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知识驱动的复杂产品多目标电缆敷设序列自动规划.pdf

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1、第8 期2023年8 月机械设计与制造Machinery Design&Manufacture295知识驱动的复杂产品多目标电缆敷设序列自动规划蒋科,李海峰,邢峻豪,杨少康(北京机械设备研究所,北京1 0 0 8 54)摘要:针对复杂产品电缆敷设序列规划合理性不足的问题,提出了一种知识驱动的复杂产品多目标电缆敷设序列自动规划方法。该方法根据电缆布局结果,基于电缆的走线位置、几何特征、基本属性等敷设优先级影响要素,构建敷设序列规划知识的表示模型,支持规划知识的统一化定义,再通过知识匹配分析、匹配知识筛选以及优先冲突消除,确定两两电缆之间的敷设优先级并避免多根电缆之间形成敷设优先环,进而求解出多目

2、标电缆的敷设序列。通过实例验证,证明了所述方法的可行性和有效性。关键词:知识驱动;多目标电缆;敷设序列;序列规划中图分类号:TH16;T H 1 6 4 文献标识码:AAbstract:In order to deal with irrational laying sequence of cables,a new method is proposed to plan laying sequence of multi-cable in complex products automatically driven by knowledge.Based on layout environment,ge

3、ometric features and basic proper-ties of cables derived from design schema,the representation model of knowledge to plan laying sequence is established to defineknowledge with unified format.Through matching proper knowledge filtering matching knowledge and eliminating priority colli-sion,laying pr

4、iority between any two cables can be generated,priority loop among cables can be removed and laying sequence ofmulti-cables can be reasoned.Finally,an example is presented to provefeasibility and effectiveness of the proposed method.Key Words:Knowledge-Driven;Multi-Cable;Laying Sequence;Automatic Pl

5、anning文章编号:1 0 0 1-3 9 9 7(2 0 2 3)0 8-0 2 9 5-0 4Knowledge-Driven Planning on Laying Sequence ofMulti-Cable in Complex ProductsJIANG Ke,LI Hai-feng,XING Jun-hao,YANG Shao-kang(Beijing Institute of Mechanical Equipment,Beijing 100854,China)1引言在复杂机电产品总装集成过程中,电缆敷设工作占有很大的比重 1-2 ,直接影响着复杂产品功能和性能的实现。随着机电产

6、品集成度和复杂度的提升,电缆的数量不断增加,电缆敷设的难度与工作量也逐渐加大,迫切地需要为各根电缆规划合理的敷设顺序,促使电缆敷设工作更加高效、便捷。在开展电缆敷设序列规划时,应综合考虑电缆的自身特点、几何构造以及布局位置等方面的因素。但是,受制于个人经验,当前工艺人员开展电缆敷设序列规划时,时常出现影响因素考虑不周、规划规则不够统一等问题,导致规划结果不尽合理,难以有效指导电缆敷设工作,影响了电缆敷设的效率和质量。近些年来,围绕电缆敷设规划,不少学者开展了深人的研究。文献3 提出了一种二级模糊综合评判方法,根据电气性能、成本、效率、人工、环境状况等因素评价柔性装配序列,依据评价分数确来稿日期

7、:2 0 2 2-0 6-0 8基金项目:国防基础科研计划项目(JCKY2017204B052)作者简介:蒋科,(1 9 8 6-),男,北京人,博士研究生,高级工程师,主要研究方向:数字化制造、智能制造;李海峰,(1 9 6 2-),男,北京人,硕士研究生,研究员,主要研究方向:总装集成、智能制造定最优的电缆敷设序列。文献 4 提出了一种基于改进遗传算法的刚柔装配序列规划求解方法,通过对装配序列进行染色体编码,并选取适当的装配评价指标,实现包含电缆在内的机电产品装配序列优化求解。文献 5 首次在增强现实场景中引人线缆装配,实现了增强现实环境下的线缆装配仿真。文献 6 提出了基于逆运动学和能量

8、优化法的线缆运动仿真方法,支持对电缆模型进行拾取、拖拽、固定和支撑等操作,实现了基于模型的电缆敷设规划。文献 7 采用交互性的方式,利用仿生智能技术确定包含电缆在内的各零部组件装配序列。文献 8 利用头盔和三维鼠标等外部设备,实现了沉浸式环境下线缆的设计和安装规划。文献 9-1 0 面向电缆敷设布局规划问题,提出了基于轮廓扩展的线缆布局方法,并构建了混合约束模型,实现敷设路径自动生成。实际上,在不同的复杂机电产品中,虽然敷设环境存在差异,但电缆敷设顺序均遵守着一定的规则,例如:敷设通道相近的电296缆应集中进行布置,同一区域内先敷设直径较粗或重量较大的电缆等。若把这些规则进行总结和提炼,形成电

9、缆敷设规划知识,即可利用这些知识,实现多目标电缆敷设序列的自动求解,快速获得合理的敷设序列规划结果。为此,提出了一种知识驱动的复杂产品多目标电缆敷设序列自动规划方法,该方法将来源于电缆敷设实践过程中的经验进行显性化处理,转化成电缆敷设知识,并利用这些知识,基于电缆设计信息,经过知识匹配分析、匹配知识筛选、优先冲突消除,求得多目标电缆的敷设序列,为保障复杂机电产品电缆敷设工作顺利开展提供有力支撑。2电缆敷设优先级影响要素分析在工程实践过程中,两两电缆之间敷设优先级的确定受到多种要素的影响。因此,有必要获取这些影响要素及其取值范围,进而为构建电缆敷设序列规划知识奠定基础。2.1走线位置要素走线位置

10、反映了电缆在产品中的空间方位。通常情况下,电缆广泛分布在整个产品的不同位置,由此决定了全部电缆无法集中进行敷设,而是需要依据各根电缆的所处区域、敷设通道、始联设备等信息,合理安排位置相对集中的电缆进行统一敷设,减少总体敷设长度,提高敷设效率。此外,相比于布置于开阔区域的电缆,穿孔、走槽的电缆具有更小的敷设空间和更大的敷设难度,应优先进行敷设。基于以上分析,可确定5种影响电缆敷设序列的走线位置要素及其取值范围,如表1 所示。表1 走线位置要素清单Tab.1 List of Layout Position Elements序号要素名称1所处区域2敷设通道3始联设备4是否穿孔5是否走槽2.2几何特征

11、要素几何特征反映了电缆的外观形貌,每一根电缆具有不同的几何特征,这些几何特征对于电缆的搬运、拖拽等敷设操作将会产生不同的影响。一般情况下,具有更多分支的电缆、总体长度更长的电缆以及直径更大的电缆,在敷设时需要拥有更宽阔的布放空间,因而应具有更高的敷设优先级。基于以上分析,可确定3 种影响电缆敷设序列的几何特征要素以及要素取值范围,如表2 所示。表2 几何特征要素清单Tab.2 List of Geometric Feature Elements序号要素名称1分支数量电缆具有的分支总数(单位:个)2敷设长度电缆具有的总长度(单位:mm)3最大直径电缆具有的最大直径(单位:mm)蒋科等:知识驱动的

12、复杂产品多目标电缆敷设序列自动规划要素说明1重量2刚度3是否易损4是否关重3电缆敷设序列规划知识构建依据电缆敷设优先级的影响要素,构建电缆敷设序列规划知识的表示模型,实现规划知识的格式化定义,为电缆敷设序列自动规划提供知识基础。3.1规划知识表示电缆敷设序列规划知识体现了电缆之间优先级关系的确定逻辑,即描述了什么样(走线位置、几何特征、基本属性)的电缆应优先于什么样的电缆进行敷设。基于这一逻辑关系,可对规划知识进行如下表示:K,=iC,D;1 ieN*式中:K一第i个规划知识;C一两根电缆中具有相对优先级的电缆需满足的条件集合;D一两根电缆中另一根电缆需满足的条件集合。要素说明取值范围电缆所在

13、的空间区域无电缆经过的走线位置无电缆敷设的起始设备无敷设是否需穿过孔洞是/否是否敷设在走线槽内是/否要素说明取值范围N(0,+)(0,+)第8 期2.3基本属性要素基本属性反映了电缆本身所具有的固有性质。一般情况下,对于重量大、刚性大的电缆,应优先进行敷设,以避免受到其它电缆敷设产生的干扰;对于易损和关重的电缆,应尽量安排在最后进行敷设,以避免在敷设其它电缆时对这些电缆造成伤害。基于以上分析,可确定4 种影响电缆敷设序列的固有属性要素及其取值范围,如表3 所示。表3 基本属性要素清单Tab.3List of BasicProperty Elements序号要素名称电缆物理质量(单位:kg)电缆

14、的刚性程度电缆是否易被损坏电缆是否关键重要3.2条件集合定义在规划知识的两个条件集合中,分别包含了进行优先级比较的两根电缆所需满足的判定条件合集。只有当条件集合中所有判定条件均得到满足后,才能使用该规划知识开展敷设优先级的分析。为了保证知识的可用性,条件集合中判定条件的数量允许为一个或多个,但不允许为空。由此,条件集合可定义为:C=(culjeN+D;=式中:c.和d.一条件集合C,和D,中第j个判定条件。3.3判定条件定义条件集合中的每一个判定条件,用于约束电缆的一个要素所需满足的条件要求。因而在一个判定条件中,应包含判定要素、要素范围和判定符号等三个方面的元素。其中:判定要素来源于电缆敷设

15、序列的影响要素;要素范围反映判定要素应满足的实际取值范围;判定符号应准确反映判定要素与要素范围之间的数学关系。由此,判定条件可定义为:J ci,=f.j,Pij f.,d,=fij,ij,st,式中:fPi,和flisu一判定条件c,和d,的判定要素、要素范围和条件符号。取值范围(0,+)刚性/柔性/半刚性是/否是/否(1)(2)(3)No.8Aug.20234知识驱动的电缆敷设序列自动规划基于构建的电缆敷设序列规划知识,面向多目标电缆构成的电缆网,通过知识匹配分析、匹配知识筛选、优先冲突消除等环节,实现知识驱动的电缆敷设序列自动规划。4.1知识匹配分析在利用规划知识确定两根电缆之间的敷设优先

16、级时,需从众多的规划知识中筛选出匹配的知识。为了判定知识的适用性,需要将规划知识的条件集合与两根电缆的设计信息进行匹配分析,若条件集合中的全部判定条件均得到满足,则表示该规划知识适用于这两根电缆的敷设优先级分析。在一个电缆网中,存在着多根电缆,且每根电缆具有不同的走线位置、几何特征以及基本属性。设H和H,表示电缆网中的两根电缆,则它们之间敷设优先级的分析流程,如图1 所示。选取两根电缆H.和H文规划知识库选取规划知识K比较H和G,H和D,的符合性文YH.先于H,记录优先关系YH,先于Hm已比较全部知识已比较所有电缆LY结束)图1 知识匹配分析流程图Fig.1 Flowchart of Know

17、ledge Matching具体流程如下:(1)从电缆网中选取两根电缆Hm和H;(2)从规划知识库中选取一条规划知识K;(3)判定H,和H,是否分别符合K,中给定的条件集合C,和D,若为是,则表明Hm应优先于H,敷设,并记录此优先关系,转(5);若为否,则转(4);(4)更换判定的条件集合,分析Hm和H,是否分别符合K,中给定的条件集合D,和C;。若为是,则表明H,应优先于H敷设,并记录此优先关系,转(5);若为否,则直接转(5);(5)判断是否已遍历全部的规划知识,若为否,则转(2);若为是,则转(6);(6)判断是否已完成所有两两电缆之间的比较,若为否,则转(1);若为是,则流程结束。机械

18、设计与制造4.2匹配知识筛选在完成规划知识匹配之后,对于两根电缆,有可能出现匹配多条知识的情况,如图2 所示(箭头方向表示优先关系)。为了避免两根电缆之间敷设优先级存在冲突,需要从中选用一条知识,用于判定这两根电缆之间的敷设优先级。Hm7图2 两根电缆之间多知识匹配示例Fig.2 Example of Multi-Knowledge Matching考虑到各种影响因素对敷设优先级的确定具有不同的影响程度,且不同的规划知识涉及不同的影响因素,因而每条规划知识对于敷设优先级的确定具有不同的决定度。在进行匹配知识开始)筛选时,拥有较大决定度的规划知识应被选用。一般情况下,涉及更为具体或者更为重要影响

19、要素的规划知识具有较大的决定度。由此,可通过下式得到每条电缆敷设规划知识的决定度:Z.=2(%)式中:Z一K,的决定度;Pi,的影响程度;kK,中判定条件的数是否符合量。,的取值范围处于 0,1 ,取值越大,表示影响程度越N高,具体取值可根据特定产品进行设定。比较H和GH.和D.的符合性”支是否符合297KKK由此,通过对匹配到的规划知识进行排序,以具有最高决定度的规划知识作为选用知识,确定两根电缆之间的敷设优先级。4.3优先冲突消除N因规划知识的多样性,在确定两两电缆之间的敷设优先级之后,有可能出现两根以上电缆之间敷设优先级存在嵌套冲突,形N成优先环,导致敷设序列难以确定,如图3 所示。针对

20、此种情况,面向构成优先环的每一个优先关系,获取相对应的规划知识,进而再次以决定度为衡量标准,对获取的规划知识进行排序,筛选出具有最小决定度的规划知识,将该规划知识确定的优先关系进行移除,以此消除优先环。在确认全部优先环被消除后,即可按照电缆之间的敷设优先关系,确定电缆的敷设序列。HmK.图3 两根以上电缆敷设优先环示例Fig.3Example of Priority Loop Among Cables5实例验证某一复杂产品电缆布局图,如图4 所示。共包括8 根电缆,这些电缆分布在两个舱体内,并与4 个用电设备进行连接,各根电缆的影响要素信息(含影响程度),如表4 所示。HKH(4)No.829

21、8机械设计与制造设备知识驱动的电缆敷设优先级快速推理,确保敷设序列规划结果符设备W1WW设备舱体I根据实际的电缆敷设经验,总结了5条敷设序列规划知识,用于支持多目标电缆的敷设序列自动规划,如表5所示。表5电缆规划知识清单Tab.5 List of Planning Knowledge for CablesKK,所处区域所处区域K敷设重量所处区域K敷设通道所处区域=K4敷设通道二设备-设备敷设通道是否走槽=K,是否易损根据所提出的电缆敷设序列自动规划方法,分析求得了上述8根电缆之间的敷设优先关系,并给出了相应规划知识的决定度,如表6 所示。表6 电缆敷设优先关系Tab.6 Laying Prio

22、rity of Cables先W.WW.W.W.WWW,W.W,W,WWWW.WWW.W,由表6 可知,在分析电缆W,与电缆W.以及电缆W,与电缆W之间的敷设优先级时,匹配到K,和K,两条知识,由于K,的决定度大于K,因而依据K,确定W、W,和W.之间的敷设优先级。结合其它规划知识的推理结果,最终可得到全部8 根电缆的敷设序列,如图5所示。W,W66结论所提出的多目标电缆敷设序列自动规划方法,能够充分考虑来自电缆走线位置、几何特征、固有属性等方面的影响因素,实现Aug.2023合工程实践规则并能够更好的指导复杂产品电缆敷设工作,提升W多目标电缆敷设的效率与质量。WsW。走线槽WW设备IV图4

23、电缆布局图Fig.4 Layout Graph of CablesPi舱体2舱体15kg舱体2所处区域=设备一设备敷设通道=设备一舱壁舱体2所处区域=设备-设备是是否走槽=是否易损=后所用知识决定度W.W2KWKW.W4KW,K4WK,公WW图5电缆敷设序列规划结果Fig.5 Laying Sequence of Cables表4 电缆设计信息Tab.4Design Information of Cables影响影响要素程度W,舱体I所处0.60舱体1 舱体1 舱体2 舱体2 舱体2 舱体2 舱体2 舱体2区域敷设通道0.50舱壁舱壁舱壁舱壁设备0.35设备1设备II设备设备IV设备II设备设

24、备设备IIII0.40否否0.40否否否否是是是否D0.30长度0.30800所处区域=所处区域=敷设重量W电缆WWWWW。W,Ws设备一设备一设备一设备设备一设备一设备一设备IIV否否32400700300120013001200200舱体1最大舱体1直径0.302512$12$15$10$15$20$85kg0.40舱体2电缆0.45柔性 柔性柔性 柔性柔性柔性柔性柔性舱体20.90否否否否否否否是否关重0.70否否香否否否香否是参考文献1万毕乐,宁汝新,刘检华.虚拟环境下线缆和管路装配规划系统体系结构研究 J.计算机集成制造系统,2 0 0 7,1 3(8):1 57 9-1 58 5.

25、(Wan Bi-le,Ning Ru-xin,Liu Jian-hua.Architechture of cable harnessand tube assembly planning system in virtual environmentJJ.ComputerIntegrated Manufacturing Systems,2007,13(8):1579-1585.)2刘佳顺.复杂产品中的线缆自动布局设计与装配路径规划技术 D.北京:北京理工大学,2 0 1 9.0.600.720.780.870.9W设备22621.8(Liu Jia-shun.Cable automatic rout

26、ing and assembly path planning incomplex productsD.Beijing:Beijing Institute of Technology,2019.)3高扬.基于虚拟仿真的柔性线缆装配工艺规划技术研究 D.南京:南京航空航天大学,2 0 1 7.(Gao Yang.Research on flexible cable assembling process planningbased on virtual simulationDJ.Nanjing:Nanjing University of Aeronau-tics and Astronautics,2

27、017.)4马世纪.面向虚拟装配的机电产品装配序列规划及线缆敷设方法研究D.合肥:合肥工业大学,2 0 1 9.(Ma Shi-ji.Research on assembly sequence planning and cable layingmethod of electromechanical products for virtual assembly D.Hefei:Hefei University of Technology,2019.)5 Caudell TP,Mizell DW.Augmented reality:an application of heads-updisplay

28、technology to manual manufacturing processes.Proceed-ings of the 25th Hawaii International Conference on System Sciences.Los Alamitos,1992:659-669.6刘检华,万毕乐,孙刚.线缆虚拟布线与敷设过程仿真技术 J.计算机集成制造系统,2 0 1 2,1 8(4):7 8 7-7 9 5.(下转第3 0 3 页)无221.45.6265.521No.8Aug.2023Tab.1Experimental Recognition Results目标工件个数非目标

29、工件个数正确识别出目标工件的个数识别率10结语这里论述了基于机器视觉的工件识别系统组成、识别原理及方法。相对于人工去识别更加的方便、高效、快捷并且不易出错。但是这种方法也存在不足,容易受到光照的影响,在光照不均匀或者光照太强烈的情况下,会使得工件难以分割,造成一定的困难。但是本方法大绝大多数情况下是实现的,也具有更高的实用性。参考文献1】王慧艺,樊航,吉建佳.基于HALCON在钢筋绑扎过程中定位测量的研究 J.机械设计与制造,2 0 1 9(5):8 4-8 7.(Wang Hui-yi,Fan Hang,Ji Jian-jia.Research on positioning measure-

30、ment in steel bar binding process based on HALCONJJ.Mechanical De-sign and Manufacturing,2019(5):84-87.)2马庭田.基于机器人视觉的多类型工件识别与定位问题研究 D.南京:南京航空航天大学,2 0 1 8:1-7 4.(Ma Ting-tian.Research on multi type workpiece recognition and posi-tioning based on robot vision D.Nanjing:Nanjing University of Aero-nauti

31、cs and Astronautics,2018:1-74.)3孙天一,蒙煌昌,江素婷,等.基于HALCON的工业零件检测研究 J.电子世界,2 0 1 8(1 0):8 3-8 4.(Sun Tian-yi,Meng Huang-chang,Jiang Su-ting,et al.Research on de-tection of industrial parts based on HALCONJJ.Electronic World,2018(10):83-84.)4王战中,张俊,刘超颖,等.Matlab在圆柱形工件图像处理中的应用 J.机械设计与制造,2 0 1 2(1 1):8 3-8

32、5.(Wang Zhan-zhong,Zhang Jun,Liu Chao-ying,et al.Application ofMATLAB in image processing of cylindrical workpieceJJ.MechanicalDesign and Manufacturing,2012(11):83-85.)机械设计与制造表1 实验的识别结果5郑琪琪,赵娟,孙庆泽,等.基于机器视觉的骨架油封图像处理研究J.机械设计,2 0 1 9,3 6(S2):95-98.5(Zheng Qi-qi,Zhao Juan,Sun Qing-ze,et al.Image process

33、ing of frame-1work oil seal based on machine visionJJ.Mechanical Design,2019,365(S2):95-98.)100%6安静宇,马宪民.基于中值滤波和小波变换的火电厂炉火焰图像去噪方法 J.计算机工程与科学,2 0 1 6,3 8(8):1 7 0 2-1 7 0 8.(An Jing-yu,Ma Xian-min.Denoising method for furnace flame imageof thermal power plant based on median filter and wavelet transf

34、orm J.Computer Engineering and Science,2016,38(8):1702-1708.)7刘文彬,温柏坚,高尚,等.基于深度学习的智能图像处理研究 J.自动化与仪器仪表,2 0 2 0(8):6 0-6 3.(Liu Wen-bin,Wen Bai-jian,Gao Sheng,et al.Research on intelligentimage processing based on deep learningJJ.Automation and Instrumen-tation,2020(8):60-63.)8吴彰良,刘洁,孙长库.基于计算机视觉的油封尺寸检

35、测系统设计 J.计算机测量与控制,2 0 1 2,2 0(5):1 1 9 6-1 1 9 8+1 2 0 2.(Wu Zhang-liang,Liu Jie,Sun Chang-ku.Design of oil seal size detec-tion system based on computer vision JJ.Computer Measurement andControl,2012,20(5):1196-1198+1202.)9王伟斌,李立学,李海峰,等.基于小波变换和形态学处理的输电线路覆冰监测系统 J.电气自动化,2 0 2 0,4 2(4):6 3-6 5.(Wang We

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37、ushan:Zhejiang Ocean University,2014:1-81.11张建立,叶平坤,孙深深.形态学图像处理下的矿石粒度的检测 J.机械设计与制造,2 0 2 0(3):6 8-7 1.(Zhang Jian-li,Ye Ping-kun,Sun Shen-shen.Detection of ore particlesize based on morphological image processing JJ.Mechanical Designand Manufacturing,2020(3):68-71.)303(上接第2 9 8 页)(Liu Jian-hua,Wan B

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39、2003,33(2):159-167.8 Ng F M,Ritchie J M,Simmons J E L.The design and planning of cableharness assemblies J.Proceedings of the Institution of MechanicalEngineers Part B Journal of Engineering Manufacture,2000,214(10):881-890.9李春泉,徐楚,张明.轮廓扩展方法下的电气线缆布线技术研究 J.机械设计与制造,2 0 1 5(4):2 6 6-2 6 9.(Li Chun-quan

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