[发明专利]一种基于蚁群算法的夹具装配序列规划方法

说明书

技术领域

本发明涉及夹具装配序列规划领域，具体涉及一种基于蚁群算法的夹具装配序列规划方法。

背景技术

装配规划系统一般是在CAD模型的基础上建立的便于序列规划的数学模型，然后对问题进行描述和求解，建模过程中的一个重要任务就是确定零件之间的相互位置关系。因此，记录零件之间相互位置关系对于装配序列规划有重要意义，在传统的夹具装配过程中，企业大多利用有经验的装配工程师凭借知识和经验来进行产品装配，得出装配序列。但当产品的零件数较多的时候，如果没有一个好的装配序列规划，仅凭人的经验很难在短时间内得到一条较优的装配序列。这样将使装配在现场变得不可实施，使产品开发周期大大延长。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于蚁群算法的夹具装配序列规划方法，可以提高企业的设计效率，降低生产成本，缩短生产周期，增强市场竞争力。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于蚁群算法的夹具装配序列规划方法，包括以下步骤：

第一步：基于有向图进行产品装配建模，为后面蚁群算法求解装配序列规划建立了基础；

第二步：根据蚁群算法的基本原理，构建面向夹具装配序列规划的蚁群算法，利用蚁群算法的优点对夹具的装配序列进行优化，以重定向次数和工具改变次数为评价指标，在众多可行的装配序列中寻找到最优的装配序列；

第三步：用Matlab编程实现蚁群算法对夹具装配序列的优化过程，得出最优装配序列。

本发明的有益效果为：可以提高企业的设计效率，降低生产成本，缩短生产周期，增强市场竞争力。

附图说明

附图为二维装配体示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做详细描述。

参照附图，一种基于蚁群算法的夹具装配序列规划方法，包括以下步骤：

第一步：基于有向图进行产品装配建模，为后面蚁群算法求解装配序列规划建立了基础；

确定蚂蚁数目m=2，循环次数N=20，初始信息素浓度                                                ，信息素因子，方向变化因子，工具变化因子，稳定性因子

，确定装配体的初始集成干涉矩阵稳定支撑矩阵，如表1和表2所示，根据集成干涉矩阵和稳定支撑矩阵判断装配体的初始拆卸操作；

表1 二维装配体的初始集成干涉矩阵

表2 二维装配体的稳定支撑矩阵