装配序列分析

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时间:2019-05-28

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1、装配序列分析•本课的目标–理解一个能找出所有可行装配序列的算法–将运算规则和装配特征模型联系起来–掌握装配序列的设计方法–观看一些例子–看计算机辅助装配分析的短片历史•应用到线性平衡法的装配顺序分析(Prenting和Battaglin,1964)•具有启发性的“纽扣方法”•Bourjault方法(1984)•DeFazio/Whitney方法(1987)•Gustavson分解图方法SPM(1989)•Baldwin“洋葱皮”方法(1989)•SukhanLee方法(强制路径,子装配,1989+)•Wilson方法(自由方向,1992+)

2、并行工程中序列分析的角色•在产品设计之后,人工投入线性平衡法应用序列分析•我们的目标是把装配序列分析提到产品开发过程的开始•在概念设计中,这将会是很重要的•这与供应链的结构和影响,定制过程的构建以及JIT等紧密联系•在概念设计期间,为了与设计者保持一致,装配工程师需要一个工具,这个工具可以进行快速转变分析可供选择的序列•找出所有的可行序列•找出所有的线性可行序列–一次增加一个零件•找出一个可行序列•找出一个线性可行序列•第一个序列是装配线设计者最感兴趣的•对机器人狂热者而言,最后一个或两个序列是好的过程状态•消除所有的不可能的序列–零件阻碍

3、了其他零件–在完成之前装配无法进行下去•保留可行的=不是不可能的–好的,差的和难看的•通过各种各样的标准,剔除差的和难看的–标准包括技术和商业因素•这是一个传统的设计–必要的条件–可供选择的序列–由必要的条件去缩小可供选择的序列方法的种类•大多数方法假设“一次发球权”–禁止在一步同时连接3个东西•关联图的图论分析•关联表的系统分析,这些关联包含阻碍•割集方法应用于关联图•去除外部零件的“洋葱皮”方法•大部分方法采用分解法,正如下面的例子,但它不是必需的–“你可以把零件X从零件Y,Z…分出来吗?”和“你可以把零件X放到零件Y,Z…上吗”是一样

4、的包括非装配步骤•再定位•测试,润滑•临时拆卸•如果有创造性,这些可被一种或另一种方式处理由。关联图•一种简单的图,它用节点和连线表示出零件•连接的信息可以被增强关联图的规则•每个零件是一个节点,每个弧是一个连接•每个零件与其它零件的联系不多于一个•在一个n连接的循环中,如果n-2弧是闭合的,那么试图闭合2的1会保持自动的闭合整个循环序列分析规则•零件是刚性的•连接(零件间的联系)也是“刚性的”•一旦联系形成,它将一直存在询问和解决优先的问题•问题的目标是找出什么移动是禁止的•以不同的方式通过不同的方案来完成–通过局部可行方向和判断干涉,计

5、算机搜索自由行程–人们研究这些•典型问题•这一零件可以添加到那些零件上?•这一批零件可以添加到那一批零件上吗?•为了增加那个/那些零件,这些零件必须出现/缺少吗?子集和超集规则减少所需问题的数目•仅当零件和联系是“刚性的”,这些是正确的•子集规则–如果能将零件X添加到零件集合{Y}上,那么也能将零件X添加到零件集合{Y}的子集上–较少的零件不能包含次品,这些次品没有在初始的集合中•超集规则:–如果你不能将零件X添加到零件集合{Y}那么你也不能将零件X添加到零件集合{Y}的超集–增加零件不能移除零件集合{Y}中的次品.–相反的例子在带电动机索

6、尼磁带板局部和全局自由度•局部自由度意味着:所有连接的组合逃避方向,在有疑问下,有一个共同的方向•全局自由度意味着:大范围的逃避路径,在有疑问下,这个路径完全将零件分开来•计算机通过检测逃避方向,来探测局部自由度•全球自由度需要解决“钢琴行动者问题”-难或不可能寻找局部自由度•使用逃避方向向量:–为每一个特征考虑逃避方向向量–搜索他们共同的向量•传统螺旋理论将失效–非常难区分一边运动界限•“Dr.Whitney,对于小平面你会怎么做?形成优先关系•小甜饼罐和小甜饼的例子–如果盖还在上面,你能将小甜饼放到罐里吗?–“不能。”–所以:小甜饼到罐

7、>盖到罐可行的序列图•序列描述的网络–装配的状态=显示哪一个联系已经被完成的可行子装配–状态之间的转换•一个穿过网络的路径是一个可行的序列–小甜饼到罐,接着是盖到罐–小甜饼到盖,接着是罐到盖,然后是拍打•我们稍后决定哪一个更好作为详细分析的Bourjault的过程•分析问题:•R(a;b,c,d)=当b,c和d已知时,能算出联系a吗?•对与b,c,d中的任一个相联系的a问这个问题•Bourjault的初始过程使用了基于循环方法的图分析其他方法•RandallWilson使用“加权模块化图”检查全局自由度•这本质上是对单向的逃避路径一个研究,

8、这个路径是沿着任一个局部逃避方向•通过检查相互接触的邻近零件的表面产生出逃避方向,本质上是重新发现配合特征其它的方法,续•通过不同的方法,Gustavson和Wolter每一个都

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