汽车装配线平衡方法的分析与应用

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1、汽车装配线平衡方法的研究与应用摘要随着制造业的飞速发展,质量、成本、效率越来越受人们关注。特别对于具有代表性的汽车行业,汽车厂商之间的竞争日益激烈,只有不断提高生产质量和效率、降低成本才能不会被淘汰。汽车装配线的不平衡会严重影响汽车的装配质量和效率。本文以中气轿车小批量试制规划为背景,提出汽车装配线平衡优化的方法。建立了一个新装配线平衡模型,将作业难度参数融入到装配线平衡中,使得装配线的平衡优化结果更加人性化,给工人产生公平感,调动劳动积极性,这对产品装配线的平衡优化有一定的指导意义。利用DELMIA三维数字化仿真系统,分析中气轿车

2、的装配工艺,从而来确定装配作业元素之间的关系。通过采用虚拟装配技术,实现了产品、资源、工艺数据的统一管理,同时可以实现零部件设计、工装夹具设计与工艺制定的并行化,真正实现了DFA,缩短产品开发周期。.根据装配线平衡问题的特点,设计了一种基于遗传算法的高效求解策略。在种群的初始化设计时编码满足作业先后关系,使得所有个体都是可行的作业序列,实现算法处理问题的高效性。译码的设计根据问题类型的特点兼顾了约束条件与目标函数。杂交与变异都是以不违背作业元素的先后关系为前提,杂交的后代继承了父代优良的顺序属性,变异实现了后代的多样性。对设计的遗传

3、算法的个体选择策略与变异概率提出了改进策略:采用了模拟退火算法的思想对个体适应度函数进行了改进,改善了个体的选择方式;随着进化的进行,个体的变异概率设计成变化的,增强了算法的全局搜索能力。实例验证了改进后遗传算法的实用性,其不仅可以获得比较理想的装配线平衡效果,而且具有很高的计算效率。采用文章介绍的装配线平衡方法,求解了中气轿车总装试制线平衡问题,在具体的分析过程中考虑了实际资源约束,得到良好的优化结果,可以指导汽车厂商对汽车装配线的平衡优化。关键词:装配线平衡;作业难度;DELMIA系统;虚拟装配;遗传算法ll硕士学位论文Abst

4、ractWiththerapiddevelopmentofthemanufacturingindustry,peopleattachmoreandmoreattentiontothequality,costandefficiency.Especiallyinthetypicalmotorindustry,automobilemanufacturerscompetemoreandmorefiercelynowadays.Theywillbeeliminatedifnottoimproveproductionqualityandeffi

5、ciencyandreducecosts.TheimbalanceofAutomobileassemblylinewillseriouslyaffectsthequalityandefficiencyofvehicleassembly.Thepaperproposedthemethodsofoptimizingcarassemblylinebalancinginthebackgroundoftheplanthattrial—producesmallquantitiesofZhongqiSedan.Establishinganewas

6、semblylinebalancemodel,infusingoperationdifficultyparametersintoassemblylinebalance,makeamorehumanisticresultsofoptimizationoftheassemblylinebalance,andgiveworkersasenseoffairnessandmotivatethem,whichleadaconductsignificancetotheoptimizationoftherealisticassemblylineba

7、lance.Themethodofthree·dimensionaldigitalsimulationisadoptedtoanalyzetheassemblyprocessthroughusingtheDELMIAsystem,andthentherelationshipoftaskelementscanbefixed.Byusingthevisualassemblytechnology,werealizedunifiedmanagementoftheproduct,resourceandprocessdata,andparall

8、elizationofthevehiclemodification,tollsandfixturedesignandtechnologyformulating,toachievetrulyDFAandshortentheproduct

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