CN107784189B - 基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法 - Google Patents
基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107784189B CN107784189B CN201711174256.4A CN201711174256A CN107784189B CN 107784189 B CN107784189 B CN 107784189B CN 201711174256 A CN201711174256 A CN 201711174256A CN 107784189 B CN107784189 B CN 107784189B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- assembly
- assembly process
- time
- establishing
- libraries
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,包括以下步骤:根据装配工艺不同的节点建立不同层次的面向对象子网;根据装配工艺信息建立对象模型并建立不同层次的辅助子网代替对应库所;根据装配工艺确定装配过程中信息传递方向,建立每个对象的输入和输出信息库所,在每个对象始末位置插入门变迁,用有向弧分别将输入和输出信息库所与门变迁连接起来以建立装配工艺子网间信息传递网;建立初始标识并把所有库所和时间变迁中的初始标识表示出来,得到装配工艺模型。根据本发明实施例的上述步骤,通过对装配信息不同层次描述使得装配信息和对象全面,模型通用性高,降低建模复杂度,利用遗传算法优化装配时间。
Description
技术领域
本发明涉及仿真领域,特别涉及一种基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法。
背景技术
装配是航天、航空、汽车、武器和工程机械等复杂产品设计过程中不可或缺的一个环节,装配结果直接影响产品的性能、质量、寿命等。在制造过程中,装配时间约占总生产时间的20%-50%,装配费用占制造总费用的20%-30%。装配工艺设计是复杂产品装配过程的一个重要组成部分,在开发基于三维模型的装配工艺设计软件时,需要研究三维装配工艺模型的建模方法。装配工艺模型是在计算机内部对装配工艺设计过程中产生的工艺数据描述、存储的数字化表达方法,是进行装配工艺规划、虚拟装配仿真和三维装配工艺文档生成等工作的基础。
在装配工艺建模方面,现有的装配工艺模型主要有面向对象模型、XML模型、数据库模型、本体语义模型、层次化模型、任务模型与Petri网模型。如有的是在任务模型的基础上,建立支持装配设计的面向对象的层次化单元装配模型,有的是基于装配任务的虚拟装配工艺模型,有的研究是基于装配任务的装配工艺信息模型,通过任务对象的交叉安装表达工序交叉和安装布置调整,以上研究没有系统、全面地描述装配工艺过程中产品、资源、作业时间等对象的所有数据以及数据间的衍变关系。此外,有研究提出基于IDEF1x的装配工艺信息模型,描述了装配工艺规划过程中的产品、工艺、资源信息,还有研究提出一种能全面描述和表达工艺信息的三维工艺模型,包括流、动态场景和快照表达模型,以上研究的装配工艺模型均对不同的装配任务中的装配信息进行了不同程度的定义与描述,但是,随着产品复杂度的增加,装配环节的装配工艺信息也不断增加,容易产生信息描述不清、状态爆炸等问题,为了能够系统全面的描述复杂产品装配工艺设计中的各种信息,一部分研究利用Petri网(以下简称PN)来进行复杂产品装配工艺的建模。
Petri网作为一种形式化的描述工具,提供了以图形和数学为基础的形式化建模方法,在复杂网络系统的建模和性能分析过程中有非常重要的作用。现有研究中提出一种将层次着色Petri网与图灵机模型结合的方法,可以建立增强现实装配环境系统模型;有的研究提出一种基于知识的层次对象时间Petri网,并用于建立虚拟装配环境的应用层模型,但该模型不适用于对装配工艺信息的描述和建模;目前,还有研究提出一种基于多域集成Petri网,建立工艺对象、工艺资源、资源集成、物流和信息五个PN子模型,建立装配系统MIMPN模型,以上研究利用Petri网理论进行装配工艺建模虽解决了装配工艺信息状态爆炸的问题,但都专门针对机加工艺、飞机制造、船舶制造等特定领域,得到的装配工艺模型不具有通用性,而且缺乏装配检验、装配时间等工艺信息,以及柔性件、人体等装配对象,这些装配信息和装配对象对装配工艺设计和虚拟装配仿真结果的可靠性有着重要影响。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法。
为解决上述技术问题,本发明采用以下技术方案:
根据本发明实施例的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,包括以下步骤:
S1、分析装配工艺并根据装配工艺不同的主节点分别建立不同层次的工艺互相关联且功能互相独立的面向对象子网;
S2、根据装配工艺信息建立对象模型,并建立不同层次的装配工艺辅助子网代替对应的库所;
S3、根据装配工艺路线确定产品装配过程中信息传递方向,建立每个对象的输入信息库所IM和输出信息库所OM,在每个对象的始末位置插入表示每个对象信息传递的门变迁,用有向弧分别将所述输入信息库所IM和所述输出信息库所OM与所述门变迁连接起来以建立装配工艺子网之间的信息传递网;
S4、建立初始标识M0,并把所有库所和时间变迁中的初始标识M0表示出来,得到所述装配工艺模型。
进一步地,步骤S1包括以下步骤:
S11、分析装配过程并根据装配工艺的划分分别建立Ob-APP的各类库所和变迁并用有向弧连接起来,其中包含的子网用对应的库所代替,建立装配工艺子网对象APP;
S12、根据所述装配工艺中划分的装配工序或工步任务分别建立Ob-AP或Ob-AS的各类库所和变迁并用有向弧连接起来,其中包含的子网用对应的库所代替,建立装配工序子网对象AP或装配工步子网对象AS;
S13、根据所述装配工序或工步中的各类装配操作进行动素分析,建立Ob-AM的各类库所和动素变迁并用有向弧连接起来,其中包含的子网用对应的库所代替,建立装配操作子网对象AM;
S14、根据装配对象在装配过程中的模型和空间变换对装配过程中包含的各类装配对象进行内部网建模,建立Ob-AO的各类库所和动素变迁并用有向弧连接起来,建立装配对象子网对象AO。
进一步地,所述面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型OHTPN表示为:OHTPN={Ob,R},
其中:Ob={Obi|i=1,2,…,n},Obi为装配工艺子网,n表示整个装配过程由n个装配工艺子网组成,每个装配工艺子网能够独立完成相对应的装配活动;
R={Rij|i,j=1,2,…,m,i≠j}为装配工艺子网之间的信息传递网,用以表征两个装配工艺子网之间的信息交互和逻辑顺序;
所述装配工艺子网Obi={Pi,Ti,Ii,Oi,D,Λ,M0},其中:
Pi为第i个装配工艺子网对象Obi内的有限库所集合,Pi=NP∪RP∪TP∪OP∪IM,其中NP为普通库所,RP为资源库所,TP为检验库所,OP为对象库所,IM为信息库所;
Ti为第i个装配工艺子网对象Obi内的有限变迁集合,Ti=NT∪TT∪ST∪AT∪g,其中NT为普通变迁,TT为时间变迁,ST为状态变迁,AT为动素变迁,g为门变迁;
Ii:P×T→N为库所到变迁的输入弧的有限集合;
Oi:T×P→N为变迁到库所的输出弧的有限集合,表示装配工艺信息流的输入或输出关系;
D为对应时间变迁集的时间集,为确定性时间;
Λ为对应随机时间变迁集的时间集,为随机时间;
M0为所有装配工艺子网的初始标识;
所述装配工艺子网之间的信息传递网Rij={OMi,gij,IMj,Iij,Oij},其中:
OMi为装配工艺子网对象Obi的输出信息库所有限集合;
gij为Obi至Obj的信息传递门变迁的有限集合;
IMj为装配工艺子网对象Obj的输入信息库所有限集合;
Iij(OMi,gij)是从输出信息库所OMi到门gij的输入函数;
Oij(IMj,gij)是从门gij到输入库所IMj的输出函数。
进一步地,所述装配工艺子网对象APP是一个八元组,APP={APPObj,APPCom,APPRes,AP,APPCon,APPIS,APPD,APPT},其中:
APPObj是该工艺规程需要完成的装配体;APPCom是完成APP所需要的零部件;APPRes是完成APP所需要的资源;AP是工序的集合;APPCon是装配约束关系;APPIS是完成所需要的检验;APPD是描述AP和APP间分配关系的函数;APPT是描述APP时间的函数。
进一步地,所述装配工序子网对象AP是一个八元组,AP={APObj,APCom,APRes,AS,APCon,APIS,APD,APT},其中:
APObj是该工序所需完成的一个装配状态;APCom是完成AP所需要的零部件;APRes是完成AP所需的装配资源;APObj、APCom和APRes三者均非空,且满足 AS是一个AP的工步集合;APCon是装配约束关系;APIS是完成AP所需要的检验;APD是描述AS和AP间分配关系的函数;APT是描述AP时间的函数。
进一步地,所述装配工步子网对象AS是一个八元组,AS={ASObj,ASCom,ASRes,AM,ASCon,ASIS,ASD,AST},其中:
ASObj是该工步所需完成的一个装配状态,ASCom是完成AS所需要的零部件;ASRes是完成AS所需的装配资源;ASObj、ASCom、ASRes三者均非空,且满足 AM是一个AS的操作集合;ASCon是装配约束关系;ASIS是完成AS所需要的检验;ASD是描述AM和AS间分配关系的函数;AST是描述AS时间的函数。
进一步地,所述装配操作子网对象AM是一个五元组,AM={AO,AMRes,AMCon,AMT,VT},其中:
进一步地,所述装配对象子网对象AO是一个四元组,AO={SPart,FPart,HPart,ST},其中:SPart是结构件;FPart是线缆;HPart是人体;ST是描述AO状态的函数。
进一步地,所述装配工艺信息包括装配检验、装配资源、装配时间。
进一步地,所述装配时间包括确定性时间、随机性时间和虚拟时间,所述装配时间的计算过程如下:
结合所述确定性时间和所述随机性时间分别计算顺序、并发、选择和循环装配过程的每个时间Petri子网的装配时间,并通过遗传算法对特定装配环节中的时间Petri子网的装配时间的变迁序列集进行模拟推算。
本发明的上述技术方案至少具有如下有益效果之一:
根据本发明实施例的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,通过分析装配工艺并根据装配工艺不同的主节点分别建立不同层次的工艺互相关联且功能互相独立的面向对象子网;根据装配工艺信息建立装配工艺辅助子网对象,并将建立的不同层次的装配工艺辅助子网代替对应的库所;根据装配工艺确定装配工艺过程中信息传递方向,建立每个对象的输入信息库所IM和输出信息库所OM,在每个对象的始末位置插入表示每个对象信息传递的门变迁,用有向弧分别将输入信息库所IM和输出信息库所OM与门变迁连接起来以建立装配工艺子网之间的信息传递网;建立初始标识M0,并把所有库所和时间变迁中的初始标识表示出来,得到装配工艺模型。根据本发明实施例的上述过程和步骤,通过将装配信息从整体、局部再到细节进行不同层次的描述,解决了原有模型装配信息和装配对象描述不全面等问题;建立了不同层级的面向对象Petri网模型,各Petri子网间利用消息库所进行通信,降低了系统建模的复杂度;提出的基于遗传搜索算法的时间Petri网模型能够计算装配任务中各个环节的最优装配时间,并通过仿真对结果匹配度进行模拟,便于装配任务和资源调配,节约装配时间和成本。
附图说明
图1为本发明一个实施例的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法的流程示意图;
图2为面向对象装配工艺子网模型;
图3为OHTPN的基本元素;
图4为OHTPN的基本结构;
图5为本发明另一个实施例的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法的流程示意图;
图6为顺序装配过程的PN模型;
图7为并行装配过程的PN模型;
图8为选择装配过程的PN模型;
图9为循环装配过程的PN模型;
图10为面向对象层次时间Petri网模型OHTPN;
图11为轮式装甲车辆的动力舱吊装和轮毂装配流程图;
图12为轮式装甲车辆动力舱的吊装和轮毂的安装过程的Petri网模型;
图13为轮式装甲车辆动力舱的吊装和轮毂的安装过程的Petri网模型;
图14为在PIPE软件中的部分Petri网建模模型;
图15为PIPE软件对该模型进行Petri网的不变量分析;
图16为PIPE软件对该模型进行Petri网的可达性分析。
附图标记:
普通库所11;普通变迁21;
资源库所12;时间变迁22;
检验库所13;状态变迁23;
资源库所14;动素变迁24;
信息库所15;门变迁25。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例的附图,对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明的一个实施例提供一种基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,包括以下步骤:
步骤101,分析装配工艺并根据装配工艺不同的主节点分别建立不同层次的工艺互相关联且功能互相独立的面向对象子网。
在该步骤中,首先对需要装配产品的整个装配工艺过程进行分析,可以根据装配工艺的具体实际情况将装配工艺过程包含的主要节点划分为装配工艺(APP)节点、装配工序(AP)节点、装配工步(AS)节点、装配操作(AM)节点、装配对象(AO)节点等,并获得装配过程中的检验信息、装配资源、装配作业时间等装配工艺信息,可以根据装配工艺的主节点APP、AP、AS、AM、AO分别建立不同层次的面向对象子网,不同层次的面向对象子网分别对装配过程中的装配工艺、装配工序、装配工步、装配操作和装配对象等进行不同层次的描述,能够实现对整个装配过程进行从整体、局部到细节的描述,解决对装配过程中装配信息和装配对象描述不全面的问题,面向对象子网之间工艺上互相关联,功能上互相独立,使得装配工艺之间具有关联,同时面向对象子网又能够单独实现相应的功能。
例如,在装配面向对象装配工艺子网模型建模过程中,装配工艺节点是装配工艺设计的顶层节点,可以由企业级工艺部门从工艺总方案的角度制定装配工艺总体路线,分析决策产品的装配作业单元、装配顺序规划等,最终下发装配任务;车间级工艺部门从产品装配实施的角度,结合装配过程信息,对零部件的装配操作、动作的顺序、路径进行符合生产现场实际的规划,分配作业班组完成产品的整个装配工艺。如图2所示,为面向对象装配工艺子网模型,其中,图2中Petri网面向对象装配工艺子网模型的信息库所的含义如表1,它包含了从装配任务下达,到装前检验,分配作业班组,再到装前准备,完成各工序任务,对不合格品的处理等工艺信息流动过程,具有动态描述装配工艺执行过程的特点。
表1Petri网面向对象装配工艺子网模型的信息库所的含义
面向对象层次时间Petri网模型OHTPN(Object-oriented Hierarchical TimePetri Nets,OHTPN),是基于面向对象Petri网和时间Petri网结合形成的一种多层次描述目标系统性能和静态结构的图形化表达模型,OHTPN的基本元素如图3所示,OHTPN的基本结构如图4所示,对基本Petri网的图形化描述进行了扩展。
步骤102,根据装配工艺信息建立对象模型,并建立不同层次的装配工艺辅助子网代替对应的库所。
在该步骤中,可以根据装配工艺执行过程中辅助装配顺利执行的数据建立装配工艺辅助子网,对装配工艺包含的装配检验、装配资源和装配时间等分别建立对象模型,可以分别将建立的不同层次的装配工艺辅助子网代替相应的对象库所,装配工艺辅助子网可表示为Ob={Ob1,Ob2,…Obn}。
装配工艺信息主要包括装配检验、装配资源、装配时间,装配检验可以包括装配检验要求数据、装配检验实测数据和装配检验实体类型;装配资源主要包括装配过程中需要的工装、工具、设备、工位和人员;装配时间可以包括确定性时间、随机性时间和虚拟时间,在装配任务分配到各个工位之前,首先要确定每个任务装配所需的作业时间,在实际装配过程中,任务的装配作业时间是随机的,一般呈正态分布,而不是常量,另外装配所用的工装夹具、工具等并不是保持随时可用的,装配时所用的大型设备如吊具等,装配时间的变动也是随机的,可以结合确定性时间和随机性时间分别计算顺序、并发、选择和循环等不同装配过程的每个时间Petri子网的装配时间,并通过遗传算法对特定装配环节中的时间Petri子网的装配时间的变迁序列集进行模拟推算,搜索不同条件参数下的最优时间变迁序列,进而优化出复杂产品的装配过程,便于装配任务和资源调配,节约装配时间和成本。
步骤103,根据装配工艺路线确定产品装配过程中信息传递方向,建立每个对象的输入信息库所IM和输出信息库所OM,在每个对象的始末位置插入表示每个对象信息传递的门变迁,用有向弧分别将输入信息库所IM和输出信息库所OM与门变迁连接起来以建立装配工艺子网之间的信息传递网。
在该步骤中,可以根据装配工艺路线明确产品装配过程中的信息传递方向分别建立每个对象的输入信息库所IM和输出信息库所OM,比如,输入信息库所IM可以包括某个零部件的装配前检验,输出信息库所OM可以包括某个零部件的装配前检验合格,可以在各个对象的始末位置插入表示各个对象信息传递的门变迁G={g1,g2,…gn},并用有向弧连接起来,实现输入信息库所IM和输出信息库所OM中各个对象的信息传递,使得装配模型的各个装配子网能够通过信息库所将某个特定装配任务需要的装配对象、装配操作、装配资源、装配时间、装配检验等信息进行调取、组合,对复杂产品的整个装配任务进行规划,通过建立装配工艺子网之间的信息传递网能够降低系统建模的复杂度,使得装配工艺子网之间的信息得到有效传递。
步骤104,建立初始标识M0,并把所有库所和时间变迁中的初始标识M0表示出来,得到装配工艺模型。
在该步骤中,可以建立所有装配工艺子网的初始标识M0,主要包括装配工艺过程中的零部件、装配资源、装配时间等,其中的库所可以包括普通库所、资源库所、检验库所、对象库所和信息库所等,最终通过对整个装配工艺过程的分析分别建立不同层级的面向对象子网和能够传递各个面向对象子网之间信息的信息传递网,进而建立初始标识M0,并把所有库所和时间变迁中的初始标识表示出来,得到装配工艺模型基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型。
根据本发明实施例的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,通过分析装配工艺并根据装配工艺不同的主节点分别建立不同层次的工艺互相关联且功能互相独立的面向对象子网;根据装配工艺信息建立装配工艺辅助子网对象,并将建立的不同层次的装配工艺辅助子网代替对应的库所;根据装配工艺确定装配工艺过程中信息传递方向,建立每个对象的输入信息库所IM和输出信息库所OM,在每个对象的始末位置插入表示每个对象信息传递的门变迁,用有向弧分别将输入信息库所IM和输出信息库所OM与门变迁连接起来以建立装配工艺子网之间的信息传递网;建立初始标识M0,并把所有库所和时间变迁中的初始标识表示出来,得到装配工艺模型。根据本发明实施例的上述过程和步骤,通过将装配信息从整体、局部再到细节进行不同层次的描述,解决了原有模型装配信息和装配对象描述不全面等问题,建立了不同层级的面向对象Petri网模型,各Petri子网间利用消息库所进行通信,降低了系统建模的复杂度,有效增强了子网之间的信息传递;能够计算装配任务中各个环节的最优装配时间,并通过仿真对结果匹配度进行模拟,便于装配任务和资源调配,节约装配时间和成本。
如图5所示,本发明另一实施例提供的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,包括以下步骤:
步骤201,分析装配过程并根据装配工艺的划分分别建立Ob-APP的各类库所和变迁并用有向弧连接起来,其中包含的子网用对应的库所代替,建立装配工艺子网对象APP。
在该步骤中,分析装配的过程,根据实际装配过程将整个装配过程分为多个主要节点,通过对装配工艺整体的分析描述建立与其相对应的各类库所和变迁,库所可以为普通库所、资源库所、检验库所、对象库所和信息库所等,变迁可以包括普通变迁、时间变迁、状态变迁、动素变迁和门变迁等,其中包含的AP、IS等子网均用对象库所代替。
装配工艺子网对象APP可以表示一个总体装配工艺规程,是一个八元组,APP={APPObj,APPCom,APPRes,AP,APPCon,APPIS,APPD,APPT},其中,APPObj是该工艺规程需要完成的装配体(子装配体);APPCom是完成APP所需要的零部件;APPRes是完成APP所需要的资源;AP是工序的集合;APPCon是装配约束关系,如零部件、资源的引进、退出关系和AP之间的顺序;APPIS是完成所需要的检验;APPD是描述AP和APP间分配关系的函数,如数量关系等;APPT是描述APP时间的函数,由AP总时间等组成。
步骤202,根据装配工艺中划分的装配工序或工步任务分别建立Ob-AP或Ob-AS的各类库所和变迁并用有向弧连接起来,其中包含的子网用对应的库所代替,建立装配工序子网对象AP或装配工步子网对象AS。
在该步骤中,分别对装配工艺中的每个装配工序或装配工步中的装配对象、装配检验等信息进行详细描述,建立与其相对应的各类库所和变迁,库所可以包括普通库所、资源库所、检验库所、对象库所和信息库所等,变迁可以包括普通变迁、时间变迁、状态变迁、动素变迁和门变迁等,其中包含的AM、IS的子网均用对象库所代替。
装配工序子网对象AP可以对应于一道主要工序或零部件的装配,是一个八元组,AP={APObj,APCom,APRes,AS,APCon,APIS,APD,APT},其中,APObj是该工序所需完成的一个装配状态;APCom是完成AP所需要的零部件;APRes是完成AP所需的装配资源;APObj、APCom和APRes三者均非空,且满足 AS是一个AP的工步集合;APCon是装配约束关系,如零部件、资源的引进、退出关系和AS之间的顺序;APIS是完成AP所需要的检验;APD是描述AS和AP间分配关系的函数,如数量关系等;APT是描述AP时间的函数,由AS总时间等组成。
装配工步子网对象AS可以对应于一道主要工步或零部件的装配,是一个八元组,AS={ASObj,ASCom,ASRes,AM,ASCon,ASIS,ASD,AST},其中,ASObj是该工步所需完成的一个装配状态;ASCom是完成AS所需要的零部件;ASRes是完成AS所需的装配资源;ASObj、ASCom、ASRes三者均非空,且满足, AM是一个AS的操作集合;ASCon是装配约束关系,如零部件、资源的引进、退出关系和AM之间的顺序;ASIS是完成AS所需要的检验;ASD是描述AM和AS间分配关系的函数,如数量关系等;AST是描述AS时间的函数,由AM总时间等组成。
步骤203,根据装配工序或工步中的各类装配操作进行动素分析,建立Ob-AM的各类库所和动素变迁并用有向弧连接起来,其中包含的子网用对应的库所代替,建立装配操作子网对象AM。
在该步骤中,分别对装配工序或工步中的各类装配操作进行分析,从具体的装配人员动作进行动素分析,比如,装配操作中的抓取、移物、定位装配、拆卸、检查等装配必要动作,寻找、发现、计划、选择等延缓动作,延迟、故延、休息、空闲等装配无关动作,以及机器设备动作中的开启、关闭、故障等动作,通过对装配操作的分析和详细描述分别建立相应的各类库所和动素变迁,库所可以包括普通库所、资源库所、检验库所、对象库所和信息库所等,变迁可以包括普通变迁、时间变迁、状态变迁、动素变迁和门变迁等,其中包含的AO、IS的子网均用对象库所代替。
装配操作子网对象AM可以对应于一个装配活动,是一个五元组,AM={AO,AMRes,AMCon,AMT,VT},其中,AO为AM的装配对象;AMRes是完成AM所需要的资源;AO、AMRes两者均非空且满足 AMCon是装配约束关系,如零部件、资源的引进、退出关系;AMT是描述AM时间的函数;VT是描述虚拟仿真时间的函数。
步骤204,根据装配对象在装配过程中的模型和空间变换对装配过程中包含的各类装配对象进行内部网建模,建立Ob-AO的各类库所和动素变迁并用有向弧连接起来,建立装配对象子网对象AO。
在该步骤中,分析装配对象在装配过程中的模型和空间变换,并通过对装配过程中包含的各类装配对象进行详细描述从而进行内部网建模,建立相应的各类库所和动速变迁,库所可以包括普通库所、资源库所、检验库所、对象库所和信息库所等,变迁可以包括普通变迁、时间变迁、状态变迁、动素变迁和门变迁等。
装配对象子网对象AO可以对应于结构件、柔性件和人体模型,是一个四元组,AO={SPart,FPart,HPart,ST},其中,SPart是结构件,如零件或组件;FPart是线缆,如单根或多分支;HPart是人体,如手臂或头等;ST是描述AO状态的函数,如已装配、未装配、待装配等。在装配对象中加入了柔性件和人体,能够丰富装配信息,提高装配仿真的可靠性。
步骤205,根据装配工艺信息建立对象模型,并建立不同层次的装配工艺辅助子网代替对应的库所。
在该步骤中,可以根据装配工艺执行过程中辅助装配顺利执行的数据建立装配工艺辅助子网,对装配工艺包含的装配检验、装配资源和装配时间等分别建立对象模型,可以分别将建立的不同层次的装配工艺辅助子网代替相应的对象库所,装配工艺辅助子网可表示为Ob={Ob1,Ob2,…Obn}。
装配工艺信息主要包括装配检验、装配资源、装配时间,装配检验可以包括不同的信息,比如装配检验要求数据、装配检验实测数据和装配检验实体类型;装配资源可以包括装配中的对象资源,比如装配过程中需要的工装、工具、设备、工位和人员;装配时间可以包括确定性时间、随机性时间和虚拟时间,可以结合确定性时间和随机性时间分别计算顺序、并发、选择和循环等不同类型装配过程的每个时间Petri子网的装配时间,并通过遗传算法对特定装配环节中的时间Petri子网的装配时间的变迁序列集进行模拟推算。
装配过程的每个时间Petri子网的装配时间的计算过程中有以下关系式。
装配工艺执行过程中的确定性时间d1﹤d2﹤…﹤dn,其中变迁的实施时间看作一个常量dt,对应的事件集合为:X={X1,X2,…Xn},映射函数为:Fd:X→d,X∈{AP,AS,AM},则有下述式(1),
Fd(X)=d (1)
装配工艺执行过程中的随机时间序列为:λ1﹤λ2﹤…﹤λm,与其对应的事件集合为:Y={Y1,Y2,…Ym},Y∈{AP,AS,AM},其中,变迁实施时间看作一个随机变量Xt且服从于分布函数,如下述式(2),
λt是变迁的平均实施速率,它表示随机变量所涉及的事件在单位时间内发生的次数。λt的值为修正后装配作业时间的倒数,若变迁不需要发生时间,则该值是一个无穷大的值。
装配工艺执行过程中的虚拟时间序列为:ν1﹤ν2﹤…﹤νk,与其对应的事件集合为:Z={Z1,Z2,…,Zk},映射函数为:Fν:Z→ν,Z∈{AP,AS,AM},则有下述式(3),
顺序、并发、选择和循环结构是构成随机Petri网常见的四种基本结构,也是装配过程中涉及的装配类型,将确定性时间和随机时间相结合,给出了四种基本结构等价时间的计算过程,具体如下:
如图6所示,为顺序装配过程的PN模型,用来模拟顺序的执行过程,其时间计算公式如下述式(4),
如图7所示,为并行装配过程的PN模型,用来模拟并行PN的执行过程,其时间计算公式如下述式(5),
如图8所示,为选择装配过程的PN模型,用来模拟选择PN的执行过程,其时间计算公式如下述式(6),
如图9所示,为循环装配过程的PN模型,用来模拟循环PN的执行过程,其时间计算公式如下述式(7),
通过上述式(1)至(7)可以计算得到每个基本时间Petri子网的装配时间,为了能对特定装配过程的装配时间进行仿真优化,借助遗传算法(GA算法)在特定装配环节的时间Petri子网的装配时间变迁序列集中,搜索出不同条件参数下的最优时间变迁序列,优化时间元素对模型中的部分信息流动及处理进行的控制,优化复杂产品的装配过程。
步骤206,根据装配工艺路线确定产品装配过程中信息传递方向,建立每个对象的输入信息库所IM和输出信息库所OM,在每个对象的始末位置插入表示每个对象信息传递的门变迁,用有向弧分别将输入信息库所IM和输出信息库所OM与门变迁连接起来以建立装配工艺子网之间的信息传递网。
在该步骤中,通过对装配过程中的装配资源、装配操作、装配检验等对象信息的描述以及信息传递方向的确定,分别建立每个对象的输入信息库所IM和输出信息库所OM,并用有向弧分别连接起来,通过在每个对象的始末位置插入表示每个对象信息传递的门变迁实现装配信息的传递,使得装配模型的各个装配子网能够通过信息库所将某个特定装配任务需要的装配对象、装配操作、装配资源、装配时间、装配检验等信息进行调取、组合,对复杂产品的整个装配任务进行规划。
步骤207,建立初始标识M0,并把所有库所和时间变迁中的初始标识M0表示出来,得到装配工艺模型。
在该步骤中,可以建立所有装配工艺子网的初始标识M0,主要包括装配工艺过程中的零部件、装配资源、装配时间等,其中的库所可以包括普通库所、资源库所、检验库所、对象库所和信息库所等,通过建立的初始标识M0把所有库所和时间变迁中的初始标识表示出来,获得基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型,也即是面向对象层次时间Petri网模型OHTPN。
面向对象层次时间Petri网模型OHTPN是将目标系统映射为一系列相互协作的对象,并用Petri网来描述各个对象的行为以及对象之间的通信关系,加入时间元素对模型中的部分信息流动及处理进行控制,在装配对象中加入了柔性件和人体,面向对象层次时间Petri网模型OHTPN如图10所示。
根据上述实施例中的过程和方法建立了面向对象层次时间Petri网模型OHTPN,通过将装配信息从整体、局部再到细节进行不同层次的描述,解决装配信息和装配对象描述不全面的问题,解决了复杂产品装配工艺模型缺乏通用性,装配模型缺少柔性体、人体等装配对象,以及装配时间、装配检验装配信息等问题,该模型包含装配资源、装配检验、时间、结构件和柔性件的完整装配工艺信息模型,建立了不同层级的面向对象Petri网模型,各Petri子网间能够利用消息库所进行通信,降低系统建模的复杂度,有效增强子网之间的信息传递;通过遗传算法对模型的装配时间进行优化,能够计算装配任务中各个环节的最优装配时间,并通过仿真对结果匹配度进行模拟,便于装配任务和资源调配,节约装配时间和成本。
基于以上方法,以下以某轮式装甲车辆的动力舱吊装和轮毂装配过程为例,建立了OHTPN模型,对本方法的通用性、有效性和完整性进行验证,分析该模型的可达性和有界性等,如图11所示,为某轮式装甲车辆的动力舱吊装和轮毂装配流程图,轮式装甲车辆的总装包括动力舱的吊装和轮毂装配等。
如图12和图13所示,根据本发明实施例的面向对象层次时间Petri网模型OHTPN,将该流程按照APP、AP、AS、AM、AO、IS进行划分,然后分别建立其面向对象Petri网模型,再根据上述模型利用Delmia二次开发设计的装配工艺设计软件对上述模型进行仿真模拟。
图12和图13中面向对象Petri网子网模型的信息库所的含义如表2所示,信息库所表明了不同对象子网间的通信过程,装配模型的各个装配子网通过信息库所将某个特定装配任务需要的装配对象,装配操作、装配资源、装配时间、装配检验等信息进行调取、组合。对复杂产品的整个装配任务进行规划。如表2所示,通过装配工艺软件模拟对轮式装甲车辆的动力舱吊装和轮毂装配过程中各个信息库所信息以及每个环节的装配时间进行了模拟推算。
表2面向对象Petri网子网模型的信息库所的含义
利用Petri网的建模软件PIPE对上述轮式装甲车辆动力舱的吊装和轮毂的安装过程的Petri网模型进行创建和分析,如图14所示,为Ob-AO1、Ob-AO2、Ob-AS1与Ob-AS2的在PIPE软件中的建模。
利用PIPE软件对该模型进行Petri网的特性分析,如图15和图16所示,主要分析了Petri网的P不变量,说明了该模型是有界的;如图15所示,表明了在PIPE软件中的P不变量,体现了Petri网的可达性,可达性说明了该模型可以到达的所有状态;如图16所示,表明了在PIPE软件中模拟时的P不变量关系方程,Petri网的运行模拟说明了内部资源的流动情况。
上述模拟过程以某轮式装甲车辆的动力舱吊装和轮毂装配过程为例,对面向对象层次时间Petri网模型OHTPN的建立方法的通用性、有效性和完整性进行了验证,该模型的可达性得到较好的验证,该模型运行平稳,并且通过优化将能够缩短产品的装配周期,节约装配时间和成本,该方法通用性强,适合复杂的产品装配过程。
综上所述,根据上述实施例中的过程和方法建立了面向对象层次时间Petri网模型OHTPN,通过将装配信息从整体、局部再到细节进行不同层次的描述,解决装配信息和装配对象描述不全面的问题,解决了复杂产品装配工艺模型通用性低,缺少柔性体、人体装配对象以及装配时间、装配检验等装配信息的问题,该模型包含装配资源、装配检验、时间、结构件和柔性件的完整装配工艺信息模型,建立了不同层级的面向对象Petri网模型,各Petri子网间能够利用消息库所进行通信,降低系统建模的复杂度,有效增强子网之间的信息传递,通过遗传算法对模型的装配时间进行优化,能够计算装配任务中各个环节的最优装配时间,并通过仿真对结果匹配度进行模拟,便于装配任务和资源调配,节约装配时间和成本。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明所述原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、分析装配工艺并根据装配工艺不同的主节点分别建立不同层次的工艺互相关联且功能互相独立的面向对象子网;
S2、根据装配工艺信息建立对象模型,并建立不同层次的装配工艺辅助子网代替对应的库所;
S3、根据装配工艺路线确定产品装配过程中信息传递方向,建立每个对象的输入信息库所IM和输出信息库所OM,在每个对象的始末位置插入表示每个对象信息传递的门变迁,用有向弧分别将所述输入信息库所IM和所述输出信息库所OM与所述门变迁连接起来以建立装配工艺子网之间的信息传递网;
S4、建立初始标识M0,并把所有库所和时间变迁中的初始标识M0表示出来,得到所述装配工艺模型;
步骤S1包括以下步骤:
S11、分析装配过程并根据装配工艺的划分分别建立Ob-APP的各类库所和变迁并用有向弧连接起来,其中包含的子网用对应的库所代替,建立装配工艺APP子网对象;
S12、根据所述装配工艺中划分的装配工序或工步任务分别建立Ob-AP或Ob-AS的各类库所和变迁并用有向弧连接起来,其中包含的子网用对应的库所代替,建立装配工序子网对象AP或装配工步子网对象AS;
S13、根据所述装配工序或工步中的各类装配操作进行动素分析,建立Ob-AM的各类库所和动素变迁并用有向弧连接起来,其中包含的子网用对应的库所代替,建立装配操作子网对象AM;
S14、根据装配对象在装配过程中的模型和空间变换对装配过程中包含的各类装配对象进行内部网建模,建立Ob-AO的各类库所和动素变迁并用有向弧连接起来,建立装配对象子网对象AO;
所述装配工艺APP子网对象是一个八元组,APP={APPObj,APPCom,APPRes,AP,APPCon,APPIS,APPD,APPT},其中:
APPObj是工艺规程需要完成的装配体;APPCom是完成APP所需要的零部件;APPRes是完成APP所需要的资源;AP是工序的集合;APPCon是装配约束关系;APPIS是完成所需要的检验;APPD是描述AP和APP间分配关系的函数;APPT是描述APP时间的函数;
所述装配工序子网对象AP是一个八元组,AP={APObj,APCom,APRes,AS,APCon,APIS,APD,APT},其中:
2.根据权利要求1所述的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,其特征在于,所述面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型OHTPN表示为:OHTPN={Ob,R},
其中:Ob={Obi|i=1,2,…,n},Obi为装配工艺子网对象,n表示整个装配过程由n个装配工艺子网组成,每个装配工艺子网能够独立完成相对应的装配活动;
R={Rij|i,j=1,2,…,m,i≠j}为装配工艺子网之间的信息传递网,用以表征两个装配工艺子网之间的信息交互和逻辑顺序;
所述装配工艺子网对象Obi={Pi,Ti,Ii,Oi,D,Λ,M0},其中:
Pi为第i个装配工艺子网对象Obi内的有限库所集合,Pi=NP∪RP∪TP∪OP∪IM,其中NP为普通库所,RP为资源库所,TP为检验库所,OP为对象库所,IM为输入信息库所;
Ti为第i个装配工艺子网对象Obi内的有限变迁集合,Ti=NT∪TT∪ST∪AT∪g,其中NT为普通变迁,TT为时间变迁,ST为状态变迁,AT为动素变迁,g为门变迁;
Ii:P×T→N为库所到变迁的输入弧的有限集合;
Oi:T×P→N为变迁到库所的输出弧的有限集合,表示装配工艺信息流的输入或输出关系;
D为对应时间变迁集的时间集,为确定性时间;
Λ为对应随机时间变迁集的时间集,为随机时间;
M0为所有装配工艺子网的初始标识;
所述装配工艺子网之间的子信息传递网Rij={OMi,gij,IMj,Iij,Oij},其中:
OMi为装配工艺子网对象Obi的输出信息库所有限集合;
gij为Obi至Obj的信息传递门变迁的有限集合;
IMj为装配工艺子网对象Obj的输入信息库所有限集合;
Iij(OMi,gij)是从输出信息库所OMi到门gij的输入函数;
Oij(IMj,gij)是从门gij到输入库所IMj的输出函数。
5.根据权利要求1所述的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,其特征在于,所述装配对象子网对象AO是一个四元组,AO={SPart,FPart,HPart,ST},其中:SPart是结构件;FPart是线缆;HPart是人体;ST是描述AO状态的函数。
6.根据权利要求1所述的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,其特征在于,所述装配工艺信息包括装配检验、装配资源、装配时间。
7.根据权利要求6所述的基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法,其特征在于,所述装配时间包括确定性时间、随机性时间和虚拟时间,所述装配时间的计算过程如下:
结合所述确定性时间和所述随机性时间分别计算顺序、并发、选择和循环装配过程的每个时间Petri子网的装配时间,并通过遗传算法对特定装配环节中的时间Petri子网的装配时间的变迁序列集进行模拟推算。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711174256.4A CN107784189B (zh) | 2017-11-22 | 2017-11-22 | 基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711174256.4A CN107784189B (zh) | 2017-11-22 | 2017-11-22 | 基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107784189A CN107784189A (zh) | 2018-03-09 |
CN107784189B true CN107784189B (zh) | 2021-05-14 |
Family
ID=61430234
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711174256.4A Active CN107784189B (zh) | 2017-11-22 | 2017-11-22 | 基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107784189B (zh) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3575904B1 (de) * | 2018-05-30 | 2023-06-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur erstellung eines rezeptes für eine verfahrenstechnische prozessanlage |
CN109460599B (zh) * | 2018-10-30 | 2022-06-28 | 南昌航空大学 | 一种装配特征偏差的传递量化分析方法及系统 |
CN111080240B (zh) * | 2019-11-29 | 2023-06-30 | 北京机械设备研究所 | 一种机电产品装配工艺生成方法 |
CN112182918A (zh) * | 2020-08-17 | 2021-01-05 | 北京航空航天大学 | 基于面向对象分层Petri网的研发设计工作流柔性建模方法 |
CN112270057A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-01-26 | 内蒙古第一机械集团股份有限公司 | 一种大型复杂结构件装配方法 |
CN112395778B (zh) * | 2020-11-20 | 2023-07-25 | 重庆理工大学 | 一种复杂产品众包设计过程建模及其众包任务处理方法 |
CN113077679A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-06 | 中国人民解放军海军潜艇学院 | 一种交互式虚拟装配教学方法及系统 |
CN115759989A (zh) * | 2022-11-17 | 2023-03-07 | 海尔(深圳)研发有限责任公司 | 空调产线信息系统的设计方法、装置及相关设备 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10124130A (ja) * | 1996-10-15 | 1998-05-15 | Ricoh Co Ltd | 組立装置 |
CN106168769A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-11-30 | 同济大学 | 一种多耦合混杂流程工业过程的建模及仿真方法 |
CN106408126A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-02-15 | 广东技术师范学院 | 一种面向能耗数据并发采集的三阶段优化方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102289205A (zh) * | 2011-09-09 | 2011-12-21 | 河海大学常州校区 | 基于Agent的赋时着色Petri网的可重构装配系统建模方法 |
-
2017
- 2017-11-22 CN CN201711174256.4A patent/CN107784189B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10124130A (ja) * | 1996-10-15 | 1998-05-15 | Ricoh Co Ltd | 組立装置 |
CN106168769A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-11-30 | 同济大学 | 一种多耦合混杂流程工业过程的建模及仿真方法 |
CN106408126A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-02-15 | 广东技术师范学院 | 一种面向能耗数据并发采集的三阶段优化方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
虚拟维修仿真训练系统研究与开发;陈浩;《中国优秀硕士学位论文全文数据库电子期刊 信息科技辑》;20150315;第2015年卷(第3期);第I138-1236页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107784189A (zh) | 2018-03-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107784189B (zh) | 基于面向对象层次时间Petri网的装配工艺模型建立方法 | |
Mourtzis | Simulation in the design and operation of manufacturing systems: state of the art and new trends | |
Mohebbi et al. | Multi-criteria fuzzy decision support for conceptual evaluation in design of mechatronic systems: a quadrotor design case study | |
Ko et al. | External partner selection using tabu search heuristics in distributed manufacturing | |
KR101283667B1 (ko) | 3d 플랜트 구축 공정 시뮬레이션 시스템 및 그 방법 | |
WO2013040422A1 (en) | Intelligent plant development library environment | |
Bertoni et al. | Model-based decision support for value and sustainability assessment: Applying machine learning in aerospace product development | |
Lechler et al. | Data Farming in Production Systems-A Review on Potentials, Challenges and Exemplary Applications | |
Rao M et al. | Availability modeling of repairable systems using Markov system dynamics simulation | |
Lin et al. | A virtual factory based approach to on-line simulation and scheduling for an FMS and a case study | |
Estable et al. | Systems modelling and simulation of the ESA e. Deorbit space debris removal mission | |
Kumawat et al. | Total span of farm work flow using Petri net with resource sharing | |
Paracha et al. | IoT Based Approach for Assembly Modeling System with Adafruit Cloud | |
Specking et al. | A foundation for system set-based design trade-off analytics | |
Zhao et al. | Formalized reasoning method for assembly sequences based on Polychromatic Sets theory | |
CN105930561A (zh) | 计算机辅助设计中几何造型的数据处理方法和装置 | |
Arezoomand et al. | Investigating Optimal Communication Frequency in Multi-Disciplinary Engineering Teams Using Multi-Agent Simulation | |
Timoshenko et al. | Methodology for the Development of a Digital Twin of Radar Stations of a Functional Block Structure | |
Antonova et al. | Frame-based expert system implementation for resource conversion processes analysis | |
Su et al. | A Three-Dimensional Information Flow Modeling Method for Integrated Fault Diagnosis and Maintenance of Complex System | |
Wang et al. | Intelligent systems for conceptual design of mechanical products | |
Surman et al. | Adversarial inferencing for generating dynamic adversary behavior | |
Fan et al. | Capabilities-based requirement demonstration method for weapon system-of-systems | |
Lopez et al. | Study of framework based on roles for application development of service robots | |
CN118094857A (zh) | 基于任务测试集的异构有无人协同架构设计与评估方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |