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[發明專利]一種輻射環境下的零件遙控維護裝配序列規劃方法有效

專利信息
申請號: 201410731129.X 申請日: 2014-12-05
公開(公告)號: CN104376227B 公開(公告)日: 2018-08-24
發明(設計)人: 孫振忠;劉宇;郭建文;陳海彬;王松;湯泓;張智聰 申請(專利權)人: 東莞理工學院;孫振忠;郭建文;陳海彬
主分類號: G06Q10/06 分類號: G06Q10/06;G06N3/00
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 523000 廣東省*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 裝配 序列規劃 矩陣 粒子群算法 輻射環境 重定義 算法 粒子 遙控 粒子群優化算法 可行性判定 更新操作 鄰接矩陣 目標函數 評價指標 裝配方向 裝配工具 離散性 自適應 集合 維護 干涉 支撐 改進
【說明書】:

發明涉及一種以粒子群算法為基礎的裝配序列規劃方法,尤指一種基于自適應變異粒子群優化算法并對算法作出改進的一種輻射環境下的零件遙控維護裝配序列規劃方法,所述的裝配序列規劃方法主要包括5個步驟:1)首先建立干涉矩陣,然后建立零件的增強鄰接矩陣和支撐矩陣;2)建立裝配工具集合的裝配序列;3)通過裝配序列的幾何可行性判定可行裝配方向;4)基于步驟1?3建立的評價指標,建立目標函數;5)重定義粒子的位置和速度、位置與速度的更新操作的算法;6)進行裝配序列規劃;本發明克服了粒子群算法在裝配序列規劃中的不足,利用裝配序列規劃的離散性特點,對粒子的位置和速度等進行重定義,能有效提高裝配序列規劃的效率和質量。

技術領域

本發明涉及一種以粒子群算法為基礎的裝配序列規劃方法,尤指一種基于自適應變異粒子群優化算法并對算法作出改進的一種輻射環境下的零件遙控維護裝配序列規劃方法。

背景技術

核電站或高能物理裝置等輻射裝備在特定環境中進行零件的裝配時,特定環境一般為放射性輻射環境,而參與裝配的關鍵部件由于在輻射環境中進行輻射裝配的難度較高導致發生故障的可能性提高,若關鍵部件發生故障,輕則造成的非計劃停機,重則引起嚴重核污染和核事故;在輻射環境中對零件遙控維護的操作時,設備維護操作人員在遠離維護現場的安全區域,并在輻射設備內采用機械手開展維護工作,以此操作可降低維護工作人員受輻照程度和疲勞程度,保證核能裝備的正常進行;因輻射裝備的組成較為復雜,使得在進行維護時零件的裝配和拆卸操作復雜,因此需要對零件裝配的維護過程進行預先規劃,傳統的裝配序列規劃主要通過經驗設計和實物驗證的方式進行。

一般而言,運用基于經驗的裝配序列規劃方法對于結構復雜的設備需耗費大量的人力、效率低下,且無法在設計階段得出反映零件裝配的可行性,同時建造試驗平臺的方式成本高、周期長;為改進裝配序列規劃方法,近年來科學研究將虛擬維護規劃應用在計算機上,從而建立虛擬現實的規劃環境,為遙控維護裝配序列規劃提供有效經驗,但是,遙控維護裝配序列規劃的實現不僅需要在虛擬規劃環境上滿足條件要求,而且需要滿足裝配時間、裝配費用、裝配可靠性等條件的需求,從中確定最優方案。

近年來,研究人員相繼應用遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、人工神經網絡、粒子群算法等智能優化算法來解決組合爆炸的問題,然而,當算法的種群規模較小或初始種群的整體質量較差即初始可行裝配序列比例較少時,遺傳算法的收斂速度就會很慢,不容易得到理想的裝配序列;由于模擬退火算法對解空間的拓展不夠好,不容易搜索到最有效的區域,所以搜索效率低,而且還存在種群多樣性較差,難以得到最優裝配序列的缺點;人工神經網絡算法缺乏全局搜索能力;蟻群算法在搜索后期存在容易出現停滯現象的缺點;相對于其它智能算法,粒子群算法是解決裝配序列規劃的較優方法,但粒子群算法卻存在早熟收斂的不足。

發明內容

為解決上述問題,本發明旨在公開一種以粒子群算法為基礎的裝配序列規劃方法,尤指一種基于自適應變異粒子群優化算法并對算法作出改進的一種輻射環境下的零件遙控維護裝配序列規劃方法。

為實現上述目的,本發明采用的技術方案是:一種輻射環境下的零件遙控維護裝配序列規劃方法,所述的零件安裝在輻射環境內,并通過遙控維護實現零件裝配,其特征在于,所述裝配序列規劃方法基于自適應變異粒子群優化算法,裝配序列規劃方法主要包括以下步驟:

步驟1、首先建立干涉矩陣,描述總裝配體中待裝配零件在笛卡爾坐標系±x、±y、±z方向上與其他零件的干涉關系,然后建立零件的增強鄰接矩陣和支撐矩陣量化表示裝配操作的穩定性;

步驟2、建立裝配序列AP=(P1,P2,…,Pk,Pk+1,…,Pn)為裝配工具的集合,從裝配工具集取得可行的裝配工具,再根據可行裝配工具的數量計算在更換工具過程中的裝配工具的改變次數,并推算裝配序列中的對裝配工具更換次數最少的改變次數;

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