基于改进粒子群算法的多工位装配序列规划

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针对现有单工位装配序列规划结果难以满足工位需求的问题,提出一种基于改进粒子群算法的多工位装配序列规划方法。建立多工位装配模型来描述零部件的几何信息及其与工位的关系;以装配序列可行性、装配方向一致性、装配聚合性及工位间平衡性四个评价指标来构建适应度函数。为解决一般粒子群算法易陷入局部最优解的问题,对惯性权重进行了改进,提出了粒子相似度和相似度阈值的概念,并通过相似度阈值控制粒子的变异,提高了算法的全局搜索能力。以某型发动机为装配实例,验证了改进粒子群算法应用于多工位装配序列规划的可行性;同时将该算法和遗传算法、一般粒子群算法进行比较,证明了该算法的优越性。
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