摘要：多槽凹小圆弧成形砂轮难以高精度、高效率修整的问题严重限制了其在精密磨削的应用.本文阐述了成形电极电火花修整凹小圆弧成形砂轮的原理,通过单因素试验研究设计出最佳加工参数组合,利用高精度车刀装置修整了紫铜电极车成砂轮对应的V形槽轮廓形状后进行逐级减能的电火花修整多槽凹小圆弧成形砂轮研究,完成了2 500#粒度和1 000#粒度成形金刚石砂轮修整验证,并磨削了石墨片试件进行检测.试验结果表明该方法在较高效率下控制了砂轮表面质量与轮廓精度,具有一定指导作用.

摘要：粗粒度金属基金刚石砂轮磨削效率高,面形精度保持性好,可以满足各种成形零件的精密加工,但存在因修整困难而难以推广的问题。针对该问题,提出采用电火花机械磨削法修整粗粒度金刚石砂轮。探究了放电参数对修整效率及刀具损耗量的影响规律,并以修整效率为优化目标选取粗修整试验放电参数,以修整精度为优化目标选取精修整试验放电参数。设计了半径为3 mm的凹圆弧、凸圆弧砂轮修整试验,粗修整后凹圆弧、凸圆弧半径分别为2867.510μm、2919.254μm,尺寸误差分别为4.43%、2.69%,轮廓精度PV值为54.34μm;精修整后凹圆弧、凸圆弧半径分别为3005.107μm、3001.588μm,尺寸误差分别为0.17%、0.053%,轮廓精度PV值为17.28μm。最后,磨削碳化硅陶瓷试件,获得凹圆弧、凸圆弧半径的尺寸误差分别为0.24%、0.045%,工件表面粗糙度Ra可达0.463μm。

摘要：超硬磨料砂轮的电火花修整受到极间放电间隙的限制,采用传统的放电介质条件难以达到粗粒度砂轮的修整要求。为此,结合混粉放电加工机理,提出混粉介质中的电火花修整方法,进行压缩空气、去离子水雾和混粉去离子水雾3种介质及不同放电参数下的放电间隙对比试验研究,并开展金刚石砂轮修整和工件磨削试验。试验结果表明:混粉介质电火花修整的放电间隙最大,能提高粗粒度青铜结合剂金刚石砂轮的修整效率,同时优化砂轮修整后的表面形貌、磨粒突出状况和磨削性能。在开路电压为90 V、峰值电流为13.33 A及占空比为50%的最佳放电参数下,混粉介质的电火花修整效率与前2种介质相比可提高28.2%~50.0%;且加入的SiO2粉末使砂轮表面的Si元素分布更均匀、含量更高,进而提高其耐磨性。

摘要：针对产品族混合装配线平衡问题,建立了产品族装配线平衡模型,提出了一种改进的双种群遗传算法对产品族装配线进行优化。首先,通过研究分析产品族装配线的特点,重点考虑了作业之间的相关性;在遗传算法优化过程中,以最小化工作站数、最小化站间和站内负荷指数为优化目标,通过新译码方式弥补传统译码方式的不足,并在双种群中进行个体交换,提高了种群多样性,加快了算法的搜索速度和优化效率。最后,通过小型轮式装载机产品族装配线的平衡优化问题进一步验证了该算法的有效性和可行性。

摘要：企业对产品进行创新改进,带来装配线上装配任务的变化,从而造成已平衡装配线的失衡。针对上述变化给企业混流装配线带来的影响进行了研究,以最小化生产节拍、工作站间的负荷和工人完成新装配任务的调整成本为优化目标来建立混装线再平衡的数学模型;设计了一种新的多目标粒子群算法求解模型,算法中引入各粒子动态密集距离去筛选外部文档的非劣解和指导全局最优值的更新,在控制解的容量的同时保持Pareto解集分布均匀;此外,引入变异机制,提高了种群的全局搜索能力。结合具体实例的验证表明,该改进多目标粒子群算法能有效地解决混装线再平衡问题。

摘要：针对给定工作站数,求最小生产节拍的第Ⅱ类装配线平衡问题,建立了以最小化生产节拍、工作站负荷,最大化装配线平衡率为优化目标的装配线平衡模型,同时设计了一种免疫记忆粒子群算法对模型进行求解。在该算法中充分利用生物学免疫系统调节机制,为保持迭代过程中粒子(抗体)群体的差异性,将免疫记忆、接种、选择等思想引入该算法中,有效提高算法全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;同时加入免疫记忆和免疫接种机制指导粒子的飞行方向,确保粒子种群向更优的方向搜索,提高算法的搜索速度。最后,通过具体装配实例证明了该方法具有更高优化效率,同时验证其有效性和可行性。

摘要：针对装配线平衡与物料配送不配套现象,对装配线平衡和物料配送的协同优化问题进行了研究,建立了装配线平衡最少工作站、最少均衡系数及物料配送路径最短多目标协同优化模型,同时设计了NSGA-II算法对模型进行求解。对算法的拥挤度和拥挤距离的缺点进行了分析和改善,提出的0~1编码方式能提高算法的适用性,对算法局部搜索深度较差引入了基于高斯分布和混沌扰动的变异算子。最后,通过具体实例验证了模型和算法的可行性和有效性。

摘要：针对客户需求变化、产品设计不断升级演进、装配技术与设备更新等迫使装配线再次调整与演进平衡的问题,综述了现有装配平衡/演进平衡的主要内容及研究进展。首先从混流装配线平衡、混流装配线再平衡两方面总结了混流装配线研究进展与平衡规划方法;其次,对混流装配线平衡问题的分类和通用解决方法进行了归纳与总结;最后,在以上研究分析的基础上提出了产品演进驱动下装配线平衡的进一步研究方向。

摘要：本文针对降低混装线企业中的生产成本问题,考虑工人闲置与超载时间内成本的差异,以最小化工作站内闲置与超载成本,最小化产品间的总切换时间为优化目标建立混装线投产排序数学模型。并设计了一种新改进的粒子群算法,算法中引入反向学习优化初始种群分布,从而提高了算法的寻优效率。为避免算法陷入局部收敛,将Baldwinian学习策略引入该算法中,增加了种群中粒子的多样性,提高了种群的全局搜索能力。结合具体实例的验证表明,该改进粒子群算法能有效地解决混装线投产排序问题。