粒子群算法在装配序列规划中的应用方法研究

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1、学术论文RESEARCH粒子群算法在装配序列规划中的应用方法研究耿育科1，孙荟博2(1．中航飞机西安飞机分公司，西安710089；2．上海中信信息发展股份有限公司，上海200333)[摘要】将粒子群优化算法引入到装配序列规划中，详细讨论了粒子群算法在装配规划中的数学表示，给出了适应度函数评价方法，并实现了装配干涉矩阵的构建，以发动机化油器装配为例，分析了粒子群算法在装配序列规划中的具体应用。关键词：装配序列规划；粒子群算法；智能优化算法StudyonAppUcationMethodofParticleSwarm

2、Optim娩ationAlgorithmonAssemblySequencePlanningGENGYhkel．SUNHuib02(1．AVICxi’anAircraftIndusty(Group)CompannyLrrD．，xi’an710089，China；2．Shan曲aiCITICInfomationDeVelopmentLimitedbyShareLtd．，Shanghai200333，China)【ABSTRACT】Thepanicleswa咖optimization(PSO)algorit№，wh

3、ichisakindofintelligentoptimizationalgorithm，isintmducedtosolvetheassemblesequenceplaIlIling(ASP)problem．Themathematicalr印resentationofPSOinASPisdiscussedindetail．TheevaluationmethodoffltIless如nctionispresentedandthematricesofassemblinginterferenceareconstmc

4、tedalso．Theenginecarburetorassemblyis印pliedasanexampletoanalyzeme印plicationofpanicleswannal—gorithminassemblysequencepla皿ing．Keywords：ASP(assemblysequencepla皿ing)；PSO(particleswamoptimization)；IntelligentoptimizationalgorithmDOI：10．16080组issnl671—833x．2016．0

5、9．066装配序列规划(AssemblySequencePlanning，简称AsP)是产品生产过程中非常重要的一个环节。装配序列的优劣直接影响了产品装配的质量、装配的效率以及成本，甚至影响可装配性⋯。为了提高找寻可行装配序列的效率，一些智能优化算法被应用到装配序列规划中。Lazzerini等【21将遗传算法应用到了装配序列规划中。Ongm和Milner㈣等在各自的研究中将模拟退火算法应用到了装配序列规划中，不足之处是单独的模拟退火算法对最优搜寻空间的寻找能力表现不佳。wang【51和Failli【6】等提出了

6、一种结合蚁群优化算法的装配序列规划方式。粒子群算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)具有便于实现、占用计算机内存少、全局搜寻能力强等特点，在解决不同的优化问题时有着良好的表现，吸引了很多工程应用领域内学者的注意【7—01，因此本文采用粒子群算法进行装配序列的规划。66航空制造技术·2016年第9期1粒子群算法在装配序列规划中的应用将粒子群算法引入到装配序列规划当中，Ps0中的粒子对应每一条装配序列，然后根据装配过程中影响成本和时间的因素，构建适应度函数，作为序列的评判标准，并且根据几

7、何关系构建数学模型，确保装配序列的可行性，对不满足的序列实行惩罚，降低其作为最优解的可能。1．1适应度函数评价影响装配序列规划的因素有很多，而装配过程中装配方向或者装配工具的改变通常会导致装配时间以及装配成本的增加，因此本文将工具变换次数、装配方向变换次数以及装配操作类型变换次数作为衡量一个装配序列的标准，加人到适应度函数之中。根据Lu等””的研究，对于一个装配产品，若给出了一个可行的装配序列，那么该装配序列所对应的适应RESEARCH学术论文度函数为：F=2S一∞一I一∞。，z。，一∞。p月。p，(1)式中，

8、s为装配体中的零部件总数量；n。、甩。。以及门。。分别代表了装配工具的变换次数、装配方向的变换次数和装配操作的变换次数；∞。、∞。和∞。分别为豫、，z。，以及胛。。的权重，值为在【0，1】上平均分布的随机数。可以看出，以。、胛。。和以。。越小，即装配成本和时间越小，适应度函数F的值越大。对于一个装配产品，给出了一个不可行的装配序列，即装配序列不满足装配干涉关系的时候，其对应的适应度函数