虚拟装配规划与面向装配的产品可装配性定量评价外文翻译资料

 2022-01-02 09:01

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虚拟装配规划与面向装配的产品可装配性定量评价

魏高，邵晓东，刘焕玲

收到日期:2013年7月3日/接受日期:2013年11月18日/在线出版日期:2013年12月1日

装配运动导航和可装配性评价在装配设计、装配运行分析和装配规划中起着至关重要的作用。零件的准确定位和装配过程的逼真模拟是产品设计评价和优化的前提。产品可装配性评估是在初始设计阶段，以确定潜在的装配问题。提出了一种基于力导引的运动导航方法，实现了装配过程的仿真。提出了一种新的可装配性和装配序列分析与评价方法。给出了受零件性能、外观和人为因素等因素影响装配力、接触力和装配力矩的计算方法。建立了基于装配时间和装配试验次数的零件可装配性定量评价方法。然后，从整体角度出发，在各部件可装配性的基础上建立产品可装配性评价体系，并根据评价结果对装配顺序进行优化。该算法已应用于自行开发的桌面虚拟装配原型系统。算例表明，该算法在虚拟空间中提供了真实、准确的装配运动导航，并对产品的可装配性给出了正确、恰当的定量评价。

关键词虚拟 装配 运动导航 装配计划 可装配性评估 装配顺序

西安电子科技大学电子设备结构设计教育部重点实验室，西安710071

电子邮件:13991138009 @163.com

1介绍

虚拟装配(VA)为用户提供了一种方法，通过模拟真实的环境行为来装配物理模型的虚拟演示，并在装配任何产品之前在产品开发过程的早期验证产品的装配性能。减少或消除装配性能验证所需的时间可以大大缩短产品开发周期，并在计算机生成的环境中做出更全面的设计（装配）决策。

研究装配体运动导航的不同方法。这些方法主要基于触觉反馈[1]、几何约束[2,3]、捕捉[4,5]、装配语义[6-8]。然而，所有这些方法都需要预定义的约束规则，无法模拟实际的装配过程。装配件一旦满足约束条件，就会直接定位到最终的位置和姿态，而忽略了零件的接触过程、作用于零件上的力等影响因素。在实际装配过程中，装配零件没有约束信息，不可能自动“飞”到最终位置。零件的定位是由零件的相互碰撞、力的共同作用和操作者施加的力矩决定的。此外，现实的装配过程受到许多因素的影响，如零件的固有特性(形状、质量、尺寸、公差等)，人为因素(如工作时间、装配操作的舒适度、安全性)，以及操作者的视角。为了在设计初期对产品的可装配性进行评估，优化装配顺序，有必要考虑所有这些影响因素，对装配过程进行真实的模拟。

本文的目标是开发一个虚拟现实(VR)支持的交互系统，使设计者在对实际装配过程进行仿真的基础上，快速、准确地装配零件，分析和评价产品的可装配性和装配顺序。首先，将装配过程分为多个仿真步骤。每一步自动建立装配件的位置、姿态、外力和力矩的动力学方程。然后，计算外力和力矩。用蒙特卡罗方法模拟了人为因素和观察角度对装配力和装配力矩方向的影响，用弹簧模型计算了装配力和装配力矩的大小。定义并利用阶跃函数来保证当一个部件与另一个部件接触移动时接触力的连续性。最后，我们将找到运动方程的解，得到下一步装配件的位置、姿态和运动参数(如速度、角速度、加速度)。重复上述过程，直到零件的当前位置和最终位置之间的距离小于阈值为止。该方法能准确定位装配零件，并能逼真地模拟装配过程。从而在产品设计阶段检验产品设计的合理性，优化产品的可装配性和装配顺序。根据装配的理想时间、实际操作时间和装配试验次数，定量地测量零件的可装配性。然后，从整体的角度，根据各部件的可装配性对产品的可装配性进行量化，并根据产品可装配性(PA)的结果对装配顺序进行优化。

本文的其余部分组织如下。第二部分综述了装配运动导航和产品可装配性评价的相关研究。第3节给出了装配体运动导航的基本思想和基于力导向的姿态变换过程。第四节给出了装配件的动力学方程和位姿变换矩阵。第5节详细介绍了装配力、装配扭矩和接触力的计算方法。第6节描述了组件可装配性(CA)和PA的定量测量方法。第7节给出了在自行开发的虚拟装配原型系统中进行VA测试的实例。关于装配效率和成功率的讨论载于第8节。在第9节中，给出了一个实例，讨论了评价不同装配序列可装配性的方法。最后，第10节提出了这项工作的结论，并确定了今后的工作方向。

2相关工作

我们将相关工作分为两类。一方面，回顾了有关装配运动的相关工作另一方面，讨论了产品可装配性和装配顺序的评价方法。

2.1装配运动导航

随着虚拟现实技术在工程应用上的日益成熟，近年来对虚拟现实的研究迅速增加。装配体运动导航方法作为装配体运动导航研究中的一个关键问题，一般可分为四大类。

基于触觉反馈的装配运动导航:触觉是一项不断发展的技术，它使i们能够在虚拟环境中与虚拟对象进行真实的交互。当装配对象与其他对象接触时，通过向用户的手施加一个力，并在VE中创建一个更好的存在感，幻影或CyberForce等触觉设备提供的力反馈可以帮助设计师感觉和更好地理解虚拟对象[9,10]。虽然这些方法反映了虚拟物体的真实约束运动，但它们需要特殊的触觉反馈设备的支持，并保持触觉交互的更新速率(约1千赫)，同时在复杂的交互模拟中执行高精度的碰撞/物理计算，这对我们来说仍然是一个挑战。因此，到目前为止，触觉反馈系统和算法还没有成熟到可以应用于复杂的VA中。

基于几何约束的装配运动导航:大量的研究集中在解决文献[1,2]中存在的几何约束系统。这些方法根据物体的几何约束约束其运动，使其只在允许的运动空间内运动。实时几何约束识别是这些方法的关键。Marcelino等人[3]提出了一种约束管理器，它支持虚拟环境中的交互式装配和拆卸任务。Liu等人探索并开发了一个面向虚拟装配的约束行为管理器(CBM)。在虚拟装配过程中，CBM负责装配关系识别、装配约束求解和约束运动。为了合理实现VA, Yang等人[12]定义了装配约束的统一表示、约束与自由度的等价关系(DOF)和可动自由度约简，并开发了基于约束的装配关系识别、自由约束空间下装配零件定位求解、运动导航等算法。钟等人，[13]将约束合并到VE中，以获得精确的基于约束的操作，并从约束中导出一个数学矩阵表示的允许运动。虽然这些方法可以快速定位装配零件，但几何约束识别算法的复杂度随着装配复杂性的增加而急剧增加。此外，一些公认的约束实际上并不符合用户的意图。

基于抓取的装配运动导航:Gomes[4]和Chryssolouris[5]提出了基于“碰撞检测”和“近距离抓取”的装配方法。”在这种方法中,每个部分的最终位置是已知和VA系统自动调整位置和姿态的组装部分总装状态尽快组装之间的碰撞检测部分和基础部分(碰撞检测),或组装的部分是足够接近其最终位置的偏差范围内给出错误(近距离拍摄)。随着方法直接从先前的部分位置(用P”)到最终位置(用P),它不能检测到潜在的碰撞之间的装配过程和忽略了中间过程P”和P .因此,它不能准确显示部件装配的运动过程。

基于装配符号学的装配运动导航:朱[6]提出了一种交互式装配的装配语义建模方法，提出了从交互操作中生成语义、语义处理和提取装配运动的方法。Liu和Tan[8]利用装配语义知识表达设计概念，约束零件之间的关系，在语义知识建模中封装设计知识。使用这种方法，设计者可以用工程师的语言自然方便地表达设计意图。Sui和Wu[14]提出了一种基于装配约束的扩展对象语义建模方法，并将其应用于分布式VA中。Wang[15]提出了一个描述产品装配信息的三层语义抽象(概念/功能层、结构层、部件/特征层)。这些方法的优点是充分利用了产品设计的工程语义信息。与基于几何约束的装配操作相比，该方法具有更高的效率和精度。然而，在装配操作过程中忽略了约束的顺序，难以识别与多个部件相关的装配语义。

2.2产品可装配性评价

到目前为止，利用详细设计信息进行可装配性或可行性分析的相关工作还比较广泛，但对设计初期可装配性评价的研究还比较有限。本文对可装配性评价的相关工作进行了综述。

产品可装配性评估的早期工作大多是基于规则的。组件的设计属性、组装操作和组件之间的关系用于估计组装的难易程度。布思罗伊德和杜赫斯特的开创性工作在开发装配设计(DFA)指南已被广泛接受和使用，并导致几个自动化的装配评估和咨询系统[16]。Sturges和Kilani[17]开发了一种半自动的装配评估方法，试图克服Boothroyd和Dewhurst[18]提出的方案的一些限制。虽然缺乏几何推理能力，但他们的系统作为一个交互环境，研究各种设计配置对装配难度的影响。Samy和ElMaraghy[19,20]基于产品装配复杂性提出了一种新的DFA方法。人工装配的复杂性被定义为在装配过程中管理组件的困难程度。该方法与零件的几何属性、物理属性如处理属性、插入属性等密切相关。提出了评价产品可装配性的新指标。这些新指标还可以与Bamp;D的DFA指数集成，从而对产品组装复杂性进行全局评估，并改进生产和制造流程[21]。

Zha[22,23]提出了一种基于步骤的机电装配分析与评价的综合方法。该装配评估方法采用基于快速传递/XML模式的模型作为信息源，不仅涵盖了装配零件的几何和物理特征，而且涵盖了装配零件所需的装配操作数据。Claudio[24]提出了一种优化产品模块化架构的方法。该方法的目的是在设计初期对产品装配顺序进行评估。Hsu[25]描述了CA和PA定量测量的发展。CA被定义为理想组装代理操作组件所需信息的互反，以便在其他组装组件存在的情况下使无碰撞直线目的地接近。在CA的帮助下，设计人员可以为装配操作选择最优的组件布局。PA是根据每个组件的可访问性来量化产品的可装配性。

该数学模型的应用，如遗传算法，使得概念的DFA方法可以代替产品装配序列的优化。将这些基于人工智能的算法应用于装配序列规划问题的求解，并寻找最优解[26]。设计了一种基于模糊集的bb0方法“神经模糊”，用于通用装配评估，可作为直接数值(线性)度量的Bamp;D方法的替代方法。开发具有学习能力的基于知识的DFA专家系统具有广阔的应用前景。评价结构不仅包括装配零件的几何和物理特性，而且考虑到装配零件所需的装配操作数据。路[28]根据产品的装配顺序评估产品的可装配性。利用变换矩阵来确定公差和装配间隙引起的配合特征的几何偏差。基于公差和间隙的支持，提出了一种系统的可装配性评价方法。为公差设计提供了辅助工具。

3装配运动导航策略

装配体运动导航的基本思想如图1所示。首先，部件的初始位置由用户交互输入或随机选择。然后计算时刻i的装配力、重力、接触力以及施加在装配件上的装配力矩。建立了位置、姿态、外力和力矩的动力学方程。最后,i们会发现运动方程的解来获得部分的线性加速度和角加速度和替换成kine-matics方程来计算位移,旋转角度和姿势变换矩阵的一部分时间i=i 1,然后组装部分的立场和态度i 1计算。在时刻i 1，如果零件的当前位置和最终位置之间的距离小于阈值，则装配完成。否则，i =i 1，再次执行上述步骤。

图2详细显示了基于力导向的装配件的运动，以及在某时刻的相应载荷

图1基本思路

装配运动导航

图2装配件的运动(如图所示)

装配过程中的不同位置。图2a显示组装部分与基础部分发生碰撞。图2b, e为力矩平衡态。图2c为不平衡状态。在图2d中，装配件的姿态接近最终状态。图2f显示了组装的结果。

4动态方程和位置变换

被操纵的部分本质上是动态的，它的运动受物理定律的约束，更确切地说是刚体动力学。也就是说，给定第i时刻零件的动态，其运动必须满足牛顿-欧拉方程(见方程1和2)。

sum;F i =G FAi FCi。FAi、FCi、Q i的具体计算方法将分别在5.1、5.2、5.3节进行说明。

ai=sum;Fi。通过求解式(1)得到Eq，其中S i为由ai代入运动学方程(见图3)。

Si在x, y,和z相互重合时并且SXi分别表示,SYi, SZi然后Delta;Ti给出如下:

求解式(2)，得到装配件在时刻i处的角加速度和角速度。然后把它们代入运动学方程来计算转角。如果x设在周围的部分旋转,然后绕z设在,最后绕y设在Delta;Ri计算如下:

Delta;Rifrac14;RiYRiZRiX

因此,姿势变换矩阵得到Delta;Pi=Delta;TiDelta;R,造成装配部分的时间i可以计算Pi 1 =Delta;P iPi。

5外力计算与装配力矩计算5.1装配力FAi计算

5.1.1 FAi方向计算

为了准确定位装配件，理想的装配力应从零件的当前位置指向最终位置。然而，由于视觉误差的影响

图3时间i到i 1的位置变换

和一个人的手的颤抖，很难准确地保持这个方向的集结力量。当装配件接近最终位置时，操作者可以不断调整装配力的方向，以减少人工操作误差。为了提高虚拟装配的仿真度，本文将考虑观察角度和人为因素对装配力方向的影响。这些影响因素被集成到装配过程的设计和验证中。

用概率法计算了FAi的方向。首先，用蒙特卡罗方法[30]计算装配件在i 1时刻的估计最终位置(用T i 1rsquo;表示)。然后将装配力FAi设为Ti到Ti 1rsquo;点(见图4)，Ti 1rsquo;由式(3)计算。

Timinus;t = (c1 (ximinus;x t) c2 (yminus;y t), c3 (ziminus;z t)), c1, c2, c3都服从均匀分布的随机数间隔(0,1)。lambda;cTiminus;t和Ei分别代表人为因素造成的定位误差和拍摄角度误差。lambda;c被定义为安全系数,保持相关任务持续时间内工作舒适,安全的操作,。如果产品设计符合人体工程学,组装任务很容易管理,lambda;c很小。否则,lambda;c是相对较大,这意味着

l位置)Tt

装配性能应在效率、安全性、舒适性等方面提高。当lambda;c lt; 0.05,人为因素几乎没有对定位误差的影响。当lambda;gt; 0.5人为因素会严重影响装配效率

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资料编号：[2469]

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