本文關鍵詞：產品多目標多類型選配技術及其應用研究

  更多相關文章： 電液伺服閥 計算機輔助選配 多目標進化算法 NSGA-Ⅱ 逆向選配

【摘要】：在精密產品的批量生產中,完全互換的裝配方法已不能滿足產品質量的穩(wěn)定性和零件加工的經濟性要求,選配方法在精密產品裝配流程中越來越多地得到應用。以電液伺服閥為例,作為一種精密的機、電、液一體化產品,電液伺服閥在生產數(shù)量上具有批產特性,但裝配上又具有單件生產的特點,在其裝配調試過程中主要存在以下幾個方面的困難：1)零件體積小,裝配精度高；2)配對關系復雜,柔性件不允許反復裝配；3)零件備件率高,時常需要向零件生產部門定制特定參數(shù)零件。由于以上因素的存在,在電液伺服閥這類產品的生產過程中不可避免地需要引入選配環(huán)節(jié)。 第1章首先陳述了課題研究的背景和意義,對電液伺服閥生產存在的實際問題進行了分析,然后綜述了相關技術的國內外研究情況,包括零件分組策略和零件配對方案優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀,最后介紹了本文的整體內容結構和章節(jié)安排。 第2章針對大批量產品型號的選配環(huán)節(jié)提出了基于多目標進化算法的分組選配方法,以電液伺服閥為例建立了分組選配的數(shù)學模型,將零件分組方案和配對方案同時融入到編碼中,采用非支配排序遺傳算法對電液伺服閥分組選配方案進行優(yōu)化,在迭代過程中同時調整零件的公差帶分組方案和不同分組間的配對方案,通過篩選獲取配對成功率和配對質量均較高的解,然后將其應用于電液伺服閥的大批量生產中。 第3章針對小批量高精度產品型號的選配環(huán)節(jié)提出了面向多選配參數(shù)零件的精確選配方法,基于多目標進化算法構建了底層優(yōu)先的計算流程,然后以參與選配的零件個體作為對象,對其進行和優(yōu)化組合,得到配對成功率和配對質量均較高的選配方案。 第4章針對分組選配和精確選配過程中會產生少量剩余零件的問題提出了基于成本最低策略的逆向選配方法,在庫存零件不足的情況下定制部分零件以完成裝配任務,且在產品裝配任務開始之前就將所需定制零件的型號和參數(shù)提交給零件生產部門組織加工,以減少裝配生產線的停滯時間,提高生產效率。計算過程中使用精確選配的類似的思想以及粒子群算法盡可能減少定制零件的數(shù)量并降低總的定制成本。 第5章介紹了電液伺服閥零件選配系統(tǒng)的系統(tǒng)構架、功能模型、工作流程以及系統(tǒng)的基本操作界面,包含任務定制、參數(shù)設定、結果輸出等功能模塊。 第6章總結了本文的研究成果,并對今后的研究工作作了展望。
【關鍵詞】：電液伺服閥 計算機輔助選配 多目標進化算法 NSGA-Ⅱ 逆向選配
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TH137.5;TG95
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 研究背景與意義12-15
• 1.1.1 研究背景12-14
• 1.1.2 研究意義14-15
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 零件分組策略研究16-17
• 1.2.2 零件配對方案優(yōu)化方法研究17-19
• 1.3 研究內容與章節(jié)安排19-20
• 第2章 基于多目標進化算法的大批量產品分組選配20-40
• 2.1 分組選配問題背景及數(shù)學模型20-29
• 2.1.1 分組選配問題背景20-22
• 2.1.2 分組選配方案編碼規(guī)則22-24
• 2.1.3 分組選配優(yōu)化目標構建24-29
• 2.2 分組選配方案求解流程29-32
• 2.3 分組選配方案求解算法實現(xiàn)32-37
• 2.3.1 初始解的構造32
• 2.3.2 選配方案種群進化策略32-34
• 2.3.3 Pareto邊界集的構造34-35
• 2.3.4 個體聚集距離的計算35-36
• 2.3.5 子代選擇策略36-37
• 2.4 分組選配方案結果37-40
• 2.4.1 分組選配方案初步結果37-38
• 2.4.2 分組選配方案結果的修正38-40
• 第3章 面向多選配參數(shù)零件的小批量產品精確選配40-51
• 3.1 精確選配問題背景與數(shù)學模型40-46
• 3.1.1 零件精確選配約束關系40-43
• 3.1.2 多參數(shù)零件精確選配方案與約束關系的數(shù)學描述43-46
• 3.1.3 精確選配的目標函數(shù)計算46
• 3.2 精確選配方案求解流程46-48
• 3.2.1 底層優(yōu)先的零件精確選配流程46-47
• 3.2.2 精確選配方案求解算法流程設計47-48
• 3.3 精確選配方案求解算法實現(xiàn)48-50
• 3.3.1 精確選配的初始種群構造48-49
• 3.3.2 精確選配的種群進化方法49-50
• 3.4 精確選配方案結果50-51
• 第4章 基于成本最低策略的產品逆向選配51-67
• 4.1 逆向選配問題背景和數(shù)學模型51-53
• 4.1.1 包含虛擬零件的零件選配方案搜索方法51-52
• 4.1.2 定制零件公差帶與成本的量化關系52-53
• 4.2 逆向選配方案求解流程53-54
• 4.3 逆向選配方案求解算法實現(xiàn)54-65
• 4.3.1 虛擬零件的引入及其比例的自適應調整54-56
• 4.3.2 包含虛擬零件的逆向選配方案搜索56-58
• 4.3.3 簡單配對關系的定制公差帶求解58-62
• 4.3.4 基于粒子群算法的尺寸鏈定制公差帶求解62-65
• 4.4 逆向選配方案結果65-67
• 第5章 原型系統(tǒng)實現(xiàn)67-78
• 5.1 產品選配系統(tǒng)構架67-68
• 5.2 產品選配系統(tǒng)模型68-73
• 5.2.1 選配系統(tǒng)功能模型68-70
• 5.2.2 選配系統(tǒng)工作流程70-71
• 5.2.3 選配系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫建表71-73
• 5.3 產品選配系統(tǒng)功能實現(xiàn)73-78
• 5.3.1 選配零件數(shù)據(jù)管理73-74
• 5.3.2 選配任務的定制74-76
• 5.3.3 選配參數(shù)設置76
• 5.3.4 選配結果的輸出76-78
• 第6章 總結與展望78-80
• 6.1 全文總結78
• 6.2 今后工作展望78-80
• 參考文獻80-84
• 作者簡歷及在校期間的科研經歷和所獲獎勘84

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