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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊家豪
研究生(外文):Yang, Jia-Haur
論文名稱:以遺傳演算法應用於電腦輔助裝配程序規劃問題之研究
論文名稱(外文):The Application of Genetic Algorithm on Computer Aided Assembly Sequence Planning Problem
指導教授:楊烽正楊烽正引用關係
指導教授(外文):Feng_Cheng Yang
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:工業工程學研究所
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:85
語文別:中文
論文頁數:137
中文關鍵詞:裝配程序規劃裝配程序限制條件遺傳演算法啟發式演算法人工智慧專家系統
外文關鍵詞:assembly sequence planningassembly precedence constraintsgenetic algorithmheuristic algorithmartificial intelligenceexpert system
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  本研究提示的裝配模式表示法能藉由人工輸入的零件間連結關係,透
過裝配作業理論及專家系統之經驗法則,自動推導裝配程序限制條件。限
制條件的表示法依裝配的特性及幾何排列關係分為夾層型和相阻型關係限
制條件兩類。本研究提出的裝配品質評估函式切合實際地考量裝配機械手
臂不具六軸可及性,該評估函數納入裝配穩定度、爪持具變更、軸向重新
定位、工作棧台翻轉、及裝配過程中所需穩定措施等切合實際的成本估算
因子。本研究提示的可行裝配程序規劃搜尋策略運用人工智慧搜尋法、啟
發式演算法及遺傳演算法進行優選裝配程序。本研究更進一步運用系統化
的實驗設計分析遺傳演算法中各參數對裝配程序規劃求解品質的影響。分
析結果獲得一穩健合宜的參數水準組合。本文除了詳細說明各演算法外並
以一些實例驗證各演算法之演算結果。另外,為展示本研究研發的裝配程
序規劃技術之實用性和易用性,本研究並在個人電腦開發視窗環境為基圖
形人機交談模式的『智慧型電腦輔助裝配程序規劃資訊系統』。
A liaison information based assembly model is formulatedto
facilitate computer-aided assembly planning and analysis.Liaison
information, consisting of contacting and fitting information,
is systematically specified by the planner following the
presented guidelines, which are well-definedby a variety of
symbols to represent mating conditionsbetween a pair, based on
geometrical relations, of parts.Formulation rules are therefore
defined to generate assemblyprecedence constraints form the
specified liaison information.Two types of assembly constraints
are defined namely sandwichedand blocked constraints. To
facilitate assembly sequence planning evaluation, a practical
cost function is presented toincorporateassembly instability,
gripper changeover, assembly stroke reorientation,supporter
flipover, and fixturing complexity.Three feasible assembly plan
searching algorithms are presented: a depth-first searching
algorithm, a heuristic algorithm, and a genetic algorithm. These
algorithms are used to illustrate the possible optimal assembly
sequences. To study the influence of parameters used in the
presented genetic algorithm and to obtain an appropriate
combination of parametersused in the presented genetic algorithm
and to obtain an appropriate combination of these parameters,
experiment design is conducted and result is presented. Assembly
examples are used to show the use of thesealgorithms. Moreover,
a PC based computer-aided assembly planning and analysis system
is developed with user-friendly graphics userinterface and
graphics animation.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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