基于装配过程模型的装配序列生成与优化分析

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1、武汉理工大学硕士学位论文下，对这种问题回答更为困难。Baldwin等人在Buorjualt和DeFazio工作的基础上，输入信息为联接图装配模型，为了减少向用户的提问次数，该方法应用了一系列推理简化规则【8】’使操作人员回答的问题进一步减小，回答问题时出现遗漏和错误的可能性也大大减少。经过上述人机交互提问和回答后，可以获取装配顺序优先约束关系，并可求得装配序列。装配序列优先约束是表达零件装配先后顺序的一种非常紧凑的方法。这种方法的关键是装配优先约束关系的获取。采用人机交互的方法，工作量大，对操作

2、人员要求高，而且容易出错。自动获取优先关系则有一定的难度，然而一旦获得零件装配的优先关系，则能很容易地求得零件的装配顺序。(2)割集法割集法是基于拆卸策略的装配规划中通常采用的图论算法，即在零件的装配过程和拆卸过程互逆的前提下，通过零件的拆卸顺序求得零件的装配顺序。割集法生成装配序列，是指将装配体按一定的约束条件进行拆解，首先拆解成子装配体，然后再将子装配体拆解成子子装配体，按照这种方式一直继续拆解下去，直至单个零件，这样就得到了装配体的拆卸顺序，沿着拆卸顺序的逆序进行装配，最终就可以得到产品的

3、装配序列。割集法的关键是如何实现在一定约束条件下拆卸任务的分解。HomemdeMello最先提出了基于割集法求解装配顺序的方法(也称拆分法)，能够自动推理出完整的装配顺序。通过对产品联接图进行缩并，利用“割集"算法对联接图进行循环分解，生成所有可能的子装配体，直到不可再分。并提出了装配序列的AND／OR图表达方法，图中的节点对应装配过程中的子装配体或零件，联接弧表示将子装配体或零件联接在一起形成更大子装配体的装配操作pj。算法根据装配模型信息中有关各零件之间的相互联接关系，计算出局部约束关系，并

4、通过定义虚拟联接的方式，将无联接关系但有干涉关系的两零件之间的约束关系进行描述。通过这两种约束关系可以求解出割集分解的可行性，同时分析了割集法的计算复杂性。由于装配体中零件数目、零件之间的联接数等对割集法的复杂程度都有指数级的影响，因此，复杂产品的装配顺序规划在运用割集法时，其计算复杂性是极其大的。LaperriereL在其GAPP系统中通过对割集生成的装配状态有向图施加约束，得到装配状态转换图进而获得装配序列。他总结出割集几何性的验证法为：在由割集产生的任一子部件中，所有相关零件的拆卸方向的交

5、集不为空【10l。4武汉理工大学硕士学位论文割集法进行装配序列规划的优点是：可根据零件集合数据库和拆卸干涉检验来分析所拆分的各个子装配，以生成在几何上所有可行的拆卸顺序。割集法的局限性是必须满足装配和拆卸互为可逆过程这一前提条件，且有产生组合爆炸的趋势。(4)知识推理法用知识推理法求解装配序列，采用一阶谓词逻辑来表达产品结构、序列优先约束和装配资源约束等知识。系统以产品CAD模型为输入，通过人机交互获取零部件的装配优先约束、通过图搜索算法求解产品配合特征图的最小割集来产生装配序列。HuangYF

6、从装配体拆卸出发，认为虽然一些算法可以用来产生所有可行的装配序列，但是没有一种算法可以直接产生最优装配序列。鉴于此，Huang研制了基于知识推理的装配规划系统【11】。系统中采用谓词表达约束知识，通过推理得到可行的装配序列。基于知识推理的装配顺序的求解方法，对于特定产品的装配序列求解比较有效，但其适用面窄，且领域知识的获取需要较深的专业知识。1．3．2装配序列规划的软计算方法一般情况下，从传统装配序列规划方法中产生的装配顺序都不是最优的。为了使产品装配成本最小化，降低产品开发的总成本，又必要寻找

7、最优的装配序列(装配成本最小)或对已得到的装配序列进行优化。近年来，人们将基于智能计算的软计算方法引入装配序列规划中，取得了一定的成果。1994年，Zadeh教授将模糊逻辑与智能技术结合起来，提出了软计算方法[41。它是随着信息技术和计算机智能化的发展而产生的几种适用计算技术的总称，即神经网络、遗传算法、模拟退火算法、模糊逻辑控制等。软计算方法为解决多变量、非线性系统提供了一种有效的方法，是一种新的计算模式。软计算并不追求问题的精确解，而允许存在不精确性和不确定性，所得到的是精确或不精确问题的近

8、似解。软计算是目标驱动的，即只要从长远看，计算过程总是在向目标移动，至于从当前状态到最终状态走的是一条什么路径则是无关紧要的。同时，特定的领域知识有助于降低计算量和搜索时间，但并不是必要的。软计算中应用了来源于不同思想的、新颖的最优化方法，因而在解决复杂化问题时具有更大的灵活性。对于一个多变量非线性系统而言，软计算方法解决途5武汉理工大学硕士学位论文径具有成本低、可实际操作和较高智能的特点，近年来在装配序列规划研究领域也得到了广泛的应用。(1)神经网络方法神经网络是模拟人类形象思维的一种人工智能