選択組立最適化手法による精密機器設計支援システムの開発

利用选择性装配优化方法开发精密设备设计支持系统

• 批准号: 07750165
• 负责人: 山田 泰弘
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Fukui National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07750165/
• 关键词: 遺伝的アルゴリズム; 組合せ最適化問題; 選択組立

1.遺伝的アルゴリズムによる大規模選択組立問題の準最適解探索手法の開発複数の部品の特性、部品数、組合せ最適化基準を、遺伝的アルゴリズムにおける個体表現と遺伝的操作表現に反映し、これを組立事例に適用して性能評価することによって、以下に示す結論を得た。(1)エリート戦略については、最大評価値の個体よりも最小評価値の個体と比較交換する方が、局所解に収束せずにより良い解の探索ができる。(2)交叉方法については、順序交叉では早い世代で部品の並び順の偏りが生じて局所解に収束するが、部分一致交叉ではより良い解の探索ができる。(3)初期の世代では、全ての部品を組合せ操作対象とし、終期の世代では、個々の組立規格に関連する部品毎に組合せ操作するように、世代によって操作対象部品を変更していくことで効率的に準最適解が探索できる。2.設計支援システムの開発比較的小規模の選択組立問題の解法と、前記の遺伝的アルゴリズムによる大規模選択組立問題の準最適解探索手法を用いて選択組立シミュレータを作成し、選択組立問題に対する設計支援システムを開発した。特に、組合せ最適化基準として、最小2乗和ミニマックス基準を取り上げ、部品特性(平均と分散が一致する場合、平均が異なる場合、分散が異なる場合)、ランダム組立率などの各々の条件において、モンテカルロ・シミュレーションを1万回実施し、その有効性を検証した。

1。开发使用遗传算法的大规模选择组装问题的次级解决方案搜索方法的开发，用于多个零件的特征，零件数和组合优化标准在遗传算法中的个体和遗传操纵表达式中反映在遗传算法中，并应用此案例以评估绩效，以评估下面所示的结论。 （1）关于精英策略，比较和交换具有最低评估值的个人比具有最大评估值的个人可以搜索更好的解决方案，而无需融合到本地解决方案。 （2）关于交叉方法，顺便说一下，跨界的零件顺序在有序的交叉中有偏见，并收敛到本地解决方案，但是部分重合交叉，可以搜索更好的解决方案。 （3）在早期，所有零件都是合并和操作的，在最后一代中，要操作的零件根据一代而更改，因此，将要操作的零件组合起来，并为与单个组装标准相关的每个部分组合和操作，从而有效地搜索了次优的解决方案。 2。设计支持系统的开发使用相对较小的选择性组装问题的解决方案创建了选择性装配模拟器，并使用上述遗传算法的大规模选择性组装问题的次优求解方法，以及用于选择性组装问题的设计支持系统。特别是，将最小平方和最小值标准作为组合优化标准，并在每种条件下进行10,000次进行蒙特卡洛模拟，例如零件特征（平均值和方差匹配，均值差异，方差差异）和随机组装率以及有效性。