一种基于遗传算法的船用柴油机缸套活塞智能选配方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及相配合的零部件的选配方法，具体涉及船用柴油机的缸套与活塞这两 个相配合零件的选配方法。
【背景技术】
[0002] 船用柴油机的活塞与缸套是一一相配安装的，最好是采用最优配合精度将活塞套 在缸套内部。因此，针对一批活塞与缸套，活塞与缸套之间的选配问题，可描述为η个尺寸 (活塞外径）分别为{d^d^cb，……，d n}的活塞，与η个尺寸（缸套内径）分别为{D^Ds， D3,……，Dn}的缸套之间求解ID,-山|值达到或最靠近最优配合精度的问题，其中：i = l、2、 3、……、n，j = l、2、3、……、n。设矩阵R为|Di-dj|的值，则
：Rij 越靠近最优配合精度，则第i个活塞与第j个缸套之间的配合就越精良。
[0003] 活塞与缸套实际装配过程不仅仅是满足单对缸套活塞的配合尽可能地接近最优 配合的问题，而是要使正在装配的一批缸套活塞的整体配合水平达到配合要求。在活塞与 缸套装配过程中，传统的选配方法是:使用数据库存储活塞与缸套零件尺寸，将其进行遍历 配对，选择匹配精度较高的对应零件进行装配，或者按照零件尺寸大小顺序排列的方法建 立匹配系统，这种传统的选配方法智能性及可靠性都不高。
[0004] 根据实际生产装配的需要，多种多样的零部件选配原则陆续被提出，目前相对成 熟的选配原则包括：1)最优选配原则:寻找符合最优配合精度的零部件进行匹配;2)最佳选 配原则：当没有符合最优配合精度的零部件时，以最靠近最优配合精度的零部件进行匹配； 3)先进先出选配原则：当匹配零部件之间满足完全选配法选配时，为了避免零部件积压，优 先选择最先入库的零部件进行匹配。以上三种选配原则虽然很大一部分满足了大多企业的 选配要求，但针对活塞与缸套，以上三种选配原则不能同时满足使单对缸套活塞的配合尽 可能地接近最优配合要求以及使正在装配的一批缸套活塞的整体配合水平达到配合要求。
[0005] 遗传算法是通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题的方法，在遗 传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，即染色体，形成初始群体;通 过适应度函数给每个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加 遗传操作，经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群，对这个新种群进行下一轮进 化。传统的遗传算法采用轮盘赌的选择方法，这种方法是一种回放式随机采样方法，所有选 择是从当前种群中根据染色体的适应度值，按某种准则挑选出好的染色体进入下一代种 群。由于群体规模有限和操作等原因，使得个体十几倍选中的次数与它应该被选中的期望 值之间存在一定的误差，有时甚至具有较高适应度的个体也不能被选中。传统的遗传算法 米用尚散的二进制编码进行表现值和染色体之间的转换，存在一定的精度损失且算法效率 不够尚。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于解决现有船用柴油机生产过程中活塞与缸套在选配方面存在 的问题，提出一种基于遗传算法的船用柴油机缸套活塞智能选配方法，采用综合选配原则， 在满足单对缸套活塞的配合要求的前提下使一批缸套活塞的配合总体水平更接近于最优。
[0007] 为实现上述目的，本发明一种基于遗传算法的船用柴油机缸套活塞智能选配方法 采用的技术方案是依次按以下步骤：
[0008] A、确定参与匹配的缸套和活塞数量各是n，对所有的缸套和活塞按阿拉伯数字的 顺序依次进行编号，测量每个缸套和活塞的加工尺寸Di和d j，i = 1、2、3、……、n，j = 1、2、 3、……、n，Di为编号为i的缸套内径尺寸，dj为编号为j的活塞外径尺寸;计算出缸套和活塞 匹配公差带a~b，确定匹配精度为c值，a < c < b;
[0009] B、将缸套和活塞中每一对存在匹配关系的尺寸值进行差值计算，即计算Di-dj，得 到一组匹配尺寸差值{R1，R2，R3,……Ri，……Rn}，然后再计算出这一组匹配尺寸差值的平 均值瓦，最后计算出整体方差{1
[0010] C、根据匹配精度c和整体方差值S设定遗传算法适应度函数object=wi*fi+w2*f2， wi、W2是影响系数，满足wi+W2=l，fi= I (Di-dj)-c| ;
[0011] D、用缸套与活塞的阿拉伯数字编号作为基因实值编码，随机生成若干初始染色 体，选择适应度70%的染色体作为下一代染色体，将父代染色体中适应度最高的染色体直 接完整复制到下一代，再经交叉、变异，最终输出最优染色体，即最优的活塞缸套编号的排 列顺序。
[0012] 本发明采用上述技术方案后具有的优点是：
[0013] 1、本发明结合遗传算法的运用，对装配匹配规划的遗传算法代码选择、交叉、变异 方式进行了改进，简化了编程复杂程度，合理解决了编码内部产生的匹配规划出错等问题， 调用遗传算法工具箱函数，更为快捷地生成了匹配优化序列。
[0014] 2、为了计算以及编程的便捷，本发明直接使用零件的编号作为基因实值编码，此 种编码方式不需要进行表现值和染色体之间的转换，减少了内存需求，没有精度损失，且提 高了算法效率。
[0015] 3、本发明将装配过程相近的零部件经预处理编码在一起，从而减少了计算时间， 提高了种群收敛性。函数适应度值采用函数进行系统分配。
[0016] 4、本发明采取最佳保留选择算法取代传统遗传算法中的轮盘赌选择方法，将当前 群体中适应度最高的个体结构完整地复制到下一代群体中，保证遗传算法终止时得到的最 后结果是历代出现过的具有最高适应度的个体，并且交叉采用两点式交叉方法。
[0017] 5、本发明中的变异方法为在满足变异概率时，将染色体基因的序列前后互换，打 破了常规的变异模式，有效地避免了基因重复现象的发生。
[0018] 6、本发明中的停止规则通过设定遗传代数来控制，遗传代数达到设定值则计算停 止，输出当前的最优匹配序列。
【附图说明】
[0019] 图1为本发明一种基于遗传算法的船用柴油机缸套活塞智能选配方法的流程图。
【具体实施方式】
[0020] 参见图1，不同的船用柴油机，由于缸数不同，装配批次不同，所以存在不同数量的 待装的缸套和活塞。首先要分析装配体匹配类别，确定参与匹配的零件组件，比如某型号的 柴油机为十六缸柴油机，则装配m台柴油机时，需要16m对缸套与活塞参与匹配，可确定出参 与匹配的缸套和活塞的数量各是n=16m。然后对所有的缸套和活塞按阿拉伯数字的顺序依 次进行编号，比如给16m个缸套分别编号为1、2、3……16m，给16m个活塞也分别编号1、2、 3......16m〇
[0021 ] 测量每个参与匹配的缸套和活塞的加工尺寸Di和dj，
[0022] i = l、2、3、……、n，j = l、2、3、……、n，n是缸套和活塞的数量，Di为编号为i的缸套 内径尺寸，dj为编号为j的活塞外径尺寸。对所有参与匹配的缸套和活塞的零件加工尺寸 Di、dj的信息进行存储管理，封装录入系统的数据库。然后经计算设置出其匹配公差带为a ~b，确定匹配精度为c值，a^c^b，当活塞与缸套的匹配公差越接近最优匹配精度c时，则 匹配越优。
[0023] 数据库中的活塞与缸套尺寸信息如下表1所示：
[0024] 表 1
[0025]
[0026] 由表1可知，符合加工精度要求的活塞及缸套，在彼此匹配过程中，需要满足匹配 精度- iCOc (a，:b)的要求，才能满足其装配质量要求，且活塞与缸套的尺寸差值 (/J : 越接近匹配精度c，就是越接近最优匹配公差值，则匹配精度越高。
[0027] 在缸套与活塞的选配过程中，规划出匹配规则：优选实际尺寸匹配精度 (D 等于或靠近匹配精度c的缸套与活塞进行匹配，作为匹配条件保证每对缸套与 活塞之间的匹配精度得到优化。将所有参与匹配的缸套和活塞中每一对存在匹配关系的缸 套和活塞的尺寸值进行差值计算，即计算Di-d j，i = l、2、3、......、n，j = l、2、3、......、n，n是 缸套和活塞的数量，得到一组匹配尺寸差值{R1，R2，R3,……Ri，……Rn}，其中Ri为编号为i 的缸套的实际内径尺寸值与和其匹配的活塞的实际外径尺寸值的差值。同时计算出这一组 匹配尺寸差值{Rl，R2，R3，……Ri，……Rn}的平均值I，再计算出整体方差值
，将所得的平均值U的整体方差值S作为衡量匹配 整体优劣的评判标准，控制整机所有批量的缸套与活塞