【摘要】：線纜敷設(shè)質(zhì)量的高低、裝配水平的優(yōu)劣對(duì)機(jī)電產(chǎn)品的整體性能及產(chǎn)品各個(gè)功能模塊的可靠性都具有較大影響。傳統(tǒng)的布線方法主要是由工人依據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)對(duì)機(jī)電產(chǎn)品內(nèi)部的線纜進(jìn)行裝配規(guī)劃,自動(dòng)化程度較低。在整個(gè)產(chǎn)品周期內(nèi),線纜布局設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、布線人員工作量大、布線準(zhǔn)確度難以控制等大大影響了機(jī)電產(chǎn)品整機(jī)的設(shè)計(jì)周期和裝配效率。為提高線纜的布線效率與布線質(zhì)量,本文以國(guó)防基礎(chǔ)科研重大項(xiàng)目“基于虛擬樣機(jī)雷達(dá)設(shè)計(jì)制造一體化技術(shù)”為依托,對(duì)線纜路徑規(guī)劃的相關(guān)技術(shù)展開了研究,主要的研究工作如下:(1)對(duì)線纜三維路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了分析,給出了路徑規(guī)劃問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述并分析了該問(wèn)題的研究技術(shù)框架,對(duì)線纜路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了環(huán)境建模,并對(duì)布線環(huán)境空間進(jìn)行了預(yù)處理;隨后總結(jié)、分析了線纜三維路徑規(guī)劃中的工程約束,建立了線纜的三種模型。(2)為解決線纜布線時(shí)自動(dòng)化程度低、效率低的問(wèn)題,提出了一種基于信息熵的自適應(yīng)蟻群算法的線纜三維空間布線方法。在傳統(tǒng)蟻群算法的基礎(chǔ)上引入混沌理論和信息熵理論來(lái)改進(jìn)全局信息素的更新,引入重力規(guī)則約束螞蟻的路徑搜索,采用自適應(yīng)方法控制參數(shù),改善了真實(shí)度,提高了算法效率。(3)為解決機(jī)電產(chǎn)品線纜的敷設(shè)質(zhì)量難以控制與評(píng)判的問(wèn)題,提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線纜敷設(shè)質(zhì)量綜合評(píng)判方法。綜合分析了影響因素后,建立了線纜敷設(shè)質(zhì)量等級(jí)指標(biāo)體系,采用層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)結(jié)合專家打分法分析各因素并獲得量化的決策結(jié)果;最后采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與AHP法混合的多指標(biāo)綜合評(píng)判方法模擬專家對(duì)線纜敷設(shè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)判。(4)在以上各項(xiàng)技術(shù)的研究基礎(chǔ)上,本文在利用CREO/TOOLKIT工具在CREO平臺(tái)上開發(fā)了用于機(jī)電產(chǎn)品裝配規(guī)劃的三維線纜布線設(shè)計(jì)原型系統(tǒng),并在中電十四所某型號(hào)產(chǎn)品中得到了應(yīng)用,本文結(jié)合實(shí)例對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了展示。
【圖文】：

圖 4.5 預(yù)測(cè)結(jié)果與期望結(jié)果對(duì)比圖 4.5 中橫坐標(biāo)有兩條分割線，將橫坐標(biāo)分成兩個(gè)區(qū)間，兩個(gè)區(qū)間內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)分別經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集（Trainingset）和測(cè)試集（Testset）。該段數(shù)據(jù)反應(yīng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩特征，測(cè)試集部分反應(yīng)出該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢之后對(duì)參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)樣本的擬合完成該區(qū)間的樣本的輸出結(jié)果與預(yù)期結(jié)果的相對(duì)誤差值也決定了該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否訓(xùn)練完成用于之后的測(cè)試；測(cè)試集部分則體現(xiàn)了該網(wǎng)絡(luò)對(duì)陌生樣本數(shù)據(jù)的接受度和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確 4.5 中可以看出測(cè)試集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與實(shí)際期望值非常接近，預(yù)測(cè)精度高；同該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)程度深，容錯(cuò)性較強(qiáng)，，對(duì)未曾見(jiàn)過(guò)的樣本能夠得到與實(shí)際期望結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果。從整個(gè)橫坐標(biāo)來(lái)看，線纜敷設(shè)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值曲線較為平緩且?guī)缀蹙幵趫D表中間偏，除第三個(gè)樣本外，其余樣本的敷設(shè)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值均高于合格線，整體平均水平趨平。由此可見(jiàn)，作為實(shí)例進(jìn)行評(píng)價(jià)的某飛機(jī)內(nèi)部線纜敷設(shè)情況除部分不合格區(qū)域需要線纜敷設(shè)方案外，整體的線纜敷設(shè)水平較高，整體敷設(shè)質(zhì)量也比較滿意。由此可見(jiàn)，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法學(xué)習(xí)線纜敷設(shè)質(zhì)量評(píng)價(jià)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，并用來(lái)預(yù)測(cè)其他待測(cè)區(qū)域設(shè)質(zhì)量是完全可行的。

機(jī)電產(chǎn)品線纜三維路徑規(guī)劃技術(shù)研究圖 5.15 所示，點(diǎn)擊“樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練”模塊，利用數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后，在“等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系”模塊中通過(guò)輸入線纜敷設(shè)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為待評(píng)判數(shù)據(jù)，用網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行評(píng)估可獲得一個(gè)綜合評(píng)判結(jié)果以及二層等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各級(jí)因素所占的權(quán)重值。通過(guò)分析結(jié)果數(shù)據(jù)，可以有針對(duì)性地對(duì)線纜敷設(shè)路徑進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN95

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2606771