[发明专利]一种关于装配公差的优化设计方法

权利要求书

1.一种关于装配公差的优化设计方法，其特征在于，该方法为：

步骤a，根据装配公差链，确定尺寸公差；

步骤b，确定装配公差的约束条件；

步骤c，确定形位公差的类型和范围；

步骤d，确定以装配体的最小加工成本为优化目标，建立装配公差优化的目标函数；

该函数如下式所述为：

min{CMA}=min{Σi=1nΣj=1m[Σa=1gCTDa(fij)+Σb=1hCTFb(fij)+Σc=1sCTPc(fij)]}---(1)]]>

式中，C_MA为装配体MA的总加工成本函数；为特征f_i^j的第a个尺寸公差的加工成本-公差函数；为特征f_i^j的第b个形状公差的加工成本-公差函数；为特征f_i^j的第c个位置公差的加工成本-公差函数；g为特征f_i^j的尺寸公差总数；h为特征f_i^j的形状公差总数；s为特征f_i^j的位置公差总数；

该函数经过下述方法计算得出，

步骤d1，设定机械装配体的零件表示函数；

给定一个机械装配体如下述公式所示：

MAΣ=Σi=1nPi=SP(P1,P2...,Pi,...,Pn)---(2)]]>

式中：

MA_Σ——表示机械装配体；

P_i——组成装配体MA的第i个零件；

n——组成装配体MA的零件总数；

步骤d2，确定机械装配体的总加工成本表示函数；

装配体的总加工成本如下所示：

CMA=Σi=1nC(Pi),(i=1,...,n)---(3)]]>

式中：

C_MA——装配体MA的总加工成本函数；

C(P_i)——装配体MA中零件P_i的加工成本函数；

步骤d3，确定装配体中每个零件的加工成本函数；

零件的加工成本如下所示：

C(Pi)=Σj=1mC(fij)---(4)]]>

式中：

f_i^j——零件P_i的第j个装配特征；

C(f_i^j)——零件P_i的第j个装配特征的加工成本函数；

m——零件P_i的装配特征总数；

步骤d4，确定装配特征的加工成本函数；

如下所示：

C(fij)=Σa=1gCTDa(fij)+Σb=1hCTFb(fij)+Σc=1sCTPc(fij)---(5)]]>

式中：

——特征f_i^j的第a个尺寸公差的加工成本-公差函数；

——特征f_i^j的第b个形状公差的加工成本-公差函数；

——特征f_i^j的第c个位置公差的加工成本-公差函数；

g——特征f_i^j的尺寸公差总数；

h——特征f_i^j的形状公差总数；

s——特征f_i^j的位置公差总数；

步骤d5，综合公式(3)～(5)，得出装配体的总加工成本-公差函数可表示如下：

CMA=Σi=1nΣj=1m[Σa=1gCTDa(fij)+Σb=1hCTFb(fij)+Σc=1sCTPc(fij)]---(6)]]>

根据上述公式(6)得出装配公差优化的目标函数；

步骤e，将公差类型信息附加到VGC网络，得到装配体的公差网络，选择确定各装配特征的尺寸公差及几何公差的取值范围；

步骤f，采用多参数级联编码的方法进行遗传编码；

将各个尺寸公差和形位公差以二进制编码方法进行编码，然后将这些编码按照一定顺序连接在一起组成表示全部参数的二进制串染色体；

根据GB/T1800.3-1998标准公差数值和GB/T1184-1996形位公差数值，确定尺寸和形位公差要求的精度是小数点后4位，公差决策变量T∈[T^L，T^U]应该被分成至少(T^U-T^L)×10⁴个部分，其二进制串位数用m_j表示，用以下公式计算：

2mj-1<(TU-TL)×104≤2mj-1]]>

则染色体的编码串长度为：

L=Σi=1nli]]>

其中，

L——染色体的编码串长度；

l_i——公差变量的编码长度；

n——尺寸和形位公差变量的总数；

精确到小数点后四位的尺寸和形位公差变量的最大二进制串编码长度为14位，采用等长编码技术，每一个公差变量的编码长度定为14位，则一个具有n个公差参数的染色体长度可以表示为：

L=Σi=1nli=14n]]>

在进行编码时，每个公差参数可以具有不同的取值范围，采用等长编码技术，则每个参数具有不同的编码精度，设某一公差的取值范围为[T^L，T^U]，用14位二进制编码符号来表示该公差，则可以生成2¹⁴种不同的编码，编码精度或编码长度为：

δ=TL-TU214-1]]>

对于给定的公差变量二进制编码染色体：

a11,a21,...,a141,a12,a22,...,a142,...,a1j,a2j,...,a14j,...,a1n,a2n,...,a14n]]>

第j个公差变量的二进制串解码函数的形式为：

Tj=TjL+(Σm=114amj2m-1)TjU-TjL214-1]]>

其中：

T_j——染色体中第j个公差变量的取值；

——第j个公差变量的取值下限；

——第j个公差变量的取值上限；

——第j个公差变量的二进制编码串的第m个基因取值；

步骤g，确定适应度函数；

步骤h，确定选择算子函数；

步骤i，确定遗传算法的运行参数。