一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，包括以下步驟：建立虛擬工作臺，規(guī)劃DELMIA裝配序列，規(guī)劃DELMIA路徑，生成裝配路徑；運用約束矩陣法對裝配序列進行生成，建立零件之間的約束關(guān)系；然后運用DELMIA裝配模塊，對產(chǎn)品零件進行預(yù)裝配，建立優(yōu)先拆卸矩陣，然后從中提取滿足條件的裝配序列，利用矩陣強大的數(shù)據(jù)收集能力來對裝配序列進行規(guī)劃；建立虛擬裝配工作環(huán)境，創(chuàng)建虛擬裝配動作過程；裝配路徑的測量與裝配時間的計算；裝配時間評價模型的建立：模型的建立、樣本的標(biāo)準(zhǔn)化；對樣本進行評價。本發(fā)明使得產(chǎn)品裝配周期長、成本高，而且效果還差的問題。
【專利說明】一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于計算機應(yīng)用【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著計算機輔助設(shè)計與制造技術(shù)的發(fā)展在產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造過程中成為了可以改變裝配業(yè)效率低下的一件利器。在過去的裝配制造業(yè)，只能靠裝配工人日積月累的裝配經(jīng)驗來完成生產(chǎn)裝配。傳統(tǒng)的優(yōu)化手段又都僅僅建立在一個模型仿制的階段停滯不前，這樣的裝配工藝設(shè)計優(yōu)化方法，不單單是實驗周期長的問題了，占用生產(chǎn)資源過多，模擬過程環(huán)境的不確定性改變都會降低這種模型實驗法的說服力。這些技術(shù)中的不足境地，都隨著計算機的發(fā)展發(fā)生了快速的變化。在計算機虛擬環(huán)境下進行裝配序列規(guī)劃，成本低、占用資源少、外界人為干擾因素幾乎沒有。這將是裝配序列優(yōu)化的發(fā)展途徑和未來。
[0003]目前，國際上很多航空、航天企業(yè)都已經(jīng)將在虛擬條件下進行裝配規(guī)劃這項技術(shù)投入到實際當(dāng)中進行生產(chǎn)運用。據(jù)可靠資料表明:這項技術(shù)已經(jīng)產(chǎn)生了巨大的效益。在很大程度上減低裝配周期、減少返工率，總體上降低了整個生產(chǎn)成本。由于其對整個生產(chǎn)裝配過程有如此之大的影響，致使很多汽車企業(yè)、兵工企業(yè)都競相投入到虛擬條件下進行裝配規(guī)劃這項技術(shù)的使用和研發(fā)中來。
[0004]在國內(nèi)，虛擬裝配的研究起步比較晚，而且由于虛擬裝配技術(shù)所需硬件價格昂貴，大多數(shù)研究機構(gòu)都是在進行理論探索與研究。近年來國內(nèi)各高校對虛擬裝配技術(shù)的研究比較活躍，其中以浙江大學(xué)和華中科技大學(xué)為代表的一些學(xué)校的研比較活躍，并且取得了階段性的理論成果和初步的應(yīng)用，特別是浙江大學(xué)的譚榮教授及其學(xué)生，在虛擬裝配領(lǐng)域建立了一整套具有實用價值的理論，現(xiàn)將國內(nèi)學(xué)者的研成果總結(jié)如下。
[0005]為了解決將零件模型從CAD系統(tǒng)轉(zhuǎn)到虛擬裝配系統(tǒng)中產(chǎn)品信息的丟失問題，浙江大學(xué)的劉振宇、譚建榮提出了將虛擬裝配中的產(chǎn)品屬性與行為信息分為產(chǎn)品層，特征層，幾何拓撲層以及顯示層。通過產(chǎn)品層次信息模型中的數(shù)據(jù)映射，實現(xiàn)產(chǎn)品信息的層次間關(guān)聯(lián)，同時保證了產(chǎn)品設(shè)計信息由CAD系統(tǒng)向虛擬裝配系統(tǒng)轉(zhuǎn)化時不會丟失。
[0006]同樣為了解決虛擬現(xiàn)實環(huán)境下產(chǎn)品缺乏裝配特征信息及實現(xiàn)虛擬環(huán)境下的動態(tài)裝配，浙江大學(xué)的樓健人等提出虛擬現(xiàn)實環(huán)境下產(chǎn)品裝配特征信息的提取技術(shù)。該技術(shù)通過造型特征繼承、基于規(guī)則的邊界匹配識別及啟發(fā)式定義等方法實現(xiàn)虛擬環(huán)境下產(chǎn)品裝配特征信息的提取。
[0007]現(xiàn)在看來，這項技術(shù)的研究仍然舊存在一些或多或少的缺陷，然而最近幾年，幾位行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)軍人物例如Stanford大學(xué)Bedford教授，Hull大學(xué)的Swift教授,都都提出了一些針對該項技術(shù)的具有創(chuàng)新性觀點。但是Lucas DFA、Boothroyd-Dewhurst DFA和Hitachi AEM DFA這三種經(jīng)典的方法都包含在這項技術(shù)中，每種方法都有各自的側(cè)重方向，雖然通過各個角度的研究和探索，也取得了一些突破，但是很難反映不同裝配環(huán)境下的產(chǎn)品的可裝配性是它們共同面臨的問題，如果選擇理想情況下的裝配工況，不可避免會受到環(huán)境等外來因素的影響，通常會造成零件裝配工況的不可判斷性，從而很難反映各種情況下的裝備效果，因此也主要作為一種分析評價工具。雖然這種方法在產(chǎn)品設(shè)計的初期，就能發(fā)揮一定的功效，，但由于不同裝配機構(gòu)的分析對比以及裝配性評價是針對初始零件的裝配操作，在經(jīng)過一定階段過程后會帶來事后的監(jiān)督”這一不好的影響，以至于導(dǎo)致一部分部件需要返工。
[0008]綜上所述分析，現(xiàn)在國內(nèi)產(chǎn)品裝配性評價體系還存在以下不足:1)不能對裝配過程中的許多因素進行整合，一般不能從整體出發(fā)考慮系統(tǒng)的裝配性，無法將各個零件，部件以及組成單元與裝配工藝、實施資源在產(chǎn)品裝配過程中對其進行有效的連接。2 )很少有關(guān)于評價系統(tǒng)結(jié)果的改進措施，導(dǎo)致現(xiàn)在還沒有一套成熟的應(yīng)用系統(tǒng)。3)無法對評價系統(tǒng)進行在線優(yōu)化，只能從結(jié)果對其進行分析。4 ) CAD系統(tǒng)目前還不能和DFA實現(xiàn)完美的集成。目前還不能對裝配過程中的每一個步驟進行評價與分析，從而無法從整體對裝配性問題進行評價。雖然目前階段人們一直關(guān)注可裝配評價體系的探索研，但是仍然由于需有克服很多關(guān)鍵性問題，諸如該評價技術(shù)發(fā)展還不成熟，技術(shù)水平較為落后，需要考慮的因素過于繁瑣。
[0009]目前該項技術(shù)在國內(nèi)的發(fā)展受到了阻礙，之所以造成這種情況是由于不規(guī)范的商業(yè)體系，國外對國內(nèi)進行技術(shù)信息封鎖，目前國內(nèi)面向裝配的設(shè)計軟件很缺乏，對軟件的應(yīng)用和開發(fā)和國外相比還存在很大差距，暫時沒有充分的理論來支撐裝配設(shè)計原則以及設(shè)計穩(wěn)定性，并且相關(guān)從事人員也很稀少，因此，可裝配性評價技術(shù)在理論發(fā)展和工程實踐運用上都迫切需要研究。
[0010]傳統(tǒng)裝配工藝設(shè)計需要建立大量物理模型以進行模裝試驗才能確定設(shè)計，使得產(chǎn)品裝配周期長、成本高，而且效果還差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011]本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，旨在解決傳統(tǒng)裝配工藝設(shè)計需要建立大量物理模型以進行模裝試驗才能確定設(shè)計，無法對評價系統(tǒng)進行在線優(yōu)化，只能從結(jié)果對其進行分析，CAD系統(tǒng)目前還不能和DFA實現(xiàn)完美的集成，使得產(chǎn)品裝配周期長、成本高，而且效果還差的問題。
[0012]本發(fā)明實施例是這樣實現(xiàn)的，一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，該基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法包括以下步驟:
步驟一，建立虛擬工作臺，規(guī)劃DELMIA裝配序列，規(guī)劃DELMIA路徑，生成裝配路徑；步驟二，運用約束矩陣法對裝配序列進行生成，建立零件之間的約束關(guān)系；然后運用DELMIA裝配模塊，對產(chǎn)品零件進行預(yù)裝配，立一個優(yōu)先拆卸矩陣，然后從中提取滿足條件的裝配序列，這樣利用矩陣強大的數(shù)據(jù)收集能力來對裝配序列進行規(guī)劃；
步驟三，基于CATIA/DELMIA的仿真試拆卸的裝配路徑規(guī)劃:建立虛擬裝配工作環(huán)境，創(chuàng)建虛擬裝配動作過程；
步驟四，裝配路徑的測量與裝配時間的計算；
步驟五，裝配時間評價模型的建立:模型的建立、樣本的標(biāo)準(zhǔn)化；
步驟六，對樣本進行評價。
[0013]進一步，在步驟一中，使用CATIA對裝配體和虛擬工作臺進行建模，具體方法為:在產(chǎn)品零部件設(shè)計結(jié)束后，各個設(shè)計部門設(shè)計好的零部件按照坐標(biāo)定位統(tǒng)一放入一個虛擬環(huán)境中，當(dāng)所有的零件整合以后會得到一個裝配完成的產(chǎn)品，然后移交至裝配生產(chǎn)部門由裝配工藝員依據(jù)以往的生產(chǎn)經(jīng)驗規(guī)劃整個產(chǎn)品編制裝配序列并進行虛擬裝配，最后制定一整套裝配規(guī)劃方案，方案包括整個產(chǎn)品在不同的時間段的裝配動作及所需裝配部件，然后裝配工人在該方案的指導(dǎo)下進行實際裝配生產(chǎn)，在生產(chǎn)過程中如果遇到裝配規(guī)劃問題再將問題提交至工藝制定部門進行二次修改。
[0014]進一步，在步驟一中DELMIA裝配序列規(guī)劃，分為兩個部分:DPE和DPM，DPE是工藝規(guī)劃平臺，DPM是仿真平臺，在DPE模塊中進行裝配工藝規(guī)劃設(shè)計時，為了生成DPE模塊下的產(chǎn)品資源信息表必須將EBOM按順序?qū)氲焦に囋O(shè)計的模板中。
[0015]進一步，資源信息表的生成方法為:將制造資源導(dǎo)入DPE環(huán)境中，然后要根據(jù)在現(xiàn)實生產(chǎn)中的實際裝配工藝，憑借生產(chǎn)經(jīng)驗在DPE下創(chuàng)建出一個詳細的裝配工藝信息表，在剛剛進行的過程中同時將與工藝相關(guān)的構(gòu)添加到工藝流程當(dāng)中，在結(jié)束時將已經(jīng)規(guī)劃好的裝配工藝進行保存并存入PPR Hub數(shù)據(jù)庫，DPE是DPM的前處理階段，而DPM對DPE有驗證的作用，屬于驗證階段。
[0016]進一步，步驟二的具體方法為:
首先運用約束矩陣法對裝配序列進行生成，建立零件之間的約束關(guān)系；然后運用DELMIA裝配模塊，對產(chǎn)品零件進行預(yù)裝配，立一個優(yōu)先拆卸矩陣，然后從中提取滿足條件的裝配序列，利用矩陣強大的數(shù)據(jù)收集能力來對裝配序列進行規(guī)劃；
生成裝配體的約束矩陣采用的方法是:將！χ，-χ, y, —I, z，-z}方向作為裝配方向，通過建立每個方向的干涉矩陣來表現(xiàn)其零部件之間的互相約束關(guān)系，干涉矩陣的生成是序列規(guī)劃的第一步，零部件在裝配過程中是否滿足幾何約束關(guān)系，判斷零件在六個坐標(biāo)方向上的可拆性，干涉檢查的程序，通過每個零件的分別對{χ，-χ，Y, -y，z, -z}軸的拆卸,生成的沿{x, -X, y, -y, z, -z}方向的自由干涉矩陣，干涉檢查完畢后，生成{x，_x，y，_y，z, -z}6個方向的對應(yīng)的自由干涉矩陣。
[0017]進一步，步驟二中基于試拆法干涉矩陣集成的具體步驟為:
將六個自由干涉矩陣FIM ’ [N ] [N ]進行臨時組合成為新矩陣FIM ’ [6N ] [N ]，用FIM ’ [N ] [N ]的值對FM ’ [6N ] [N ]的元素進行初始化；
計算FIM ’中的行向量模I Fli’ I ；
如果I Fli’ I =0，將I Fli’ I =0所在行零件進行新的定義標(biāo)識符P k，k= i%N (%表示除后取余)計入當(dāng)前輪次可拆卸數(shù)組C，并使集成干涉矩陣元素II w = FI kJ, j =(O, I,..., N -1)，IIk，N = i / N (/表示除后取整)結(jié)果為O表示+X方向，I表示-X方向，再經(jīng)過轉(zhuǎn)化后用± I表示± X方向，依此類推可得集成干涉矩陣中零件的優(yōu)先拆卸方向；否則轉(zhuǎn)d ；
若i > 6N -1，更新C中元素pk對應(yīng)的FIM ’ [6N ] [N ]矩陣的行、列值，使得=FI ’ mjJ =
O( m = k, k+N, k+2N,...; j=0, I,..., N-1), FI J；n= 0 (n = k, k + N , k + 2N ,...; j =0，1，...N -1);否則轉(zhuǎn) b ；
若j，保存結(jié)果；否則轉(zhuǎn)b;
進過經(jīng)過集成后，得至噺的優(yōu)先拆卸矩陣，集成干涉矩陣中，優(yōu)先拆卸方向在最后一列的數(shù)據(jù)進行表不，用±1表不±x方向，用±2表不土y方向,用±3表不土z方向,根據(jù)算法原理,優(yōu)先拆卸方向是可以用各個方向矩陣進行排除求得。
[0018]進一步，裝配序列形成的具體方法為:拆卸序列的人為規(guī)劃，基于自由干涉矩陣的，在拆卸過程中不需要對拆卸路徑的可行性再次檢驗:
第一步，首先對集成拆卸矩陣P進行標(biāo)準(zhǔn)化；
第二步，計算P中行向量的模α =1,2,……，Ν)，若I Ci I =0，則表明零件i可拆的，如果零件i沿優(yōu)先拆卸方向進行拆卸時不會受到其他零件的阻礙，則將零件i對應(yīng)的零部件卩i放進可拆卸零部件的集合中，否則，進入第三步；
第三步，設(shè)i = i + 1，如果i > N，則表示當(dāng)前輪的運算中，所有行的模都已經(jīng)被運算完，這一輪已經(jīng)計算完畢，進入第四步，否則第二步；
第四步，使用鼠標(biāo)取剩余零部件，進行拖動，如果無干涉情況發(fā)生，將零件的序列號添加到拆卸序列中，拖拉檢測完后將零部件提出，將零部件的行向量全部設(shè)置為0，表示零部件已經(jīng)被拆卸，不會再影響后續(xù)零件的拆卸；
第五步，觀察是否所有行向量都已完成分析，即所有零部件都已拆卸，若所有零件拆卸完成，對生成的零部件標(biāo)號進行倒置，裝配體的裝配序列生成完成。
[0019]進一步，在步驟三中，裝配時間的計算，由前面裝配路徑的生成，在DELMIA軟件中可以對路徑進行測量，在日常裝配生產(chǎn)中，一個零件的移動速度是可以確定的，根據(jù)測量所得的路徑，通過路徑與裝配速度計算得到裝配時間:
【權(quán)利要求】
1.一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，該基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法包括以下步驟: 步驟一，建立虛擬工作臺，規(guī)劃DELMIA裝配序列，規(guī)劃DELMIA路徑，生成裝配路徑；步驟二，運用約束矩陣法對裝配序列進行生成，建立零件之間的約束關(guān)系；然后運用DELMIA裝配模塊，對產(chǎn)品零件進行預(yù)裝配，立一個優(yōu)先拆卸矩陣，然后從中提取滿足條件的裝配序列，這樣利用矩陣強大的數(shù)據(jù)收集能力來對裝配序列進行規(guī)劃； 步驟三，基于CATIA/DELMIA的仿真試拆卸的裝配路徑規(guī)劃:建立虛擬裝配工作環(huán)境，創(chuàng)建虛擬裝配動作過程； 步驟四，裝配路徑的測量與裝配時間的計算； 步驟五，裝配時間評價模型的建立:模型的建立、樣本的標(biāo)準(zhǔn)化； 步驟六，對樣本進行評價。
2.如權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，在步驟一中，使用CATIA對裝配體和虛擬工作臺進行建模，具體方法為:在產(chǎn)品零部件設(shè)計結(jié)束后，各個設(shè)計部門設(shè)計好的零部件按照坐標(biāo)定位統(tǒng)一放入一個虛擬環(huán)境中，當(dāng)所有的零件整合以后會得到一個裝配完成的產(chǎn)品，然后移交至裝配生產(chǎn)部門由裝配工藝員依據(jù)以往的生產(chǎn)經(jīng)驗規(guī)劃整個產(chǎn)品編制裝配序列并進行虛擬裝配，最后制定一整套裝配規(guī)劃方案，規(guī)劃方案包括整個產(chǎn)品在不同的時間段的裝配動作及所需裝配部件，然后裝配工人在該方案的指導(dǎo)下 進行實際裝配生產(chǎn)，在生產(chǎn)過程中如果遇到裝配規(guī)劃問題再將問題提交至工藝制定部門進行二次修改。
3.如權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，在步驟一中DELMIA裝配序列規(guī)劃，分為兩個部分:DPE和DPM，DPE是工藝規(guī)劃平臺，DPM是仿真平臺，在DPE模塊中進行裝配工藝規(guī)劃設(shè)計時，為了生成DPE模塊下的產(chǎn)品資源信息表必須將EBOM按順序?qū)氲焦に囋O(shè)計的模板中。
4.如權(quán)利要求3所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，資源信息表的生成方法為:將制造資源導(dǎo)入DPE環(huán)境中，然后要根據(jù)在現(xiàn)實生產(chǎn)中的實際裝配工藝，憑借生產(chǎn)經(jīng)驗在DPE下創(chuàng)建出一個詳細的裝配工藝信息表，在剛剛進行的過程中同時將與工藝相關(guān)的構(gòu)添加到工藝流程當(dāng)中，在結(jié)束時將已經(jīng)規(guī)劃好的裝配工藝進行保存并存入PPR Hub數(shù)據(jù)庫，DPE是DPM的前處理階段，而DPM對DPE有驗證的作用，屬于驗證階段。
5.如權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，步驟二的具體方法為: 首先運用約束矩陣法對裝配序列進行生成，建立零件之間的約束關(guān)系；然后運用DELMIA裝配模塊，對產(chǎn)品零件進行預(yù)裝配，立一個優(yōu)先拆卸矩陣，然后從中提取滿足條件的裝配序列，利用矩陣強大的數(shù)據(jù)收集能力來對裝配序列進行規(guī)劃； 生成裝配體的約束矩陣采用的方法是:將IX，-X, y, —I, z，-z}方向作為裝配方向，通過建立每個方向的干涉矩陣來表現(xiàn)其零部件之間的互相約束關(guān)系，干涉矩陣的生成是序列規(guī)劃的第一步，零部件在裝配過程中是否滿足幾何約束關(guān)系，判斷零件在六個坐標(biāo)方向上的可拆性，干涉檢查的程序，通過每個零件的分別對{χ，-X，Y, -y，z, -z}軸的拆卸,生成的沿{x, -X, y, -y, z, -z}方向的自由干涉矩陣，干涉檢查完畢后，生成{x，_x，y，_y，z, -z}6個方向的對應(yīng)的自由干涉矩陣。
6.如權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，步驟二中基于試拆法干涉矩陣集成的具體步驟為: 將六個自由干涉矩陣FIM ’ [N ] [N ]進行臨時組合成為新矩陣FIM ’ [6N ] [N ]，用FIM ’ [N ] [N ]的值對FM ’ [6N ] [N ]的元素進行初始化； 計算FIM ’中的行向量模I Fli’ I ； 如果I Fli’ I =0，將I Fli’ I =0所在行零件進行新的定義標(biāo)識符P k，k= i%N (%表示除后取余)計入當(dāng)前輪次可拆卸數(shù)組C，并使集成干涉矩陣元素II w = FI kJ, j =(O, I,..., N -1)，IIk，N = i / N (/表示除后取整)結(jié)果為O表示+X方向，I表示-X方向，再經(jīng)過轉(zhuǎn)化后用± I表示± X方向，依此類推可得集成干涉矩陣中零件的優(yōu)先拆卸方向；否則轉(zhuǎn)d ； 若i > 6N -1，更新C中元素pk對應(yīng)的FIM ’ [6N ] [N ]矩陣的行、列值，使得:FI’ m, j = O ( m = k, k+N, k+2N,...; j=0, I,..., N -1), FI J；n= 0 (n = k, k + N , k + 2N，...；j = 0, 1,...N -1);否則轉(zhuǎn) b ； 若j，保存結(jié)果；否則轉(zhuǎn)b; 進過經(jīng)過集成后，得到新的優(yōu)先拆卸矩陣，集成干涉矩陣中，優(yōu)先拆卸方向在最后一列的數(shù)據(jù)進行表不，用±1表不±x方向，用±2表示土y方向，用±3表示±z方向，根據(jù)算法原理，優(yōu)先拆卸方向是可以用各個方向矩陣進行排除求得。
7.如權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，裝配序列形成的具體方法為:拆卸序列的人為規(guī)劃，基于自由干涉矩陣的，在拆卸過程中不需要對拆卸路徑的可行性再次檢驗: 第一步，首先對集成拆卸矩陣P進行標(biāo)準(zhǔn)化； 第二步，計算P中行向量的模α =1,2,……，Ν)，若I Ci I =0，則表明零件i可拆的，如果零件i沿優(yōu)先拆卸方向進行拆卸時不會受到其他零件的阻礙，則將零件i對應(yīng)的零部件卩i放進可拆卸零部件的集合中，否則，進入第三步； 第三步，設(shè)i = i + 1，如果i > N，則表示當(dāng)前輪的運算中，所有行的模都已經(jīng)被運算完，這一輪已經(jīng)計算完畢，進入第四步，否則第二步； 第四步，使用鼠標(biāo)取剩余零部件，進行拖動，如果無干涉情況發(fā)生，將零件的序列號添加到拆卸序列中，拖拉檢測完后將零部件提出，將零部件的行向量全部設(shè)置為0，表示零部件已經(jīng)被拆卸，不會再影響后續(xù)零件的拆卸； 第五步，觀察是否所有行向量都已完成分析，即所有零部件都已拆卸，若所有零件拆卸完成，對生成的零部件標(biāo)號進行倒置，裝配體的裝配序列生成完成。
8.如權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，在步驟三中，裝配時間的計算，由前面裝配路徑的生成，在DELMIA軟件中可以對路徑進行測量，在日常裝配生產(chǎn)中，一個零件的移動速度是可以確定的，根據(jù)測量所得的路徑，通過路徑與裝配速度計算得到裝配時間:
9.如權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，在步驟四中首先輸入的樣本是經(jīng)過隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)從輸入層運算之后，接著再傳播到該輸出層，如果期望的輸出不能被得到，那么就會轉(zhuǎn)入第二種反向傳播；具體方法為: 第一步，輸入信號單方向傳播，網(wǎng)絡(luò)的輸入層有I個節(jié)點，隱含層有J個節(jié)點，輸出層有K 個節(jié)點，設(shè) Xp (X pl，X p2，…，X pl)，O J 表示網(wǎng)絡(luò)輸入(O pl, O p2，...0 pk)，T p= (t pl, tp2 ,...t pk )分別表示網(wǎng)絡(luò)的實際輸出和期望輸出，其中P = (1，2，...，Ρ )樣本數(shù)為P，(O ρ1, O ρ2,..., O PJ )為隱層節(jié)點的輸出，表示第i = (1，2，...，I )個輸入層節(jié)點到第j=(1,2,..., J )個隱層節(jié)點的權(quán)值，表示第j個隱層節(jié)點到第k = (1,2,..., K )個輸出層節(jié)點的權(quán)值； 網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)選用sigmoid函數(shù)
10.如權(quán)利要求1所述的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬裝配的裝配時間評價方法，其特征在于，在步驟五中，對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，所運用的算法大致可以區(qū)分為基本梯度下降算法與仿真函數(shù): BP網(wǎng)絡(luò)中的運用函數(shù): 網(wǎng)絡(luò)的初始化函數(shù):網(wǎng)絡(luò)的初始化函數(shù)都使用在對所創(chuàng)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)矩陣W與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前為閥值向量b賦予的初始值中，參數(shù)值影響著算法的訓(xùn)練速度和收斂性，在NNToolbox中，網(wǎng)絡(luò)初始化函數(shù)的調(diào)用格式:net=init (net)； 參數(shù)net和變量net分別為newff所建立的網(wǎng)絡(luò)和初始化后的網(wǎng)絡(luò)，其中此初始化為缺省初始化，即將[-1，I]之間的隨機數(shù)賦以網(wǎng)絡(luò)中的線性神經(jīng)元層的權(quán)矩陣W和閥值向量b，同時非線性神經(jīng)元層可按照widrow Nyuyen -法進行初始化，需要調(diào)用網(wǎng)絡(luò)建立函數(shù)newff時就能自動地完成,特殊的初始化可以通過init函數(shù)來對進行應(yīng)用； 試運行函數(shù):通過仿真函數(shù)對已訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來求值運算及應(yīng)用，這種函數(shù)的調(diào)用形式為:當(dāng)網(wǎng)絡(luò)建立完成后，需要有一個試運行函數(shù)來對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解，格式為:a=sim(net, p)； 訓(xùn)練函數(shù):如果BP網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)建立完整，而且提供了輸入、輸出數(shù)據(jù)。
【文檔編號】G06F17/50GK103617329SQ201310671532
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年12月12日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月12日
【發(fā)明者】曹巖, 楊麗娜, 杜江, 白瑀, 解彪 申請人:西安工業(yè)大學(xué)