CN114800828B - 一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种预制构件混凝土布料机器人负荷分配智能优化方法，包括步骤1：确定布料负荷分配优化变量；步骤2：建立布料负荷分配目标模型；步骤3：建立布料负荷分配约束条件模型；步骤4：采用智能优化方法对目标函数进行计算。本发明方法不仅在生产前能够智能优化设定布料机器人行走机构和布料装置的协同工作参数，而且还可以使它们的布料工作负荷达到最优，提高布料生产效率并节省能耗。

Description

一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法

技术领域

本发明涉及建筑产业化中装配式预制构件混凝土布料机器人自动控制技术领域，具体为一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法。

背景技术

随着建筑行业的日益发展，传统的建筑施工技术因占用人力多、污染大，已不再满足产业发展需要。装配式建筑因其品部件可实现工业化生产，逐渐成为建筑产业的主流发展方向。在政策和市场需求的双重牵引下，新时代我国建筑业正发生深刻变革——专业化、产业化的建筑工业化生产方式逐步替代低水平、低效率的手工业生产方式。

布料机器人是混凝土预制构件生产线的核心设备之一，在其生产过程中，浇筑是其中一个重要生产环节。浇筑过程是通过布料装置与行走机构的配合工作，使混凝土按照指定重量，均匀地浇筑在模具围成的布料区域内。由此可见，布料机器人各装置和机构的工作匹配度，即负荷分配的合理度，会直接影响构件生产质量。在螺旋布料装置转速不变的情况下，如果布料行走速度过快，会造成布料厚度偏薄、不均匀，甚至造成部分缺失等现象发生；如果布料行走速度过慢，则会导致生产周期较长，不仅降低生产效率，而且还会使布料厚度增厚，造成物料浪费。

目前，布料机器人各装置和机构负荷分配的协同工作参数一般在生产前人工确定。这种方式虽然能够初步确定各机构的工作参数，但过于依靠操作人员工作经验，各参数匹配度差。按照此人工设定参数生产，不仅无法实现参数自动设定，更无法实现布料机器人的生产负荷分配优化，实现高效、低耗生产。面对预制构件混凝土布料机器人多参数智能匹配自动设定的负荷分配问题，还缺少有效的解决方法。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法，具体技术方案如下：

一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法，包括以下步骤：

步骤1：确定布料负荷分配优化变量；

从预制构件混凝土布料生产工艺出发，分析布料机器人由电机群驱动的布料装置、行走机构的工作特点，设计优化变量，包括以下参数：布料装置的螺旋转速n、布料机器人行走机构的速度v；

步骤2：建立布料负荷分配目标模型；

根据布料机器人的结构以及生产时各机构的运行特点，建立能耗最小、生产时间最短的布料生产负荷分配目标模型；

步骤3：建立布料负荷分配约束条件模型；

根据布料设备和工艺因素，布料机器人负荷分配目标约束应包括以下内容：布料装置的螺旋转速n、布料机器人行走机构运行速度v以及二者工作参数之间的匹配关系；

步骤4：采用智能优化方法对目标函数进行计算。

所述的一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法，其优选方案为所述步骤2中布料机器人的生产负荷主要为多螺旋布料装置及行走机构的生产负荷，通过调整它们的协同生产工作参数来优化其生产负荷，使布料机器人在完成同等混凝土布料量的条件下所用能耗最小、时间最短，其目标函数为：

式中，P₁为驱动螺旋布料装置所需功率；P₂为驱动布料机器人行走机构运行所需功率；T为完成一定布料量所需要的时间。

所述的一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法，其优选方案为所述步骤3中布料机器人的螺旋转速n及行走机构运行速度v应小于极限值，如式(2)所示：

在单位时间内，螺旋推出的混凝土重量与布料机器人行走路径覆盖的构件几何体重量相一致，由此建立螺旋转速和行走机构运行速度参数之间的关系匹配模型，如式(3)所示：

W＝Lhb·ρ＝Q·t (3)

式中，L为在一定时间t内料斗移动距离，m；h为布料厚度，m；b为布料宽度，m；Q为输送量，kg/s；ρ为混凝土的堆积密度，kg/s；其中，料斗移动距离L和输送量Q的计算如式(4)(5)所示：

L＝vt (4)

式中，m为螺杆数量；ψ为填充率；c为倾斜修正系数；D为螺旋轴外径，m；d为螺旋轴内径，m；ρ为混凝土的堆积密度，kg/s；S为螺距，m；n为螺杆转速，r/min；

整理(3)(4)(5)式可得螺旋转速与布料机器人行走速度关系如式(6)所示：

本发明的有益效果：

本发明提出一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法，不仅自动化、智能化实现了布料机器人的布料装置和行走机构工作参数的合理负荷搭配，而且在完成同等混凝土浇筑重量条件下，消耗能耗最小、生产时间最短。所以，本方法使布料机器人各装置和机构协同工作的负荷能力得到优化，提升了设备的智能化水平，减少了设备对操作人员的依赖，同时还提升了设备的生产效率和能源利用率，为企业提高产值并降低能源成本，符合国家“双碳”背景下设备智能化升级发展方向。

附图说明

图1为布料机器人负荷分配优化流程图；

图2为基于粒子群算法的布料机器人负荷分配智能优化流程图；

图3为基于遗传算法的布料机器人负荷分配智能优化流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优势更加清晰，下面结合具体实施例对本发明做进一步详细说明。此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

以当前预制混凝土构件生产企业广泛采用的多螺旋式混凝土布料机器人为生产应用对象，它具有多螺旋布料装置和行走机构，同时采用粒子群智能优化算法计算多螺旋布料装置和行走机构的协同工作参数，实现布料机器人的负荷分配优化。

一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法，具体方法如下：

步骤1：确定布料负荷分配优化变量；

从预制构件混凝土布料生产工艺出发，分析布料机器人上由电机群驱动的布料装置、行走机构的工作特点，设计优化变量，包括以下参数：布料装置的螺旋转速n、布料机器人行走机构的运行速度v；

步骤2：建立布料负荷分配目标模型；

根据布料机器人的结构以及生产时各机构的运行特点，建立能耗最小、生产时间最短的布料生产负荷分配目标模型；

根据现有混凝土布料机器人来看，多螺旋布料机器人的生产负荷主要集中在多螺旋布料装置及行走机构上，通过调整它们的协同生产工作参数来优化其生产负荷，使布料机器人在完成同等混凝土布料量的条件下所用能耗最小、时间最短，由此可得布料机器人负荷分配优化的目标函数如式(1)所示：

式中，P₁为驱动螺旋布料装置所需功率；P₂为驱动布料机器人行走机构运行所需功率；T为完成一定布料量所需要的时间；

步骤3：建立布料负荷分配约束条件模型；

根据布料设备和工艺因素，建立目标约束条件模型；

考虑到设备及实际工况，布料机器人的螺旋转速n及行走机构运行速度v应小于极限值，如式(2)所示：

在单位时间内，螺旋推出的混凝土重量与布料机器人行走路径覆盖的构件几何体重量相一致，由此建立螺旋转速n和行走机构运行速度参数v之间的关系匹配模型，如式(3)所示：

W＝Lhb·ρ＝Q·t (3)

式中，L为在一定时间t内料斗移动距离，m；h为布料厚度，m；b为布料宽度，m；Q为输送量，kg/s；ρ为混凝土的堆积密度，kg/s；

其中，料斗移动距离L和输送量Q的计算如式(4)(5)所示：

L＝vt (4)

式中，m为螺杆数量；ψ为填充率；c为倾斜修正系数；D为螺旋轴外径，m；d为螺旋轴内径，m；ρ为混凝土的堆积密度，kg/s；S为螺距，m；n为螺杆转速，r/min；

整理(3)(4)(5)式可得螺旋转速与布料机器人行走速度关系如式(6)所示：

步骤4：采用粒子群优化算法对目标函数进行优化，其具体的优化流程如下：

步骤4.1：初始化粒子群的参数，包括：种群数量、粒子的初始位置和速度、最大迭代次数、学习因子；

步骤4.2：对种群中的每一个粒子，根据目标函数评价各个粒子的适应度函数值；

步骤4.3：更新粒子的局部最优值与全局最优值；

步骤4.4：更新粒子的速度和位置；

步骤4.5：判断是否满足终止条件：若满足，则输出布料装置的螺旋转速n以及布料机器人行走机构的运行速度v；若不满足，则继续进行迭代。

实施例2：

以当前预制混凝土构件生产企业广泛采用的多螺旋式混凝土布料机器人为生产应用对象，它具有多螺旋布料装置和行走机构，同时采用智能优化算法中的遗传算法计算多螺旋布料装置和行走机构的协同工作参数，实现布料机器人的负荷分配优化。

一种预制构件混凝土布料机器人的负荷分配智能优化方法，具体方法如下：

步骤1：确定布料负荷分配优化变量；

从预制构件混凝土布料生产工艺出发，分析布料机器人上由电机群驱动的布料装置、行走机构的工作特点，设计优化变量，包括以下参数：布料装置的螺旋转速n、布料机器人行走机构的速度v；

步骤2：建立布料负荷分配目标模型；

根据布料机器人的结构以及生产时各机构的运行特点，建立能耗最小、生产时间最短的布料生产负荷分配目标模型；

根据现有混凝土布料机器人来看，多螺旋布料机器人的生产负荷主要集中在多螺旋布料装置及行走机构上，通过调整它们的协同生产工作参数来优化其生产负荷，使布料机器人在完成同等混凝土布料量的条件下所用能耗最小、时间最短，由此可得布料机器人负荷分配优化的目标函数如式(1)所示：

式中，P₁为驱动螺旋布料装置所需功率；P₂为驱动布料机器人行走机构所需功率；T为完成一定布料量所需要的时间；

步骤3：建立布料负荷分配约束条件模型；

根据布料设备和工艺因素，建立目标约束条件模型；

考虑到设备及实际工况，布料机器人的螺旋转速n及行走机构运行速度v应小于极限值，如式(2)所示：

在单位时间内，螺旋推出的混凝土重量与布料机器人行走路径覆盖的构件几何体重量相一致，由此建立螺旋转速n和行走机构运行速度参数v之间的关系匹配模型，如式(3)所示：

W＝Lhb·ρ＝Q·t (3)

式中，L为在一定时间t内料斗移动距离，m；h为布料厚度，m；b为布料宽度，m；Q为输送量，kg/s；ρ为混凝土的堆积密度，kg/s；

其中，料斗移动距离L和输送量Q的计算如式(4)(5)所示：

L＝vt (4)

式中，m为螺杆数量；ψ为填充率；c为倾斜修正系数；D为螺旋轴外径，m；d为螺旋轴内径，m；ρ为混凝土的堆积密度，kg/s；S为螺距，m；n为螺杆转速，r/min；

整理(3)(4)(5)式可得螺旋转速与布料机器人行走速度关系如式(6)所示：

步骤4：采用遗传算法对目标函数进行优化，其具体的优化流程如下：

步骤4.1：设置遗传算法参数，包括种群大小、每个染色体或个体的长度、最大代数、交叉率、变异率；

步骤4.2：初始化，使用随机方法或者其它方法，产生一个有N个染色体的初始种群；

步骤4.3：对于群体中的每一个染色体，根据目标函数计算其适应度值；

步骤4.4：判断是否满足终止条件：若满足，则输出布料装置的螺旋转速n以及布料机器人行走机构的运行速度v；若不满足，则按照优胜劣汰的原则，根据适应度值的高低选择参与繁衍的父体与母体。对于被选出的父体与母体执行遗传操作，即复制父体与母体的基因，并采用交叉、变异等算子产生出新的种群，并返回步骤4.3。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；因而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (1)

1.一种预制构件混凝土布料机器人负荷分配智能优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：确定布料负荷分配优化变量；

从预制构件混凝土布料生产工艺出发，分析布料机器人上由电机群驱动的布料装置、行走机构的工作特点，设计优化变量，包括以下参数：布料装置的螺旋转速n、布料机器人行走机构运行速度v；

步骤2：建立布料负荷分配目标模型；

根据布料机器人的结构以及生产时各机构的运行特点，建立能耗最小、生产时间最短的布料生产负荷分配目标模型；

步骤3：建立布料负荷分配约束条件模型；

根据布料设备和工艺因素，布料机器人负荷分配目标约束应包括以下内容：布料装置的螺旋转速n、布料机器人行走机构运行速度v以及二者工作参数之间的匹配关系；

步骤4：采用智能优化方法对目标函数进行计算；

所述步骤2中布料机器人的生产负荷主要为多螺旋布料装置及行走机构的生产负荷，通过调整它们的协同生产工作参数来优化其生产负荷，使布料机器人在完成同等混凝土布料量的条件下所用能耗最小、时间最短，其目标函数为：

式中，P₁为驱动多螺旋布料装置所需功率；P₂为驱动布料机器人行走机构运行所需功率；T为完成一定布料量所需要的时间；

所述步骤3中布料机器人的螺旋转速n及行走机构运行速度v应小于极限值，如式(2)所示：

在单位时间内，螺旋推出的混凝土重量与布料机器人行走路径覆盖的构件几何体重量相一致，由此建立螺旋转速和行走机构运行速度参数之间的关系匹配模型，如式(3)所示：

W＝Lhb·ρ＝Q·t (3)

式中，L为在一定时间t内料斗移动距离，m；h为布料厚度，m；b为布料宽度，m；Q为输送量，kg/s；ρ为混凝土的堆积密度，kg/s；其中，料斗移动距离L和输送量Q的计算如式(4)(5)所示：

L＝vt (4)

式中，m为螺杆数量；ψ为填充率；c为倾斜修正系数；D为螺旋轴外径，m；d为螺旋轴内径，m；ρ为混凝土的堆积密度，kg/s；S为螺距，m；n为螺杆转速，r/min；

整理(3)(4)(5)式可得螺旋转速与布料机器人行走速度关系如式(6)所示：