計算機輔助偶件裝配方法的研究

（湖南工業職業技術學院，長沙410208）

計算機輔助偶件裝配方法的研究

朱岱力，歐陽陵江，邵建華
（湖南工業職業技術學院，長沙410208）

偶件裝配不僅需要考慮零件的配合間隙，還需要考慮多項性能檢驗指標。因此，偶件裝配問題可歸結為多項指標組合優化的問題。計算機輔助偶件裝配，通過計算零件實體實效尺寸，利用蟻群法，綜合考慮零件的匹配率和匹配精度，擬定裝配質量目標函數、繪制流程圖，討論了計算機輔助裝配的實施方案，并通過實例加以驗證。

偶件 針閥體 針閥 性能合格率 實體實效尺寸

1 引言

裝配是產品生產過程中的最后一個環節，對保證產品質量具有極其重要的作用。但裝配質量不僅取決于零件的質量，而且還取決于裝配方法。傳統的偶件裝配一般經過試配→檢測→不合格→拆卸→重新選配→再檢測→直至合格的過程。成品的合格數量主要依賴零件的大量庫存和技師們的工作經驗。這樣不僅效率低，在制品存量大，而且增加了裝配過程中的不良品和廢品的發生頻率。近年來，選擇性裝配受到國內外許多學者的廣泛關注[1-5]，但大多集中在尺寸鏈的計算與研究上，對偶件裝配的系統研究較少。計算機輔助偶件裝配方法，對已有零件的各項誤差進行合理搭配組合，以達到既充分利用零件，又滿足裝配精度要求。

2 柴油機偶件的計算機輔助選擇裝配的提出

噴油嘴偶件是柴油機的三大偶件之一，見圖1。它的工作環境差，配合精度要求高，因此在產品出廠前需通過多項性能檢驗。

2.1 噴油嘴偶件裝配性能檢測要求

根據中華人民共和國機械行業標準JB/T 7296－2004，噴油嘴偶件在產品性能檢驗上主要有如下幾方面的要求：噴油嘴偶件的升程要求、流量要求、偶件頸部密封要求、座面密封要求、針閥在針閥體內的滑動性要求、霧化質量要求等等。

2.2 偶件實體實效尺寸裝配的分析

任何零件加工后，所產生的尺寸、形狀和位置誤差均不同程度地影響零件的裝配性能。如圖2所示，軸為配合件，當軸的素線、中心線出現形狀誤差時，軸作用于孔的尺寸將發生變化，使軸與孔的配合間隙減小，有時甚至使配合性質發生變化。

圖1 噴油嘴偶件示意圖

圖2 軸的中心線、素線出現形狀誤差狀況

偶件的性能檢驗僅僅考慮零件的尺寸配合是不夠的，還應考慮零件的形狀誤差和位置誤差。如噴油嘴偶件裝配性能要求針閥在針閥體內有良好的滑動性，同時還要求使用油壓法檢測針閥與針閥體徑部的密封（在進行密封試驗時，試驗設備作用在噴油嘴偶件密封端面的壓緊力為3.7 kN±0.35 kN，壓力從20 MPa下降到18 MPa時，短型孔式密封時間為12～28 s）。盡管形狀誤差、位置誤差有時是局部的變化，但對偶件的性能會產生一定的影響。應根據孔及軸的實體實效尺寸[6]，來分析燃油的流動特性及裝配精度。設孔的測量尺寸為D，由于孔的形狀和位置誤差使孔的作用尺寸偏離理想尺寸，其實際作用尺寸為實體實效尺寸Dsx；同理軸的測量尺寸為d，由于軸的形狀和位置誤差，使軸的實際作用尺寸偏離理想尺寸，其實際作用尺寸為實體實效尺寸dsx，形狀誤差與位置誤差的存在是測量尺寸與實體實效尺寸不相等的主要原因。

孔的實體實效尺寸為：

式中，

Dsx——孔的實體實效尺寸；

D——孔的測量尺寸；

δDx——孔的形狀誤差；

δDw——孔的位置誤差。

軸的實體實效尺寸為：

式中，

dsx——軸的實體實效尺寸；

d——軸的測量尺寸；

δdx——軸的形狀誤差；

δdw——軸的位置誤差。

3 偶件裝配問題的數學描述

在裝配時，應對各種可能的組合方式進行比較，以確定各種方式的優劣。為此建立計算機輔助裝配的優化模型，考慮綜合裝配質量W中的裝配精度q和匹配率η的協調，提出以綜合裝配質量指標W為優化偶件裝配問題的目標函數，表達式為：

式中，

W——綜合裝配質量，W越大則裝配質量越高，相應的裝配性能精度和裝配合格率就越高；

q——裝配精度；

λ、μ——常數，分別表示裝配性能精度指標和裝配率對裝配質量的影響程度；

k——綜合影響系數；

η——裝配零件的匹配率，可表示為：

式中，

n——裝配合格數量；

N1——供裝配的針閥體數量；

N2——供裝配的針閥的數量。

在（3）中的q為：

式中，

f（x1）——第1項性能檢驗指標合格率；

f（x2）——第2項性能檢驗指標合格率；

f（xn）——第n項性能檢驗指標合格率。

4 計算機輔助裝配在噴油嘴偶件裝配中的應用

計算機輔助偶件裝配根據零件庫中零件的尺寸及精度，尋求一組最佳組合，使這些組合的性能檢驗符合技術要求，而不是只選出一副或幾副偶件的性能合格產品，否則將使零件庫中的剩余零件越來越不容易配對，裝配精度不穩定。

4.1 基本流程

在偶件裝配前，2個零件之間是沒有聯系的單體，運用蟻群法，將信息素分布在節點模式，相當于螞蟻從巢穴與食物間尋找最短線路。螞蟻從虛擬點P0（巢穴）出發，一步一步地為整個裝配序列選擇合適的零件，每經過一項性能檢測，相當于螞蟻從巢穴到食物越過一個障礙（岔路口）。當完成全部規定的性能檢測后，等同于完成一次從巢穴到食物的全過程[4]。具體流程見圖3。首先從數據庫中讀取零件的裝配信息：裝配零件針閥體、針閥的個數以及每個零件的尺寸、形狀位置誤差等測量數據；偶件性能的檢測要求。對蟻群（零件）參數初始化，將所有螞蟻放在虛擬起點，根據尺寸參數、精度參數、狀態概率和隨機比例構建路徑，最大限度地選擇所有零件的配對。然后計算各螞蟻的路徑（裝配間隙、性能指標檢測數據等），選擇合適的匹配，計算質量成本，迭代完成一次，并進行全局信息素的更新。沒有找到食物的螞蟻重新回到零件庫，根據信息素的狀況，重新選擇路徑，進行新的零件裝配。當達到最大迭代次數時，選擇最小質量損失時的裝配序列，并輸出裝配清單。

圖3 計算機輔助信息處理流程圖

4.2 裝配模型的建立

偶件選配的模型可描述為：一個裝配體由2個零件組成（以噴油嘴偶件為例即針閥體和針閥），任一待選零件只能出現在一個選配合格的偶件中。為了獲得最優的裝配序列，應選擇合適的優化算法。將零件加工時的各相應工序的尺寸誤差、形狀誤差、位置誤差等信息存儲，在裝配前，讀取這些數據，進行實體實效尺寸計算，模擬流量狀況，密封狀況，選擇最佳配合，以提高產品整體性能檢測合格率。

設零件庫中有N1個針閥體和N2個針閥待選零件，分別用a1、a2…、…、aN1表示針閥體零件，b1、b2…、…、bN2表示針閥零件，每個針閥體均可能與針閥配對，見圖4。第i個針閥體表示為ai，第ai個針閥體的各項精度狀況（尺寸精度或其形狀位置精度）分別表示為ai1、ai2、…、aiq；同理，第j個針閥零件表示為bj，各項工序檢驗精度指標分別表示為：bj1、bj2、…、bjq，見圖5。設偶件需經q項性能檢驗，其任一項性能檢測指標都對應配合零件針閥體、針閥零件的工序檢驗精度狀況，將配合零件的狀況進行相應的模擬裝配，模擬其流量、密封或霧化狀態等性能。例如偶件的頸部密封性能與針閥體的中孔尺寸ai1、針閥外圓的尺寸bj1有關；與中孔的圓柱度ai2、針閥外圓的圓柱度bj2有關；與中孔圓度ai3、針閥外圓的圓度bj3…等等有關，見圖6。將每一個性能檢測項目設定為一個節點，通過實體實效尺寸的模擬配合，計算是否符合該節點的要求，符合則繼續下一個節點，不符合則重新配對。

圖4 零件的計算機選擇方式

圖5 基于蟻群算法的計算機輔助裝配模型

圖6 性能檢測的對應關系

4.3 算法的基本過程

螞蟻在覓食的過程中，是根據各路徑上的信息量及路徑的啟發信息來計算其概率。每只螞蟻都可以認為是一個簡單的智能體，在t時刻選擇下一個零件，并在t+1時刻達到那里。若稱由M只螞蟻在區間（t,t+1）內做M次移動為螞蟻算法的一次迭代，則該算法迭代n次，每只螞蟻就完成一次完整的遍歷。t=0時，螞蟻從虛擬的起始點出發，通過一項一項的性能檢驗，找到最佳匹配的零件，從而構造出一個完整的裝配序列。定義表示螞蟻m在已構造好的部分節點序列，ai在節點j上時，從節點aij移到選擇節點的概率。如果可寫為：

式（6）中ηij為能見度，是基本問題的啟發信息。其計算公式如下：

在每次完成算法迭代時，蟻群中的所有螞蟻的解構均已結束，將一些特定的螞蟻在其中所經過的路徑上進行全局信息素更新，其中解構成元素為節點，其更新方法是：

在式（9）和（10）中，ρ是信息素的余量系數；1-ρ是在t時刻與t+n時刻之間信息素的發揮程度；為了防止信息素的無限積累，ρ為取值在[0,1]之間的常數[7]。

5 實例分析

以柴油機S系列噴油嘴偶件為例，從零件庫中索取對應級別的針閥體零件和針閥零件各30個，設λ=μ=1、k=1，采用傳統人工隨機裝配法和計算機輔助裝配2種方式，進行對比試驗，零件性能檢驗有一項不合格則不進行后續的性能檢驗，試驗結果見表1。

表1 兩種裝配方法的對比結果

采用傳統的裝配方式q=1，η=46%，Q=0.46；計算機輔助裝配，迭代90次后，q=1，η=70%，Q=0.70。

6 結論

在偶件裝配中，利用計算機將尺寸誤差、形狀誤差、位置誤差對裝配精度的影響綜合考慮，通過計算其實體實效作用尺寸，統籌考慮優化配對，能有效地提高了裝配精度和裝配合格率。同時能降低零件的庫存量，減小返修率，提高裝配生產率。

1 Kannan S M,Asha A,Jayabalan.A New Method in Selective Assembly to Minimize Clearance Variation for a Radial Assembly Using Genetic Algorithm[J].Quality Engineering,2005,17(4): 595-607.

2 Fang X D,Zhang Y.A New Algorithm for Minimizing the Surplus Parts in Selective Assembly [J].Computers Ind.Engng,1995,28(2):341-350.

3邵錦文，張振家，馬玉林等．并行組合模擬退火算法在計算機輔助選配系統中的應用[J]．機械設計，2002（11）：39-41．

4徐知行，劉向勇，周曉勤等．基于蟻群算法的選擇裝配[J]．現代制造工程，2007（9）：83-85．

5劉篤喜，孫富振，黃興隆等．航空精密偶件計算機輔助選擇裝配方法的研究[J]．機械制造，2010，6（550）：80-82．

6黃云清．公差配合與測量技術[M]．北京：機械工業出版社，2008．

7段海濱.蟻群算法原理及其應用[M].北京：科學出版社，2005．

Research on the Method of Matching Couplings with Computer Simulation

Zhu Daili,Ouyang Lingjiang,Shao Jianhua
（Hunan Industry Polytechnic,Changsha 410208,China）

The fabrication and assembly of precious components such as fuel nozzle injectors not only require strict component tolerances,but also require the overall finished product to meet or exceed certain performance envelope metrics.How to efficiently and effectively carry out such manufacturing process can be treated as an optimization problem,in which many variables and parameters are taken into account.A computer simulation of component assembly is discussed in this study.The simulation accounts for the GD&T of the assembly and determines components'matching probability and matching tolerances.The simulation utilizes an ant colony optimization algorithm to determine optimal parameters.The flow chart of the algorithm is presented and an experiment is carried out to verify the simulation results.

mating parts,needle nozzle,needle valve,performance pass rate,GD&T

10.3969/j.issn.1671-0614.2011.04.012

來稿日期：2011-05-13項目基金：湖南省教育廳科學研究項目（10C0119）

朱岱力（1960-），女，副教授，主要研究方向為機械加工技術。