基于遗传算法的产品拆卸序列规划研究

拆卸序列规划(Disassembly Sequence Planning,DSP)是民用飞机维修规划的一个重要内容,也是在设计阶段对民用飞机产品维修性的一个评估.为了能以较高的效率求解出产品拆卸序列的方案,本文首先根据拆卸特点构建了产品拆卸混合图模型.该模型描述了零部件之间的连接关系和优先关系,然后通过分析产生产品的拆卸序列.在此基础上建立目标函数并利用遗传算法的计算速度和灵活性的特点对拆卸序列进行优化.最后,通过一个实例,验证了本文方法的可行性及其计算效率.     

基于规则的递归选择性拆卸序列规划方法

拆卸序列规划是产品维修性设计的一个重要内容。然而完全的拆卸序列通常是不实际的。选择性拆卸序列规划方法强调从产品中选择一个或多个零件用来维护。本文提出一个基于规则的递归方法用来生成拆卸序列。大多以前的方法枚举出所有的拆卸序列或利用随机的方法生成拆卸序列。相反,本文提出的方法利用规则消除那些不可能的拆卸序列。最后,结合机动...     

基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划研究

飞机维修拆卸/装配序列规划是整个飞机产品维修作业的重要组成部分,同时也是飞机远程诊断与远程维修的重要研究内容。针对飞机维修过程中拆卸/装配序列规划问题的特点和要求,本文从维修产品的拆卸/装配过程稳定性、拆卸/装配方向和拆卸/装配工具的改变次数三个方面来设置目标函数,解决了零件数量大的产品规划计算效率不高且没有考虑产品的维修过程稳定性问题。本文开发出了基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划系统,并结合具体产品进行了验证。     

一种基于改进蚁群算法的维修拆卸序列规划方法

鉴于现有的蚁群算法用于维修拆卸序列规划时易受到初始序列的影响而陷入局部最优解的问题,本文根据维修拆卸的特点,基于DCPN模型构建了拆卸Petri网可达图,将拆卸序列规划问题转化为对Petri网可达图最优路径的搜索问题。同时以拆卸代价最小为目标,提出了一种适用于维修拆卸序列规划的蚁群算法,并以飞机前机身电子设备舱设备作为典型实例,验证表明该方法准确有效。     

面向维修性设计的民机产品拆卸序列规划方法

维修拆卸序列规划是产品维修性设计的重要内容。深入研究了面向维修性设计的产品拆卸建模方法,将民机产品分为部件模块与联接件两部分,构建了部件联接图模型,通过关联矩阵描述了部件模块与联接件的相互关系。分两步给出了民机产品拆卸序列规划方法:利用干涉矩阵确定部件模块的可行拆卸方向,以拆卸代价最小为目标,提出了基于有序搜索的民机产品部件模块的拆卸序列规划算法;考虑联接件的拆卸顺序,以拆卸工具更换次数最小为目标,提出了基于基因成对交叉与变异的遗传算法的完整拆卸序列优化方法。最后,结合某飞机前起落架系统给出了应用实例,阐明了本文方法的有效性。     

基于改进海鸥算法的装配序列规划

为提高复杂产品装配工艺的设计效率,针对装配序列规划问题,提出一种基于改进海鸥算法的求解方法。引入莱维飞行策略对算法的位置更新公式做出了改进,改善了海鸥算法容易陷入局部最优的问题。针对装配序列规划问题,从可行性、稳定性、装配方向和装配工具的连续性四个方面建立适应度函数,作为装配序列优劣的评判标准。以溢流阀的装配为例分析算法的可行性分析,结果表明改进海鸥算法在求解装配序列规划问题上具有一定的优越性。     

基于改进遗传算法的多无人机路径规划

对多无人机在动态环境下的路径规划问题进行了分析与建模,模型将无人机区分为就绪、工作、返航、失控4种状态;考虑了机群工作效率和威胁区域的生存概率,提出一种基于改进遗传算法的多无人机的路径规划方法。方法设计了新的编码、解码方法和具有明确物理意义的适应度评价函数,以加快实时的运算速度和提高运算精度。通过计算机仿真表明方法具有良好的多无人机动态路径规划能力。     

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

一种改进的快速航路规划方法

通过改进启发式A*算法流程及数据结构,结合航迹规划多约束条件的实际,提出了一种快速可行的航迹规划方法.该方法考虑了飞机机动性能约束和终端进人方向角约束,建立专家知识库,缩小了搜索空间.将A*算法中的OPEN表映射到CLOSED表中,采用嵌套二叉树管理OPEN表和CLOSED表,提高了算法的搜索和执行效率.最后提出循环插...     

基于遗传算法的飞机低空突防航路规划

针对在飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,本文提出了一种基于遗传算法的搜索算法,并且对传统遗传算法的算子操作进行了改进。该方法有效地加快了收敛速度,并且其得到的飞机航路,严格经过起始点和目标点,尽量远离了威胁点,同时很好地满足了飞机的机动性能要求。     

改进遗传模拟退火算法的航迹规划方法研究

建立了基于真实地形数据和火力威胁区的航迹规划空间模型,结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的特点,提出了一种改进遗传模拟退火算法的飞行器航迹规划方法。使用该算法对飞行器的攻击航迹在数字地图下进行了仿真验证,结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法。     

改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。