基于最小生成树的求解方法,提出了一种简单、直观、通用性强的装配序列规划新方法。根据图论的基本知识,建立零件连接图,从产品可装配性的角度分析了影响两零件间装配关系密切程度的因素,引入了装配关系密切值λ,对零件间装配关系的密切程度进行了量化评判,再通过运筹学中求解最小生成树问题的破圈法,对零件连接图中的圈进行破除,即消除每个圈中装配关系密切值最小的边,得到最大密切程度的装配体生成树,之后对装配体生成树进行干涉分析,剔除了大量的冗杂序列,从而得到既可行又最优的装配序列。最后通过实例验证了此方法的有效性。

针对产品装配序列规划所面临的自动化和智能化不足、人工干预较多等问题,结合人工神经网络等智能算法,设计了一种基于反向传播(BP)神经网络的产品装配序列规划方法。首先使用装配参数信息表表达装配体零件信息与装配序列的映射关系,建立BP神经网络模型,进行神经网络训练并推理产品装配序列;然后利用子装配体识别算法进行子装配体划分,降低装配序列求解难度,实现基于子装配体识别的装配序列优化。最后分别以蜗杆减速器与圆柱齿轮减速器作为训练样本和验证样本,验证了所提方法的有效性。

对齿轮泵的装配过程评价进行研究,旨在实现齿轮泵装配序列及装配操作工艺的综合评价.构建了装配操作方便性、装配精度保证性、装配工艺简单性和装配可行性4个一级指标下的16个二级评价指标,采用层次分析法确定了各指标的权重.此外,利用最优参考集和定量计算相结合的方法,得到待评价序列在各指标下的隶属度,实现了装配过程的模糊综合评价.最后,以CB型齿轮泵的装配过程为例,验证了评价方法的可行性和实用性.可为工程实际中齿轮泵的装配规划提供依据和参考.

为提高斜轴式轴向柱塞泵的装配质量,获得最优装配序列,引入层次化割集法规划装配序列。根据装配关系信息提取子装配体和聚族,构造层次关系树及联接关系模型,并通过可行性判断求解可行装配序列。综合考虑装配的复杂性、时间、成本等因素,从4个方面对可行装配序列进行综合评价,得到最优装配序列。层次化割集法解决了装配序列中的“组合爆炸”问题,提高了斜轴式轴向柱塞泵装配序列规划效率,为其装配工艺规划提供了依据。

针对传统液压实验易受到实验器材种类、数量和场地限制等问题,以典型液压元件斜轴式轴向柱塞泵为例,结合层次化割集法确定装配序列和混合包围盒碰撞检测算法,利用SolidWorks、3DsMax软件建立实验场景,Unity3D为开发平台,HTC Vive为交互设备,实现了液压元件虚拟拆装操作和系统交互界面设计,开发了具有较高的沉浸感和真实性的液压元件虚拟拆装实验系统。

以RV160E(Rotate Vector)为研究对象,对RV-E减速器的装配序列进行研究。通过对RV160E子装配体和聚族零件进行划分,建立了装配模型图、装配关联图及装配关联矩阵。应用割集理论对RV160E的装配序列进行研究,通过引入约束条件,得出8条理论可行装配序列。然后,通过SolidWorks进行装配序列仿真和干涉检查,将可行装配序列范围缩减到4条。最后,完成RV160E的整机装配,并对其进行了效率和回差测试,验证了所得4条装配序列的可行性。

针对医疗显示器支架实际装配过程中装配序列规划的问题，采用了基于遗传算法的装配序列优化方法。在虚拟装配过程中，通过拆卸法得到其干涉矩阵，并将遗传算法和干涉矩阵结合起来，以拆卸方向和拆卸工具的变化为目标函数，求得可行拆卸序列。最后以支架的装配为实例，证明了该方法的可行性。

针对叶片泵装配序列规划研究的复杂，传统的例如大量串行型装配序列以及迭代次数繁多的算法优化序列不能解决最优装配序列问题，提出一种基于优先矩阵的装配序列优化分析算法。通过对叶片泵的模型零件数，装配顺序、装配约束以及装配工具的分析，完成叶片泵各装配要素优先矩阵的创建，并根据实际需求，结合叶片泵装配中并行过程拾取，建立装配序列优化分析算法并给出叶片泵的模拟装配过程实例。结果表明，运用优先矩阵并结合装配并行拾取过程得出的装配实例优化了装配序列，同时加快了装配序列求解速度，提高了装配效率，从而验证该方法的可行性。