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装配顺序规划的子装配标
摘要：装配序列规划是一个典型的NP完全问题，一旦装配变得复杂，就会花费大量的计算时间或磁盘内存。这个复杂的产品或者装配由许多部分组成 而且它们之间的装配关系数量众多。为了降低复杂产品装配顺序规划的难度, 焦点汇聚在了组建识别方式上。其目的是把复杂的装配分解为有限数量的子装配体。 每个子装配体包含相对较少的零件，其装配顺序规划任务可以有效地处理。根据装配约束条件，总结了装配序列规划的子装配识别方法。 考虑装配约束(包括拓扑约束、几何约束和过程约束)，并将其合并到装配模型中进行子装配识别。装配模型通常表示为有向或无向装配关系图，包括这些考虑到的约束。通常将生成符合需求的适当子程序集作为输入信息。 为了解决装配模型的子装配识别问题，提出了图论和图搜索算法、整数规划方法以及基于知识的方法、智能算法和虚拟技术等新兴技术。层次装配树广泛用于表示子装配识别的结果。这些有用的方法不仅可用于装配序列规划的子装配识别，而且可作为产品拆卸的成功参考。
关键词 ：子装配体识别 . 装配序列规划. 装配约束
1 介绍
计算机辅助装配序列规划作为产品数字化装配的核心技术之一，对并行工程和计算机集成制造具有重要的支持作用。生产成本也受到了很大的影响。然而，装配序列规划已被证明是np -完备的理论为大规模的装配。Su[1]还指出，与单零件工艺规划相比，在装配约束条件下，整个产品装配工艺规划要复杂得多。装配序列规划的搜索空间与零部件的数量及其之间的装配关系成指数关系。当程序集比较复杂时，它将消耗大量的计算时间或内存空间。一旦零部件数量超过阈值，就很难成功地完成装配顺序规划 [2]。 因此，迫切需要新的有效方法来解决这一复杂问题。为了降低复杂产品装配序列规划的复杂性，提出并研究了子装配识别方法。子程序集标识用于将整个大型程序集划分为受限制的有限数量的较小的子程序集。每个子组件包含更少的部件，并且可以使用当前有效的方法来处理子组件的装配顺序规划。在一些研究中，子装配被认为是评价装配序列的一个重要标准 [3]. 子程序集是通过生成程序集序列来生成的。与装配序列规划相比，子装配识别具有多样性、模糊性和np完备性三个显著特征。考虑不同的装配约束,对于相同的组装或产品子装配的标识结果是多样的. 根据不同的应用背景，有许多标准可以评估子程序集的正确性。其次，由于所考虑的装配约束难以进行宾格化量化，因此没有一种子装配识别方法是精确的。第三个特征与装配序列规划的属性相同。它在装配约束下是np完备的。当包含n个离散部件或组件的装配体表示为装配树时，计算装配状态(子装配体)的数量为公式 (1) [4]。
Ns frac14; 2n—1 — n eth;1THORN;
将装配体表示为一个完整的图，则装配体状态图中的子装配体数量大于式(1)计算得到的子装配体数量，因此，当零件数量超过阈值时，子装配体识别很容易陷入组合搜索的长时间计算中 [5]。
对基于装配约束和应用上下文的子装配识别方法进行了综述和分析。将装配约束分为拓扑约束、几何约束和过程约束，并将这些约束合并到装配模型中进行子装配识别。对于不同的应用，所考虑的装配约束将根据实际需要进行调整。利用相关的高效算法、推理策略和技术，在考虑装配约束的情况下，生成合适的子装配体。有时，将搜索算法、推理方法和评价方法结合起来解决复杂的子装配识别问题。
论文组织如下。第二部分简要介绍了装配序列规划方法及其性能。第3节给出了子程序集的定义和用于子程序集标识的程序集约束。第4节由三个部分组成，分别对考虑不同装配约束的子装配识别方法进行了详细的研究。第5节是关于子程序集标识的总结和建议。
2.装配顺序规划方法及其性能
过去几年有代表性的装配序列规划方法有Bourjault[6]提出的ask-answer方法和Homem de Mello[7]提出的cut set方法。后来De Fazio和Whitney [8]对ask-answer方法进行了改进，这种方法需要大量的人工进行大规模的装配 [9]. 工程师提出的问题最少为2n个，包括n个分立部件。“割集”方法依赖于图论，在计算机上易于实现。在后来开发的装配过程规划系统中，这两种基本方法被提出并相互集成用于装配顺序规划后，一直在不断完善[10,11]。Wilson[12]给出的装配规划系统说明了这两种方法的发展。“问答”和“割集”方法可以生成所有的装配序列。它们广泛应用于小尺寸的装配，而一旦零件或部件的数量变大，它们就不能跳过“组合探索”问题。对于包含n个部件的装配，计算装配序列的总数为(n-1)!以防两个或多个部件同时装配在一起。当考虑并行程序集时，程序集状态和子程序集的数目要大得多。另一方面，当复杂的装配体被划分为不超过20个部件的子装配体时，这两种传统的方法都可以成功地实现。
上世纪末，智能优化算法[13]迅速发展起来，用于解决复杂产品工程的组合优化问题。它已成为智能装配规划[14]的研究分支之一。智能优化算法可分为两类，一类是智能群算法[15]，如蚁群算法[16 18]和粒子群算法[19,20]等，另一类是智能非群算法，如遗传算法[21,22]，模拟退火[23]等。 这些智能优化算法各有特点，可以自由选择它们来解决具有特定结构[24]产品的装配和拆卸顺序规划问题。这些智能优化算法在一定程度上提高了装配序列规划的求解效率，但不能取消对装配序列规划问题的组合探索。将复杂装配体划分为较小的子装配体，可以提高基于智能优化算法的装配序列优化效率。对于规模较小的子装配体，将忽略装配序列规划的组合探索。
上述方法较好地考虑了装配过程的拓扑约束和几何约束，而很少考虑装配过程的知识。与拓扑和几何装配约束、装配过程的限制,如部分或组件的尺寸和重量,部分材料的硬度,自由表面的零件、装配方向,稳定,装配操作的可见性和可访问性等很难代表在正常装配模型。
装配过程约束对于降低装配序列规划的复杂性，生成有用的装配序列具有重要意义。基于装配知识的装配序列规划成为装配序列规划的研究热点之一，并开发了专家系统来生成有用的装配序列规划。Huang等人对装配结构知识、装配优先级知识和装配资源知识进行分类，并将其输入知识库。利用[26]和图搜索算法寻找实际装配序列。Zha[27]使用知识Petri网表示装配模型，Boothroyd[28]总结的装配评价知识用于评价装配操作的可行性。选择装配时间最小的装配序列作为最优或接近最优的装配序列。考虑到装配知识，属于人工智能的知识库、规则库、专家系统等被广泛应用于装配序列规划。它减少了寻找有用的装配序列的盲目性。这些方法可以有效地为具有特定结构的产品生成有用的装配序列。然而，构建一个完整的产品知识库和装配规则库是一项艰巨的任务，不适合复杂的产品。
20世纪90年代，虚拟现实技术越来越成熟，并被应用到装配序列规划中。Garbaya[29]分析了各种装配顺序规划方法的性能。指出由于人机交互的原因，虚拟装配并不是最有效的方法。另一方面，虚拟装配具有纠正装配过程中的装配干扰，帮助工程师做出正确的装配决策的优点。许多学者和研究人员对装配干扰分析和装配碰撞检测等进行了虚拟装配研究。
大多数装配序列规划系统都能有效地解决装配序列规划问题。当零件数量增加或装配关系复杂时，这些方法容易陷入长时间的计算。部分研究者致力于避免复杂产品装配顺序规划的难度。他们期望用当前复杂产品的有效方法生成有用的装配序列。子装配体识别是一种满足要求的精确方法。子装配标识将复杂的产品划分为有限数量的较小的子装配，每个子装配包含较少的部件和装配关系。子程序集的装配顺序规划易于用现有方法求解。为了生成用于装配序列规划的有用的子程序集，在进行子程序集标识时应考虑相关的程序集约束。将考虑各种装配约束，如装配结构和几何特征、零件之间的功能关系以及装配过程约束等，进行子装配识别。
3.子程序集和程序集约束
3.1 组件定义
从并行工程的角度出发，将装配看作是所有制造活动[30]的综合功能。除考虑制造活动外，装配/子装配是一组离散部件或部件的集成。描述子程序集有很多种定义。子程序集的每个定义都根据不同的程序集约束包含一组特定的程序集信息。装配模型中包含装配约束，将离散部件转换为整数子装配。AREP模型是由Shyamsundar[31]提出的，通过互联网进行协同装配，装配模型包括零件和装配接口。装配模型采用装配图和分层装配结构表示。Chen等人提出了装配模型，该模型包括几何结构、装配特征和零件在装配中的自由度。上述装配或子装配考虑了拓扑约束和几何约束，不考虑工艺约束。采用Winfried和Willem[33]提出的装配特征模型进行装配序列规划。将形状特征和装配过程约束进行分类，并结合起来表示一个装配或子装配。Christian[34]还提出了装配特征模型，包括几何特征和连接体。Thomas和Baker[35]使用Petri网表示集合。将三维模型、装配过程约束合并在一起表示装配/子装配。由Dini[36]引入的子程序集定义可以清楚地描述子程序集的特性。子程序集将具有三个特性。
1. 子组件的每个部件至少与子组件中的其他部件之一组装。
2. 子组件是稳定的，这意味着当子组件作为一个整体处理时，内部部件不能偏离子组件。
3. 子程序集不能干扰组装过程中的其他部件或子程序集。
Monjy等人也使用了第一个特性来定义子程序集，它是relax。第二个特征表明，子组件是一个稳定的组件，保证了装配操作的安全性。在装配过程中，作为一个整体对[38]进行操作时，零件的相对位置保持不变。第三个特征是Wang[38]将其添加到子装配中，保证了每个子装配的装配顺序规划任务可以独立执行。此外，就组件结构而言，子组件作为一个模块应该更好。如果子程序集符合文献[36,38]中介绍的结构，则子程序集或父程序集的大部分装配顺序规划任务都可以同时执行。反之，如果一个子程序集会干扰其他部件或子程序集不稳定，则很难执行子程序集或父程序集的程序集顺序规划。当然，在适当考虑和处理多个装配约束的条件下，很难获得用于装配序列规划的理想子装配。
3.2 用于子程序集标识的程序集约束
由于子装配识别是装配序列规划的前提过程，因此可以通过子装配识别来参考装配序列规划考虑的装配约束。此外，所考虑的装配约束不仅有助于子装配体的识别，而且有利于装配序列的规划。用于子装配识别的装配约束可分为拓扑装配约束、几何装配约束和装配过程约束三种类型。除了装配工艺约束外，大多数拓扑约束和几何约束都是在产品设计过程中确定的，如与零件有关的接触点、连接点和几何位置等。这些装配约束对影响装配效率、装配成本或装配难度起着重要作用。为了降低下游装配任务的复杂性，应在子装配识别阶段对其进行适当处理。一般将这些装配约束集成到装配模型中，形成各种装配约束模型，用于装配序列规划[39]。
装配评价[40]考虑装配方向、装配工具、装配设备等的变化，并考虑子装配识别和装配顺序规划。装配规划中使用的装配并发性、模块相似性和装配操作连续性也将被考虑用于子装配识别。此外，零件之间的功能关系、装配稳定性以及装配操作的可达性对装配质量[42]的影响是子装配识别不可忽略的。为了降低子装配体之间的一致性，理想的子装配体除了原则上的连接器外，与其他子装配体没有共同的部件，并且两个子装配体之间的装配关系尽可能的小。每个子程序集的零件数适当相等，从而确保每个子程序集的装配顺序规划任务是相等的。如果合理考虑和处理装配约束，得到的子装配体满足装配序列规划的要求。对考虑的子装配识别约束进行分类，如图1所示。
拓扑装配约束包括部件之间的接触和连接、层次关系和功能关系。它们可以表示为抽象组装模型中具有不同属性的链接，例如组装关系图或层次组装树。几何约束包含在二维或三维装配模型中，如整体几何结构、平面、圆柱、锥体、曲面等配合特征。零件的相对空间位置是由几何约束决定的。工艺约束包括装配稳定性、装配公差和子装配的基础零件等。装配成本和时间受到装配过程约束的影响。Wang和Liu[43]总结的装配单元划分的部分装配约束可以参考。考虑功能约束、结构约束和过程约束来评估部件和组件之间的密切关系。针对子装配体识别方法，将一些装配约束作为定性规则，从装配体[44]中提取合适的子装配体，将其他约束进行量化，并利用量化指标来评价子装配体[43]的可行性。
用于子程序集标识的程序集约束
拓扑装配约束
·
·
·
接触和联系
装配层次结构
产品功能等.
装配几何约束
装配过程的约束
- Assembly stability
- 装配误差
- Base-part selection
- Etc.
图1用于子装配识别的装配约束
4.子程序集标识方法
针对装配约束，将子装配识别方法分为拓扑装配约束、几何装配约束和装配过程约束三类。
4.1基于拓扑装配约束的子装配识别
讨论了三种子装配识别方法，并考虑了零件间的拓扑约束。
4.1.1 基于接触和连接的子程序集标识
在以往的研究中，针对装配序列规划问题，研究了基于零件间接触或连接的子装配识别问题。部件之间的装配联系/连接被合并到装配模型中，装配模型通常表示为一个简单的装配联系图。节点表示部件或组件，节点之间的线是表示接触点或连接点的装配连接点。一个简单产品的装配联络图如图2所示。当装配体表示为装配图时，一般采用图论和相关搜索算法来解决子装配体识别问题。
Lai等人[45]根据装配联络图定义了卫星部件、外部部件和内部部件。子程序集由定义的部件和连接它们的其他部件组成。由Shpitalni等人引入连通图，通过分析可拆卸连通图确定候选子装配体。Kara等人[47]构建产品的装配关系图，并将装配优先规则插入到装配关系图中。“问答”方法用于生成产品的所有子程序集和拆卸序列。
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资料编号：[1823]
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