摘要：复杂装配作业脑力负荷过高会降低装配绩效和质量,甚至引发安全事故。因此,对装配任务脑力负荷进行准确测量与评估,确定作业人员的脑力负荷水平,是生产系统优化的重要依据。本文针对复杂装配任务的脑力负荷评估问题,设计了基于Lego积木模拟的装配任务实验,使用主观测量法、绩效测量法和生理测量法采集了27项指标数据,分析了各项数据对脑力负荷变化的敏感性,发现绩效测量指标、主观测量指标、注视次数、总注视时间、扫视次数、总扫视时间和平均瞳孔直径这7项指标是复杂装配任务脑力负荷的有效测量指标。基于有效测量指标,采用BP(back propagation)神经网络和贝叶斯线性判别两种建模方法,构建了装配任务脑力负荷综合评估模型。研究结果表明,使用因子分析将7维指标转化为二维综合指标作为主成分输入,使用归一化共轭梯度法为训练算法的BP神经网络模型是装配作业脑力负荷的最佳综合评估模型,其判别准确率达到84.80%。本文提出的脑力负荷测量与评估方法可为装配作业脑力负荷评定和优化提供参考依据。

摘要：探讨复杂装配环境约束下管道设计的难点,提出一种基于复杂装配环境约束下无干涉检查的管道设计方法,通过将空间三维几何无干涉问题转换到二维空间求解,简化求解难度。将复杂装配通路的识别简化为多边形最大内切圆求解;管道敷设路径则由若干典型装配通路横截面最大内切圆圆心插值曲线来确定;管道敷设路径的优化采用直线逼近曲线算法。应用本文提出的方法无须干涉检查即可实现复杂装配环境约束下的管道一次无干涉造型。

摘要：对于结构复杂,装配尺寸精度要求高的产品装配时,为了得到最优的装配组合,考虑封闭环对装配尺寸的影响程度,给出了三种有利于复杂装配优化选配的方法,并行法、主次法和底层优先法。对复杂装配体的选配问题也进行了描述,分析了装配体的装配类型。

摘要：为实现对复杂装配体的内腔进行搜索和分析,在研究空间索引和空间搜索的常用技术与理论基础上,分析应用于复杂装配体的空间索引与空间搜索的关键技术与解决方案,提出一种用于搜索复杂装配体内腔空间的空间搜索方法,并给出算法的实现和实例验证。

摘要：复杂三维模型轻量化是节约存储空间、加快处理速度和实现信息隐藏的有效途径.为了快速有效地生成装配体的轻量化模型,提出了一套面向装配的复杂模型轻量化算法框架及处理流程,以零部件抑制、基于特征缝合的模型表面处理和模型整体抽壳等关键技术为手段,实现了复杂装配模型几何与结构的简化表示.该算法已顺利地运用到相关企业的装配设计,模型轻量化效率比较高,为复杂装配模型的网络协同设计和运动仿真等后续应用提供了一种有益的途径.

摘要：针对复杂装配模型干涉检查效率低的问题,设计了一种基于特征识别和多进程并行的快速干涉检查方法。首先建立常用紧固件模型库,采用特征识别技术快速排除紧固件螺纹干涉。其次,在后台服务器建立多进程并行处理机制,将检查对象分组并分发到多个进程中同时进行干涉检查,显著提升了检查效率。最后,基于CREO开发了INTERF干涉检查工具,以3个大型装配模型为例进行了干涉检查对比测试,验证了方法的有效性。