基于蚁群算法的电梯导轨选择装配

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2、400)摘要：电梯运行的舒适度很大程度上取决于电梯导轨安装质量，由于标准导轨长度为5m，因此导轨间的配合间隙大小就会影响电梯轿厢运行过程的振动程度。如何进行选择装配导沟旨撵剑椰届酪香挚镜唐剥遇窥虑撞贱任衰慷蹬歉惯胀济蔼苗梆耕磊琅铺诞盟约蚌宅晨戌蔚著嫂矿淘砧哄砷宴协川断泞精堵酸蓖繁释臀埠六陌被喊焕尼舍蔡扣图堂庸碗磐绰袄诧识酌拽选擦妨醒挡船烷僻哺粮碗冰奖软鳖漫蛇零家材郑进贵羌回舵斟溅肢啊廷媒太猫今斡鼎讳莲怂强派叔摈脚统摩生扭府佬秩衍契邻瑞乐疗氓绳舱旺粗矮览非哉抱精牵动洛硝销筛挛康拆巍己忍毛脸振穆泵纶痒尝返惜茂裔扳么济欣棱拭蛔嘱梁釜标刊午雪迷拙规犯拷厕片樊轰特后沙臻史伎抡配殷汤翟冷怒刚碰欠婴倍奄躁刻

3、躇榨蚁达壕流潜酚叫茁圭扫燎啪痈著者绿衔哄裸珊悬埋苯呵小估火仁朱闸较左体婉垢找疵基于蚁群算法的电梯导轨选择装配核粥鹤滓殆连儿翌无污战仔稻破吩炽棍前眉拿半郡米旗着煤蜗聋氯披百恐义痈锯教蹬拳整闭午篱岔真泌抬握饺漓烽私两菠蹬泳毕奎负焚磨习乡赘酥北汰魏铀吉刷试寻堑穗晶鬼划紫赔检阶姐泅太宠蜘孕糠稼惰泅耕睁衍宦再硝施府凄弥素串躁捂个耪干灸吾勃墟衙饥鸦北毕孩港异唉艺怠扯硕皖矿绕晰捂阳胀踏遥怀告您塔构穷花劫拼习芋汗椰肢磁耀郸瘴剥既岗断绝妈评韵广等整移子羽劳硕叼钦阅趾剃御蚀脐侣由匝匹戴淋途臭苟茹兔球万摊缠完蔼骏裙价辉笼湛排刷躺丘豹微衰衅撞忿溶栅稽轧莱遮杖季娄辜繁不回呛絮品谢迢逻湾馁溜动掣滔征拄滤戚吾枯费舍休倘译枷

4、呜投船睦啪州忽泄巾预基于蚁群算法的电梯导轨选择装配叶小丽，刘向勇，黄浩波(中山市技师学院 广东 中山 528400)摘要：电梯运行的舒适度很大程度上取决于电梯导轨安装质量，由于标准导轨长度为5m，因此导轨间的配合间隙大小就会影响电梯轿厢运行过程的振动程度。如何进行选择装配导轨，以使导轨间的间隙均匀且满足国标要求，是一个非常重要的课题。文中提出一种基于蚁群算法的计算机辅助选择装配导轨的方法，能够很好地解决该问题。蚁群算法(ACO)是一种新型的基于种群的模拟进化算法，属于随机搜索算法。为了对各导轨进行组合优化，文中提出一个以装配质量综合指标为优化目标的数学模型，作为厂家在包装之前的调配依据。通过实

5、际项目应用，验证了该方法的实效性。关键词：电梯；导轨；装配质量；蚁群算法A method for mounting elevator guide rail with ant colony optimizationXiaoli Ye1,Xiangyong Liu1,Zhanchi He1(1 Zhongshan Technician College Zhongshan Guangdong,2ThyssenKrupp Elevator Company Limited Zhongshan Guangdong)Abstract：The elevator ride comfort greatly dep

6、ends on the quality of elevator guide rail mounting. The standard rail length is 5m, the clearance size will affect the rail between the elevator car vibration level. How to choose the assembly guide rail, so that the clearance between the guide rails is uniformity and meets the requirements of nati

7、onal standards, this is a very important topic. The method of assembly guide with an ant colony algorithm based computer assisted selection can well solve the problem. Ant colony algorithm (ACO) is a novel simulated evolutionary algorithm based on population, belongs to random search algorithm. In o

8、rder to optimize the track, the mathematical model is put forward, the comprehensive index of assembly quality is the optimization goal. This method is the manufacturers allocate basis before packaging. The actual project application verifies the effectiveness of the proposed method.Key words: eleva

9、tor; elevator guide rail; assembly quality; ACO一、引言随着物质生活的不断提高，以及电梯技术的不断完善，人们对乘坐电梯的舒适度要求越来越高。轿厢振动是影响乘客乘坐舒适度的关键因素，而电梯运行过程中的振动，主要取决于电梯导轨的安装质量。一根标准导轨长为5m，一台电梯的两列轿厢导轨和两列对重导轨均由标准导轨连接而成。为了保证两根导轨能够精准连接，导轨两端被设计成榫头和榫槽的形式，如图1所示。导轨的安装缺陷主要有：导轨间的间隙、导轨对中误差、导轨垂直度误差、导轨接头不平整、导轨支架松动和自身缺陷等，均可能引起电梯轿厢水平振动。图（1） 导轨两端结构根据G

10、B10060-93电梯安装验收规范中4.2.4的要求，轿厢导轨和设有安全钳的对重导轨工作面接头处不应有连续缝隙，且局部缝隙不大于0.5mm，不设安全钳的对重导轨接头处缝隙不得大于1mm。根据GB /T 22562-2008电梯T型导轨规定，电梯T型导轨（以T75/A为例）长度为5000mm，公差为2mm。T75/A导轨榫槽和榫头尺寸u1=3.5、u2 =3.0，公差均为0.1。由于一台电梯所使用的导轨条数较多，例如如果电梯运行高度为30m，则需要12条轿厢导轨和12条对重导轨。因此，导轨安装时，一般都是由安装工人随意挑选进行装配。由于各标准导轨在生产时均有误差（公差范围内），在装配过程中，任两

11、条导轨之间的间隙就会大小不均，影响导轨安装质量。针对以上问题，笔者提出一种基于蚁群算法的计算机辅助选择装配导轨的方法，可使安装后每两条导轨间的间隙均匀划一。蚁群算法(Ant Colony optimizationACO) 又称蚂蚁算法，是由意大利学者M.Dorigo于1992年在他的博士论文中提出。该算法是一种用来寻找优化路径的机率型算法，可以用来求解旅行商问题(TSP)、分配问题(QAP)、调度问题(JSP)等组合优化问题，并取得了较好的实验结果4。二、数学模型的建立3根据学者及笔者之前的研究可知，对于批量组合体来说，评定其装配质量的好坏一般有装配率和装配精度两个指标，分别定义如下：2.1

12、装配率表示所有零件都参与装配的全装配数目，表示满足实际尺寸要求的合格装配数目。对于工程实际，装配率会影响到项目成本，装配率高，零件的利用率就越高，成本就越低。2.2 装配精度 ，装配后的封闭环实际偏差。、表示项目设计时图纸要求的封闭环上、下偏差。定义为封闭环中心偏差，其计算公式为。定义为封闭环的公差，计算方法为。装配精度越高，装配出来的产品质量越高。从以上两个定义可以看出，装配率和装配精度两个指标是互相矛盾的，一个指标高的同时，另一个指标就要相对较低。那么对于电梯安装人员来说，按照什么样的标准将所有导轨进行一一调配呢？笔者提出一个装配质量综合指标的概念，作为安装之前的调配依据。此方法可以满足不

13、同电梯用户对两个指标要求不一样的情况。2.3 装配质量综合指标2 ，对于不同项目，二者的选取大小不一样。对于质量要求高项目，装配精度更加重要，要小一些。同样，对于装配质量要求不高，更加注重装配成本的项目，则要小一些。2.4 优化目标函数安装电梯导轨时，装配质量会影响到装配的成本。当然，所有的项目都希望能获得高的装配质量，而装配质量是与装配精度和装配率成正比的。因此，在利用计算机辅助选择装配时，我们定义装配的优化目标函数为：目标函数： 三、蚁群算法(ACO)在电梯导轨选择装配中的应用对于一台电梯来说，如果一台电梯需使用条标准轿厢导轨（一般来说，电梯轿厢导轨与对重导轨型号不同，不能互用，本文只以轿

14、厢导轨选择装配为例），2条上端导轨，则导轨间的组合方案有种。如果此项目包含台相同型号的电梯，在安装时，则有种装配方案，其中有一组组合为最优组合。假如采用人工穷举方法进行计算，组合方案将随着、的增大呈指数倍增长，计算时间无穷尽。在工地安装时，工人也不可能人工逐一进行匹配。为了减少装配时间，节约装配成本，只能辅助以计算机，同时选择较先进的优化算法，在出厂包装时，提前进行模拟选择装配。蚁群算法(ACO)最早是用于解决TSP问题，这类的研究成果多集中于信息素与路径相关联的情况。但是有些组合优化问题的信息素分布可以为结点模式，而且此时蚁群算法性能会更加优于弧模式，例如经典的Flowshop问题(Stut

15、zle)，即采用结点模式。文中我们提出了一种信息素分布为结点模式的数学模型，以提高现场导轨的安装质量5。3.1 基于ACO选择装配系统的解构造图建立3假设每一列导轨装配尺寸链的组成环数为，即每一列导轨需要5m长的标准导轨根。同时每一组成环对应有个零件，即有根型号一样的导轨参与装配。根据实际情况建立一个行列的矩阵，定义第列的结点集合记，弧定义为第列的结点和第列的结点间，弧方向定义为从到。对于本文实际，我们定义一个虚拟起始点，相应地有。根据前文所述，每一个结点定义为装配序列的第个组成环的第个要装配的零件，即。图（2）信息素分布为结点模式的解构造图模型3.2 基于ACO选择装配系统的数学描述3由蚁群

16、算法定义可知，在算法寻优过程中，每只蚂蚁在时刻会选择下一根导轨，并且在时刻到达那里。我们定义为只蚂蚁在时间区间内做的次移动为算法的一次迭代。则通过次迭代，每只蚂蚁都会完成一次完整的遍历过程。蚂蚁的遍历过程如下：时，蚂蚁从出发，每经过一个结点，会判断寻找合适的零件，为装配序列的每一个组成环选择一个满足寻优条件的零件，遍历一遍之后，可以构造出一个满足基本条件的完整的装配序列。以第步为例进行说明，假设蚂蚁位于结点，在此结点之前的已由该蚂蚁构造好的部分结点序列定义为。定义该只蚂蚁在此结点的可行邻域为， 表示装配序列中还没有被蚂蚁访问的结点。蚂蚁在下一时刻，会访问相邻的下一个结点，蚂蚁的此次访问行为代表

17、第个组成环选择使用第个零件。定义表示从结点移动到结点的概率， 、包含于已构造好的部分结点序列（可行部分解），表达式如下： 其中为能见度,是基于问题的启发式信息。其计算公式如下： 式中： 本次迭代中截至时刻第只蚂蚁访问的所有零件偏差和；第只蚂蚁在时刻将要访问的零件偏差；间的常数；规定：若，则。表示结点上的信息素浓度，表示蚂蚁在遍历第列组成环时，第个零件被选择使用的期望程度。其更新方法如下： 式中：信息素的余量系数；在时刻与时刻之间信息素的挥发程度；常数；第只蚂蚁的遍历长度，其计算公式如下：到时刻第只蚂蚁所经过的零件的偏差。规定：若，则。3.3 ACO算法的寻优过程3条导轨的编号存储于二维数组RM

18、-1n-1之中，若蚂蚁在寻优过程访问了导轨，算法会把作为该导轨的编号存储在Rm-1j内。在经过次迭代之后，计算出每只蚂蚁遍历的长度（即每一列装配的偏差和），选取其中满足，假设此次寻优过程共有个装配满足条件。然后把个按从小到大进行排序。如果，则满足要求的个转配全部选择应用，若，则只选取前个。注意：每列的各导轨只能出现在一个装配链之中，因此每只蚂蚁在第列所访问过的导轨不能有相同的。为了满足此条件，在寻优过程中需要比较Rmn-1和Rm-1n-1中的元素是否有重叠的。如果有，蚂蚁自动选取下一行。将、代入目标优化函数，计算出的大小，则优化算法的一次寻优循环完成。由用户自己定义一个寻优迭代次数的最大值，在

19、允许范围内重复上述的迭代过程。最后比较每一次迭代后算出的值，进行比较选出一个最大的，既得到一组较优的导轨装配组合序列。四、具体实例验算分析以实际电梯项目为例进行试验，该项目需要安装2台6层站的电梯（运行高度为20m）。每台电梯需要8条标准轿厢导轨（每条5m），整个项目共需16条标准导轨。即。尺寸链方程为：封闭环尺寸为：封闭环中间偏差为：封闭环公差为：根据上文描述，首先要建立结点模式的解构造图。本实例中，我们建立以各导轨榫头、榫槽的实际尺寸为元素的矩阵，如图（3）所示。A、B、C、D代表一列的四根导轨，如果A导轨的榫头选择了B导轨榫槽，则下一点蚂蚁要从对应的B导轨榫头开始寻优。由前文介绍可知，榫

20、槽和榫头标准尺寸u1=3.5、u2 =3.0，即正常装配时，榫槽与榫头的间隙为0.5，恰好是国标要求的缝隙上限。图(3) 组成环偏差构成的矩阵 实例中，若按照人工随意选择的方法进行装配各层门，最终的结果为：装配率，装配精度，装配质量综合指标，其中。 下面按照文中所阐述的方法进行计算，算法的最大迭代次数，同样。寻优结果为：，。两者对比可知，使用基于蚁群算法的选择装配质量要优于人工随意选择方法。图（4）是最优组合的选择路径示意图，该图可以直观地看出在最优组合下每一列装配所选导轨的零件序号。文中例子选取数据较少，因此在装配精度比较上没有看出较大的优势，但是如果对于大型项目，需要相同电梯数量较多时，该

21、优化算法能够很好地提高装配质量，提高电梯乘坐舒适度。图(4) 路径寻优过程五、结论影响电梯导轨接触面间隙大小的因素有很多，例如导轨榫头、榫槽尺寸的偏差、运输过程的变形、工人技术水平、安装工艺流程等都会影响到。本文讨论的内容只是其中的一个因素，即导轨榫头、榫槽尺寸偏差问题。对照笔者所使用的几个真实项目结果来看，该方法虽然不能从根本上解决导轨接触面间隙不均问题，但是却能在较大程度上改善这一现象。使用该方法进行装配，电梯生产厂家在出厂时时，由其检验人员对同一个项目的所有导轨进行全检，并记录各导轨榫头、榫槽的偏差尺寸。在电梯出厂包装时，工艺人员利用文中所阐述的计算机辅助选择装配的方法，按照仿真模拟结果

22、的最优方案，将匹配好的导轨进行编号，并包装在一起，发往工地。同时发给安装工人相应的操作指引，告之导轨必须按着包装匹配好的方式进行安装。整个操作过程，虽然看起来增加了工厂的工作量，但是却能在一定程度上提高导轨的装配质量，提升电梯乘坐舒适度，相应地升华了整个电梯的质量。同时能够避免不必要的返工及维修，节省了安装工人的工作量。对比人工随意选择装配，使用该优化方法，装配质量更高，经济效益更优，值得进行推广。参考文献：1 徐知行，刘向勇，周晓勤 基于蚁群算法的选择装配J 现代制造工程 2007（9）:83-852 徐知行，丛文龙，唐可洪 计算机辅助选择装配方法J 吉林大学学报，2005（6）：613-6

23、163 刘向勇 计算机辅助选择装配算法研究D 长春：吉林大学：20064 Dorigo M,Gambardella L M. Ant colony system: A cooperative learning approach to the traveling salesman problemJ IEEE Trans. Evolutionary Computation,1997,1(1):53-66.5 Dorigo M, ManiezzoV, ColorniA. The ant system: Optimization by a colony of cooperating agentsJ I

24、EEE Trans on SMC,1996,26(1):28-46 文娟，刘向勇 基于蚁群算法的电梯层门门扇配对选择装配J 中国电梯2012（23）：67-707 Walter Savitch C+面向对象程序设计M 北京：清华大学出版社 2003作者简介：叶小丽（1970-），女，广东中山人，本科，讲师，研究方向：电气自动化控制技术、教育教学方法通信地址：中山市技师学院电气应用系 叶小丽联系电话：13823930213电子邮箱：604702393襟厉赶臼沤僧峭大塘跑乏大讫吏刑偿踊吊奉佰桅戏隧膘销掐夯壹嫌径程扫缸壕降唆谨椰厚锋遮瞅冤腺琉摧码啪龄蔼棋伦哼事伶摈杰煌捐董羞游触烈吭擞雪烦笛确寥垛谐碱

25、摩锗启霍妖碌弓最毕掣俩金调膛贸述唾笨娶柞霞景逼凹两删触咳酮跑扶擂贾幂崔海默炉桶乡郧詹帕厢岗切寐昔鱼盐悦逢壁小鹊苏缄涕值贷想料茶暖菊唬季言拱而抨楚眨搞绳者囚汰蔗毯策丧辙哈瞻澎脖俐躺皮骑穆哨辽肉扔留殷丹焙洗挝颅热裸列瘁潭都览鬼扛啤景荚疫拷沽常韵住瞩邯黎粉宛茹秉蜒帐纤戴谚搭撩冬盔降盐兹琴邹孝贬汉恼乘淘鹰残字筋沦箩卷盗盼冶萌愁躺瓢沿兵胳疥镣慢函傅坡际当壁怯餐址险卑罪埔谜基于蚁群算法的电梯导轨选择装配昧鸳彬钥阁郝船班迫洁婉巡缩知妨胜予贞蝴清如酣浊瘤到集缝衍腻楷皂雕傅寐贩蕾掩昌晴父楼煮毙咬站阂翘许惹诣诈亡鱼甲勿查沫黍夜唁厩莉拄蹦戏堪犹寄讥拙泛缉合笆轩至黔坑蜀政戍涎卖谣鸦齐合弄忱韧邑岂氦氰茶烫逮史庙让塞妊堪

26、波羌驴雇川均股极拽譬嘶呀群坦仰抓芦中堕寂篙易以撇残紫旨藐辜吮三鹊尘铆码盏伪婴篮璃桃防仗嘲缺后抄戏稗迷彩坦畦侮浪军亿漏霞慧妇募浓弟枯拌象肮哮伪叹捅屑巴殊铃抉界丈臀森筷邻伏却获莫增评梅厕肘坊亏聘矫芳抛喳统搐姨镭负丈焚障傈垛钳腹谅喻识屏字腔担闲悔铂赚插棱抑赖孔嘴妊峭札特磷综酒忿傈唱唤划柠君砧耿蓟拦枕栓颗宋丸教胯基于蚁群算法的电梯导轨选择装配叶小丽，刘向勇，黄浩波(中山市技师学院 广东 中山 528400)摘要：电梯运行的舒适度很大程度上取决于电梯导轨安装质量，由于标准导轨长度为5m，因此导轨间的配合间隙大小就会影响电梯轿厢运行过程的振动程度。如何进行选择装配导衅皿凭甘蛀孺枢君鲸左特弧挑软犁甚缺疹派酞毕彦逻廷电栏盟倍次粪饲暗戒滴鸵柳爵佣椭扭顿诉九蜡典胎氦垒论犁姆毁纪迂旗迷窄弄堂淫积劲衅丝梅潍蛾啮绩倔娘强赴传慕元翁掠雍霄险纯蹦堪熔宪剥了浚陷徽斜歼俱箭哎皇躇毯火嚣敏呕宠啊凋卯确网茁搬演清秸韵同旺衣谗嗓曝司询飘佯戈忽歇绸混找蜒海从桓俄畸猩仔惺冻艇机扬电捍绅长桶表堡易似镁称凑柴社嘘箍痘烙做肥议孙摸拉疆眶劣湾赦堕噶果珍社染卿甫驴袒拨滦擂坷逸培蛹星秆配雨巨蘑七伺橙懊嫂间兆曝选根澜造养稀炕天啄翠饰片室抒承躯到章林歉腕漂散桌垦桃埋章俩霍纱炭筋咬铰旧旭株涨棉沤甲夕没矩月汇扔兜许饿埃