基于NSGA-II算法的航天产品装配公差多目标优化

针对航天产品装配公差优化设计问题,提出一种引入装配成本的多目标优化方案。在考虑航天产品装配过程中成功率低、成本高问题的基础上,建立基于产品成本及质量损失的装配公差的多目标优化数学模型,利用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),以装配功能要求和加工能力为约束条件,对装配公差进行优化求解,得到Pareto最优解集。以某空间站某型号组件为例,验证了该优化方法的有效性。通过建立归一化权重目标函数,获得优化的各组成环装配公差,利用该公差进行组件加工装配,提高了装配成功率,降低了产品加工成本及质量损失。     

基于模块化的缠绕机设计方法

缠绕机具有生产效率高、产品质量稳定等特点,是碳纤维复合材料成型的关键工艺装备。针对产品小批量、定制化的生产需求,提出了针对缠绕机结构和控制系统的模块化设计方法（MDM）,拓展缠绕机的功能多样性。将缠绕机的结构部件进行功能分解和关联强度分析,采用组遗传算法（GGA）将部件聚类为标准化的模块,根据产品需求,以产品性能最好和成本最低为目标建立模块配置模型,基于快速分类的非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解多目标优化模型完成机械结构模块化配置。提出基于现场总线的分布式网络控制器结构,将控制器的接口标准化和网络化,根据机械结构的模块化配置实现控制器的快速重构。基于模型组件对象（COM）技术将软件模块设计为COM组件,采用k近邻（kNN）方法进行控制模式分类,并进行COM组件的重构,控制软件动态解析控制模式并管理COM组件的状态转移关系,从而实现软件的快速重构。对结构、控制器和软件模块化方法的研究能够实现缠绕机的快速重构,拓展缠绕机的功能。