【學位授予單位】:長春工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:TH132.46;TG95

【參考文獻】

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本文編號:2620607

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