有向圖是表示機械產(chǎn)品裝配關(guān)系的有力結(jié)構(gòu),為減少有向圖構(gòu)造時的工作量,從拆裝路徑的空間可行性出發(fā),提出了一種新的構(gòu)造方法,從產(chǎn)品模型中提取裝配關(guān)系矩陣并初始化有向圖,建立層次化的結(jié)構(gòu),對產(chǎn)品中的零件進行路徑規(guī)劃,結(jié)合路徑查找結(jié)果逐層填充節(jié)點,根據(jù)不同層次中節(jié)點的關(guān)系補充零件間的優(yōu)先約束,從而生成相對完善的有向圖。該方法基于CATIA二次開發(fā)自動進行幾何推理,可用于存在復(fù)雜拆裝路徑的機械產(chǎn)品,具有良好的通用性。有向圖拓?fù)渑判蛏傻男蛄匈|(zhì)量較高,運用粒子群算法對這些序列進行啟發(fā)式搜索,相比傳統(tǒng)方式縮小了搜索空間,能夠更快找出較優(yōu)的裝配序列。 

【文章來源】：機械設(shè)計. 2020,37(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

端蓋裝配體模型

圖2表示：零件p5,p7,p8是出度為0的匯點，應(yīng)首先拆卸；零件p1是入度為0的源點，應(yīng)作為該裝配體的基準(zhǔn)件最后拆卸。G中有些邊是多余的，可被其他邊推導(dǎo)出，例如零件p1至p7和p8的邊，可用生成最小等價圖（Minimum Equivalent Graph）的算法來消除。G是有向無環(huán)圖，對于有向無環(huán)圖的最小等價圖求解，通常算法是求出G的傳遞閉包Gclosure，再通過G和Gclosure兩個矩陣的乘積來判斷。由于G往往是稀疏圖，也可遍歷各節(jié)點到匯點的最長路徑，對最長路徑中的相關(guān)節(jié)點，只保留形成最長路徑的邊，去除節(jié)點間其余的邊。圖2在去除多余邊后，連通性不變，但結(jié)構(gòu)更加精簡、清晰易讀，得到的有向圖如圖3所示。

G是有向無環(huán)圖，對于有向無環(huán)圖的最小等價圖求解，通常算法是求出G的傳遞閉包Gclosure，再通過G和Gclosure兩個矩陣的乘積來判斷。由于G往往是稀疏圖，也可遍歷各節(jié)點到匯點的最長路徑，對最長路徑中的相關(guān)節(jié)點，只保留形成最長路徑的邊，去除節(jié)點間其余的邊。圖2在去除多余邊后，連通性不變，但結(jié)構(gòu)更加精簡、清晰易讀，得到的有向圖如圖3所示。對于簡單裝配體，圖3有向邊代表了拆裝時兩零件之間必須滿足的優(yōu)先關(guān)系，但零件可能有多個拆裝方向，每個方向均會產(chǎn)生額外的約束關(guān)系，所以有向圖尚不完整，拓?fù)渑判虻玫降男蛄胁灰欢ǹ尚�，還需根據(jù)干涉矩陣判斷該序列下零件是否均能找到拆裝方向，從而驗證序列可行性。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3439251