農業機械裝配分組配置優化研究

馬文軍

（黑龍江省農業機械工程科學研究院佳木斯分院，黑龍江 佳木斯 154004）

農業領域的工程機械產品在其裝配流程中的分組配置時，對于各個指標的精度規定比較高，假如精度不達標，不但可能造成相關產品發生不必要的質量瑕疵，嚴重的情況可能會威脅到生產線上現場裝備人員的安全。特別是在加工制造農業工程機械設備的進程中，在保證相關產品最終品質的情況下，需要做到成本的最合理，為此在導入相關設備的時候必須對于相關設備實施相應的約束操作，應用裝配方面的技術強化各個零部件配置的安裝精度。裝配過程也就是把各個零配件實施深度的加工，經過零配件配置和加工制造出精度指標更理想的產品，降低零配件的不合理庫存數量，減少報廢損失的前提下最大限度地優化新設備的各項成本。因此對于農業領域工程機械裝備進行分組裝配優化和配置實施深入研究和分析有著非常重要的現實意義。

1 農業領域工程機械設備分組裝配優化的配置數學模型簡述

1.1 農業工程機械設備零配部件質量方面的公差等級分組

本文把農業領域的工程機械設備的零配件作為研究的基本問題，以工程機械設備的實際情況為基礎計算零配件間的公差數值，根據公差的具體情況劃分出零配件的公差等級[1]，也就是一級、二級和三級，這些公差等級的區別主要是和新產品公差間的數值大小，一級公差的差值是0，二級公差的差值是Φ，三級公差的差值是γ，且有公差等級之間的關系為γ＞Φ＞0。農業機械產品如圖1所示。

圖1 農業機械產品

1.2 農業領域工程機械設備分組裝配的優化配置過程的邊界約束函數簡述

參考零配件間的公差數值，可以劃分出相應的精度等級，并且在零配件裝配流程中增加其尺寸鏈、成本數值及損失打下的函數等邊界條件，并且需要達到最終配置之后的綜合成本最小值，從而生成農業領域工程機械設備配置過程的約束函數。

1.3 農業工程機械設備質量損失方面的公差函數簡述

通常來講，各種不同類型的精度數值等級的零件的裝配結果由于公差數值的差異將會造成目標數值發生相應的誤差，因為不同等級的誤差情況下制造出來的農業領域工程機械設備的最終品質也各不相同，隨后根據有關產品質量方面的特性，生成一系列和此類產品相對應的零配件損失的公差方面的函數關系，應用定量分析的模式可以得到各種精度等級數值情況下零配件質量方面損失程度的具體的量的關系。

1.4 尺寸鏈的邊界約束條件簡述

一般情況下，為了提高農業領域工程機械設備的產品質量，必須確保零配件的加工精度，為此本文依據裝配工程中有關尺寸鏈方面的內容來分析和研究零配件及裝配過程中的尺寸精度。可以設定農業領域工程機械設備的裝配過程中需要的零配件總共有n個，當中產生的閉環類型的尺寸鏈系統總共有m個，借助極值的方法來進行分析相關的尺寸鏈可以得到，若想達到閉環內部的尺寸標準就要高于或等于增環和及減環和間的差值。

2 通過改進相關粒子群的算法來求解數學模型

2.1 極值的更新過程

粒子群類型的計算方法具有函數的收斂性能優良、魯棒性相對比較好及計算過程容易實現等優勢，不過該方法也有特定的缺陷，也就是容易發生局部收斂的情況，所以在計算的進程中必須假如小生環境共享的因子來進行調節。這個過程的本質原理即為應用2個單獨的個體之間具有的相似性的特性，采用共享類型的適應度函數關系來計算位于群體內部的相關個體自身的適用程度，確保在后期的進化操作過程之中，粒子群類型的計算方法能夠按照現階段的適應程度來實施相應的計算步驟，保證粒子種群在進化之后具有適當的多樣性特征[2]。

2.2 動態化歸檔的極限值對于外部集合的更新操作

動態化歸檔相關的技術具有的本質特征即為把現階段最適合的粒子導入到正在運算的電腦設備之中，確保最適合的個體具有連續性及群體集合的優秀屬性，從而防止群體組織發生退化方面的情況。

2.3 數學模型的解析過程簡述

（1）把相關個體的極值、粒子群系統、參數數值初始化以及速度數值實施相應的初始化操作處理，并且產生隨機的初始群體集合的坐標。

（2）在系統的目標函數的條件下，分別計算出所有粒子部分的適應程度數值。

（3）對于Pareto解析集實施排除操作，挑選出初始群體集合中的非支配類型的解集，并把這類解集保存以待后續使用。

（4）經過適應程度共享的運算機理來導出粒子群內部的小生環境數值及共享的適應程度數值。

（5）持續進行運算操作，得到全新的粒子單體的極限數值，設定相關的粒子在當前情況下的更新區域的平均適應程度數值要比之前的粒子要好些，這樣的情況就要留取這個全新的粒子單體的極限數值，如果不是這樣的情況，就無須更改單個粒子單體的極限數值。

（6）進一步在適應程度的極限數值及輪盤的操作模式的前提下得到相關粒子集合的最理想位置。

（7）對于當前的群體進行識別，決定是否可以終止計算過程，如果不符合相應的終止條件，則進行后續的迭代操作，一直到計算的結果滿足終止條件為止，把計算的結果輸出，并且終止相關的迭代操作。

（8）將全部的群體集合與保存好的粒子進行混合操作，根據動態歸檔存放的解決方案，挑選出最后用于進化的種群集合，并且應用其來代替前面一次的迭代操作所得到的種群集合，這個過程一直進行到迭代操作滿足終止的條件為止，隨后生成Pareto系統的最適合的解集，從而實現粒子集群算法的整個過程，求解之后得出配置數學模型中的最適合的解集，可以實現農業領域工程機械設備分組裝配最優化配置操作過程。

3 實驗過程和結果分析

3.1 解集的收斂性分析

解集的收斂性體現的是該方法能否迅速高效地得到結果并且進行輸出，在相同的條件下應用3種辦法實施同一種類農業領域工程機械設備分組裝配的配置操作，對各類方法的收斂性進行比對，收斂性越好的方式表明其配置方法越優秀。通常來講，適應程度數值越小，則個體就會越優良，應用最優的單體的保留方式能夠得到相關的最優秀的解集，提高相關算法解集的收斂性特征。實驗結果的比較情況如圖2所示。

圖2 3種解法的收斂性比較

上述解法當中，適應程度即為通過優化設置之后農業領域工程機械設備中有可能發生誤差的最大值，最佳的適應程度數值應該是0.1 mm。依據圖2可知，在經過20次左右的迭代之后，此方法適應程度數值為最小，此時得到解集的結果是最優的適應程度值，表明該方法不但有較好的收斂性，精度數值也比較理想，屬于農業領域工程機械設備分組裝配優化配置過程中的最適合的解決方案。由于本方法在進行分組配置之前就設置了有關農業領域工程機械設備分組裝配的數學模型，并且應用改進的粒子群類型算法進行優化操作和求解步驟，能夠保證農業領域工程機械設備的等級及執行效率，顯著提升系統配置的功能，增強收斂能力。

3.2 系統配置性能簡述

在同樣的條件下借助3種方法對于10組參考樣本實施配置操作，每組樣本需要進行200次的運算，得到3種方法在所有實驗過程中總體的時間消耗，時間越短，表明此方法的執行效率越好，結果見表1。

由表1可得，本文方法在所有的實驗過程中的總體時間消耗3種方法中是用時最少的，其他2種方法每組實驗的總耗時都超過本文方法，證明了該方法的配置操作的執行效率是最理想的。農業領域工程機械設備質量是關鍵要求，不過其穩定程度屬于單位進一步發展的標準，標準差是算法穩定程度的方式，標準差的后果越小越表明設置精度區別越少，其穩定程度就越強，配置方面的性能越理想，實際的比對見表1。本文工作方法產生的標準差數值最小，說明此辦法配置效果的精度程度高，穩定性效果比較優秀，其他2種方法和本方法相比，穩定性比較差，證明了該方法的配置效果比較理想。

表1 3種方法配置過程的總時間消耗

3.3 農業領域工程機械設備產出率

農業領域工程機械設備分組裝配配置的模式即為應用庫房中能夠應用的零配件加工之后裝配的新產品，最大限度地壓縮生產成本的前提下提升產量。為了評估相關優化方案的優劣，可對此3種方法應用庫房零配件帶來的產出率進行比較，產出率數值越大表示方法越理想，3種操作方法的產出率數據如圖3所示。由圖3可知，本文提出的計算方法得到的產出率數值在實驗結果中均為最理想，表明此方法的零配件應用的效率最好，其他方法不但波動的幅度比較明顯，并且產出率數值過小，不利于農業領域工程機械設備的配置操作，后期的經濟損失將會很大，質量也很難得到保障，說明本文提出的方法的產出率結果是最理想的[5]。

圖3 3種方法的農業領域工程機械設備的產出率

4 結束語

綜上所述，各領域中的機械產品都是由許多零配件組裝而成的，因為操作裝備的持續更新和換代，將會余下許多舊產品的零配件，為提高新產品裝配工作的執行效率，有效壓縮經營成本，提出了粒子群類型算法的農業領域工程機械設備分組裝配優化的配置的理念。此方法的主要原理是設置產品配置的數學模型，應用改進的粒子集合的計算方法來解析此數學模型，實現產品優化配置的目的。通過實驗表明，該方法能夠有效應對收斂性差、產出率低下以及配置過程性能差的難題，為降低生產成本，提升利潤打下堅實的基礎。