時(shí)間：2023-03-16 15:40:47
導(dǎo)語(yǔ)：在自動(dòng)化職稱論文的撰寫(xiě)旅程中，學(xué)習(xí)并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領(lǐng)您探索更多的創(chuàng)作可能。
1.1人工智能技術(shù)不易受其他因素影響
過(guò)去傳統(tǒng)的控制器在進(jìn)行工作的時(shí)候會(huì)遇到很多外界因素或者機(jī)器自身的問(wèn)題的干擾，并且會(huì)對(duì)工作造成不良影響。但是人工智能技術(shù)在這方面的優(yōu)勢(shì)則比較明顯。例如，人工智能技術(shù)不需要精確的動(dòng)態(tài)模型，所以，即使模型設(shè)置的參數(shù)發(fā)生了變化，也不會(huì)對(duì)其造成太大的影響，而且其對(duì)環(huán)境的要求也不苛刻。所以，人工智能技術(shù)在其運(yùn)行的過(guò)程中，可以不受不確定因素的影響，并且可以實(shí)現(xiàn)較為精準(zhǔn)的自動(dòng)化控制。
1.2人工智能技術(shù)產(chǎn)生的誤差小
人工智能技術(shù)在運(yùn)行過(guò)程中基本不受到來(lái)自外界的影響，而且其本身的抗干擾能力就很強(qiáng)，所以，一旦提前對(duì)系統(tǒng)設(shè)定了參數(shù)，那么在操作過(guò)程中就不用擔(dān)心參數(shù)發(fā)生變動(dòng)。這些參數(shù)在整個(gè)過(guò)程中會(huì)保持在一個(gè)值域之內(nèi)，所以不需要擔(dān)心會(huì)有較大的差值，因此其工作效率也比較高。
2人工智能在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用
2.1智能控制和保護(hù)功能
2.1.1進(jìn)行操作控制。
在進(jìn)行操作的過(guò)程中，使用人員可以通過(guò)鍵盤(pán)或鼠標(biāo)對(duì)隔離開(kāi)關(guān)、斷路器等進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)的或者遠(yuǎn)程的控制，對(duì)勵(lì)磁電流進(jìn)行精準(zhǔn)的調(diào)整。除此之外，還能夠進(jìn)行帶負(fù)荷操作和停機(jī)操作，對(duì)相關(guān)的人員的權(quán)限進(jìn)行限制。
2.1.2對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的收集和處理。
人工智能技術(shù)對(duì)所有開(kāi)關(guān)量、模擬量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的采集，而且根據(jù)先前設(shè)計(jì)好的要求進(jìn)行定時(shí)批量的存貯以及整理等工作。設(shè)置和修改某些參數(shù)，及時(shí)地保護(hù)軟壓板的退投。
2.1.3對(duì)設(shè)備的管理。
人工智能在對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行管理的時(shí)候，可以對(duì)運(yùn)行日志進(jìn)行自動(dòng)保存，并生成報(bào)表的存儲(chǔ)或打印、描繪系統(tǒng)運(yùn)行曲線等。
2.1.4實(shí)行有效的監(jiān)控。
智能技術(shù)能夠?qū)δM量與開(kāi)關(guān)量進(jìn)行全程同步的監(jiān)測(cè)，當(dāng)檢測(cè)過(guò)程發(fā)生異常時(shí)，則可以選擇多種模式進(jìn)行報(bào)警，同時(shí)還可有序地記錄系統(tǒng)里的各項(xiàng)事件、在線分析負(fù)序量計(jì)算等。
2.1.5對(duì)畫(huà)面的顯示。
人工智能技術(shù)可以運(yùn)用圖像生成軟件進(jìn)行真實(shí)畫(huà)面模擬，可以對(duì)有關(guān)設(shè)備和整個(gè)系統(tǒng)的工作運(yùn)行進(jìn)行模擬，并且最終以畫(huà)面的形式顯現(xiàn)到屏幕上。
2.1.6進(jìn)行故障錄波。
智能技術(shù)對(duì)故障波形的獲取具有良好的功能，在獲取的同時(shí)還可以做好相關(guān)的記錄，對(duì)模擬量故障及時(shí)地進(jìn)行錄波和捕捉相關(guān)波形。
2.2智能信息檢索
作為人類智能的模擬理論而產(chǎn)生的新興技術(shù)方法，人工智能具有良好的信息檢索功能。其不僅可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的較為模糊和不確定性的因素進(jìn)行科學(xué)的換算以及推理，還可以根據(jù)信息檢索的結(jié)果提出一些切實(shí)可行的解決方案。人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)還在于它可以將正確的指令精確無(wú)誤的傳達(dá)給各種機(jī)器，進(jìn)而機(jī)器在接受到指令后能夠進(jìn)行正確、正常的運(yùn)轉(zhuǎn)，確保任務(wù)的完成。3.3提高電氣自動(dòng)化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量人工智能系統(tǒng)具有優(yōu)越的條件，其模擬人類智能，并將人工智能技術(shù)中的遺傳算法投入到電器產(chǎn)品的應(yīng)用中。利用人工智能技術(shù)，可以將產(chǎn)品的性能優(yōu)化，假如可以科學(xué)合理地把人工智能技術(shù)運(yùn)用到電氣自動(dòng)化的控制中，那么電子自動(dòng)化性能就會(huì)得到顯著的改善，電氣設(shè)備的運(yùn)行效率也會(huì)被大大提高，電氣自動(dòng)化控制的準(zhǔn)確性便有所保障。這樣一來(lái)，就可以減少在電氣工程自動(dòng)化中人力資源的使用，勞動(dòng)成本也可以隨之降低，進(jìn)而推進(jìn)電氣工程事業(yè)的發(fā)展。此外，人工智能技術(shù)還可以在各種電器產(chǎn)品的會(huì)設(shè)計(jì)中輔助進(jìn)CAD，使產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)周期得到有效縮短，并且能夠?qū)μ岣逤AD技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用程度有很大的幫助，設(shè)計(jì)難度也會(huì)有所降低，產(chǎn)品的質(zhì)量自然就會(huì)提高。
2.4電氣設(shè)備優(yōu)化設(shè)計(jì)
有關(guān)電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)工作是比較復(fù)雜的，需要結(jié)合多方面的理論知識(shí)，比如電磁場(chǎng)、電機(jī)電器、電路等相關(guān)知識(shí)，此外還需要豐富的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。過(guò)去的電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)效率很低，一般是因?yàn)槿狈ο嚓P(guān)的技術(shù)的支持，再加上工作量本身就很大，所以整個(gè)設(shè)計(jì)就顯得比較難，很少有科學(xué)合理的設(shè)計(jì)。但是如今計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速，手工設(shè)計(jì)逐漸被計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）所代替，產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)周期縮短了，設(shè)計(jì)人員的設(shè)計(jì)產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)計(jì)的效率也提高了，而且設(shè)計(jì)已經(jīng)越來(lái)越趨于智能化和高效化。人工智能技術(shù)在電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)應(yīng)用中，主要有兩種方法，即專家系統(tǒng)和遺傳算法。其中，遺傳算法可以直接操作結(jié)構(gòu)對(duì)象，對(duì)優(yōu)化和自動(dòng)獲取搜索空間、自行調(diào)整搜索的方向方面具有指導(dǎo)作用，而且采用先進(jìn)的計(jì)算方法，計(jì)算結(jié)果很精確，因此在電氣產(chǎn)品的智能化優(yōu)化設(shè)計(jì)中應(yīng)用廣泛。而專家系統(tǒng)則不同，它是主要依據(jù)相關(guān)領(lǐng)域的一個(gè)或是多個(gè)專家所提供經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)來(lái)進(jìn)行工作的，它是一個(gè)對(duì)專家的決策過(guò)程進(jìn)行模擬的過(guò)程，從而對(duì)需要人類專家處理的問(wèn)題進(jìn)行處理，這種方式也比較重要。當(dāng)然，除此兩種方法還有很多其他方法，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯等。
3結(jié)束語(yǔ)
關(guān)鍵詞:化學(xué)需氧量;環(huán)境監(jiān)測(cè);綜述
化學(xué)需氧量(COD)是評(píng)價(jià)水體污染的重要指標(biāo)之一。COD測(cè)定的主要方法有高錳酸鹽指數(shù)法(GB11892 - 89)和重鉻酸鉀氧化法(GTB11914 -89) 。高錳酸鹽指數(shù)法適用于飲用水、水源水和地面水的測(cè)定。重鉻酸鉀氧化法(CODCr )適用于工業(yè)廢水、生活污水的測(cè)定，但此法要消耗昂貴的硫酸銀和毒性大的硫酸汞，造成嚴(yán)重的二次污染，且加熱消解時(shí)間長(zhǎng)、耗能大，缺點(diǎn)十分明顯，已不適應(yīng)我國(guó)環(huán)境保護(hù)發(fā)展的需求。為此，人們從不同方面進(jìn)行了改進(jìn)。
1 標(biāo)準(zhǔn)法的改進(jìn)
1.1 消解方法的改進(jìn)
為縮短傳統(tǒng)的回流消解時(shí)間，早期進(jìn)行的工作包括密封消解法、快速開(kāi)管消解法、替代催化劑的選擇等;近期的工作主要包括采用微波消解法、聲化學(xué)消解法、光催化氧化法等新技術(shù)。
1.1.1替代催化劑的研究 重鉻酸鉀法所用的催化劑Ag2 SO4 價(jià)格昂貴，分析成本高。因此，畢業(yè)論文研究Ag2 SO4 的替代物，以求降低分析費(fèi)用有一定的實(shí)用性。如以MnSO4 代替Ag2 SO4 是可行的，但回流時(shí)間仍較長(zhǎng)。Ce ( SO4 ) 2 與過(guò)渡金屬混合顯示出很好的協(xié)同催化效應(yīng)，如以MnSO4 - Ce ( SO4 ) 2復(fù)合催化劑代替Ag2 SO4[ 1 ] ，測(cè)定廢水COD，不但可降低測(cè)定費(fèi)用，還可降低溶液酸度和縮短分析時(shí)間，與重鉻酸鉀法無(wú)顯著差異。
1.1.2微波消解法 如微波消解無(wú)汞鹽光度法測(cè)定COD;微波消解光度法快速測(cè)定COD;無(wú)需使用HgSO4 和Ag2 SO4 測(cè)定COD 的微波消解法;氧化鉺作催化劑微波消解測(cè)定生活污水COD 等。Ramon[ 2 ]等采用聚焦微波加熱常壓下快速消解測(cè)定COD。
與標(biāo)準(zhǔn)回流法相比，微波消解時(shí)間從2h縮短到約10min，且消解時(shí)無(wú)需回流冷卻用水，耗電少，試劑用量大大降低，一次可完成12 個(gè)樣品的消解，減輕了銀鹽、汞鹽、鉻鹽造成的二次污染[ 3 ] 。專著[ 4 ]對(duì)此作了較全面的總結(jié)。
1.1.3聲化學(xué)消解法 盡管微波消解時(shí)間短，但消解完后要等消解罐冷卻至室溫仍需一定時(shí)間。而超聲波消解方便，設(shè)備簡(jiǎn)單，且不受污染物種類及濃度的限制，近年來(lái)已有一些應(yīng)用研究[ 5 ] 。鐘愛(ài)國(guó)[ 6 ]使用自制的聲化學(xué)反應(yīng)器對(duì)不同水樣進(jìn)行了聲化學(xué)消解試驗(yàn)，提高了分析效率，減少了化學(xué)試劑用量， COD 測(cè)定范圍150mg ·L - 1 ～ 2000mg·L - 1 ，標(biāo)準(zhǔn)偏差≤615% ，加標(biāo)回收率96% ～120%。超聲波消解時(shí)，超聲波輻射頻率和聲強(qiáng)是兩個(gè)重要的影響因素。試驗(yàn)表明，超聲波輻射標(biāo)準(zhǔn)水樣30min 時(shí)， 低頻( 20kHz) 、適當(dāng)高的聲強(qiáng)(80W·cm- 2 )有利于水樣的完全消化。
1.1.4光催化氧化法 紫外光氧化快速、高效，在常溫常壓下進(jìn)行，不產(chǎn)生二次污染，因此對(duì)水和廢水分析的優(yōu)勢(shì)特別突出。近幾年來(lái)，半導(dǎo)體納米材料作為催化劑消除水中有機(jī)污染物的方法已引起了人們的廣泛關(guān)注。當(dāng)用能量等于或大于半導(dǎo)體禁帶寬度(312eV)的光照射半導(dǎo)體時(shí)，可使半導(dǎo)體表面吸附的羥基或水氧化生成強(qiáng)氧化能力的羥基自由基( ·OH) ，從而使水中的有機(jī)污染物氧化分解。艾仕云等[ 7 ]提出納米ZnO 和KMnO4協(xié)同氧化體系，并據(jù)此建立了測(cè)定COD 的方法，所得結(jié)果的可靠性和重現(xiàn)性與標(biāo)準(zhǔn)法相當(dāng)。他們還使用K2 Cr2O7 氧化劑、納米TiO2 光催化劑測(cè)定COD[ 8 ] 。通過(guò)光催化還原K2 Cr2O7 生成的Cr3 +濃度變化，可以獲得樣品的COD值。但反應(yīng)仍需恒溫?cái)嚢?，反?yīng)液需離心過(guò)濾。操作煩瑣，且不能在線快速分析。
1.2 測(cè)定方法的改進(jìn)
1. 2. 1分光光度法 分光光度法測(cè)定COD是在強(qiáng)酸性溶液中過(guò)量重鉻酸鉀氧化水中還原性物質(zhì)， Cr6 +還原為Cr3 + ，英語(yǔ)論文利用分光光度計(jì)測(cè)定Cr6 +或Cr3 +來(lái)實(shí)現(xiàn)COD 值測(cè)定。Inaga 等以Ce ( SO4 ) 2作氧化劑，加熱反應(yīng)后測(cè)定吸光度，計(jì)算出COD值。Konno使用自制的比色計(jì)與PC機(jī)相聯(lián)測(cè)定COD，所得結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)法基本一致。光度法測(cè)得COD值快速、準(zhǔn)確、成本低等。目前，國(guó)內(nèi)外不少COD快速測(cè)定儀均是基于光度法原理。如美國(guó)HACH公司制造的COD測(cè)定儀是美國(guó)國(guó)家環(huán)保局認(rèn)可的COD測(cè)量方法。
1. 2. 2電化學(xué)分析法
(1)庫(kù)侖法 庫(kù)侖法是我國(guó)測(cè)定COD的推薦方法，該法利用電解產(chǎn)業(yè)的亞鐵離子作庫(kù)侖滴定劑進(jìn)行庫(kù)侖滴定， 根據(jù)消耗的電量求得剩余K2 Cr2O7 量，從而計(jì)算出COD。廣州怡文科技有限公司和中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站研制的EST22001COD在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)儀，采用庫(kù)侖滴定原理，測(cè)量范圍5mg/L～1000mg/L;測(cè)量時(shí)間30min～60min，測(cè)量誤差≤±5% FS;重復(fù)誤差≤±3%FS，與手動(dòng)分析具有很好的相關(guān)性。
(2)電解法 此法既不外加氧化劑，也不加熱消解水樣，而是利用電化學(xué)原理直接測(cè)量水中有機(jī)物的含量，是COD測(cè)定方法的突破。方法原理基于特殊電極電解產(chǎn)生的羥基自由基( ·OH)具有很強(qiáng)的氧化能力，可同步迅速氧化水中有機(jī)物，較難氧化的物質(zhì)(如煙酸、吡啶等)也均能被·OH氧化。羥基自由基被消耗的同時(shí)，工作電極上電流將產(chǎn)生變化。當(dāng)工作電極電位恒定時(shí)，電流的變化與水中有機(jī)物的含量成正比關(guān)系，通過(guò)計(jì)算電流變化便可測(cè)量出COD 值。作者在這方面作了一些探索工作，取得了初步的結(jié)果[ 9， 10 ] 。由于水樣不需消解，極大縮短了分析流程，還克服了傳統(tǒng)方法中“二次污染”的問(wèn)題。目前，這類儀器代表產(chǎn)品是德國(guó)LAR公司的Elox100A型COD在線自動(dòng)監(jiān)測(cè)儀h[ 11 ] 。儀器測(cè)量范圍從1mg/L～10000mg/L，最大可到100000mg/L，測(cè)量周期2min～6min。此儀器在歐美各國(guó)已得到較廣泛的應(yīng)用，在我國(guó)也獲得國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢疫總局計(jì)量器具型式批準(zhǔn)證書(shū)。
(3)其他電化學(xué)分析法 Dugin[ 12 ]提出以Ce( SO4 ) 2 為氧化劑，利用pH電極和氧化還原電極直接測(cè)定電勢(shì)從而測(cè)定COD 值的方法。Belius2tiu[ 13 ]以兩種不同的玻璃電極組成電池，通過(guò)直接測(cè)定電池電動(dòng)勢(shì)， 對(duì)水樣中COD值進(jìn)行測(cè)定。趙亞乾[ 14 ]以一定比例的反應(yīng)溶液回流10min后，冷卻稀釋，用示波器指示終點(diǎn)進(jìn)行示波電位滴定測(cè)定COD。
Westbroek等[ 15 ]提出Pt - Pt/PbO2 旋轉(zhuǎn)環(huán)形圓盤(pán)電極多脈沖電流分析法，通過(guò)電化學(xué)方法產(chǎn)生強(qiáng)氧化劑，碩士論文有機(jī)污染物在圓盤(pán)電極表面直接氧化或與產(chǎn)生的氧化物質(zhì)反應(yīng)而間接被轉(zhuǎn)化。伏安計(jì)時(shí)電流法和多脈沖計(jì)時(shí)電流法測(cè)COD，可在幾秒中獲得結(jié)果，而且可以在線監(jiān)測(cè)。形成的強(qiáng)氧化媒介可使工作電極表面保持清潔。但方法檢測(cè)限較高，不適合地表水或輕度污染水的測(cè)定。但德忠等[ 16 ]提出混合酸消解和單掃描極譜法快速測(cè)COD 的方法。該法基于用單掃描極譜法測(cè)定混合酸(H3 PO4 - H2 SO4 )消解體系中過(guò)量的Cr6 + ，從而間接測(cè)定COD?；旌纤嵯饣亓鲿r(shí)間只需15min。Venkata等[ 17 ]使用示差脈沖陽(yáng)極溶出伏安法(DPASV)進(jìn)行電化學(xué)配位滴定確定有機(jī)金屬絡(luò)合物的絡(luò)合能力，從而測(cè)定COD。
1.2.3化學(xué)發(fā)光法 根據(jù)重鉻酸鉀消解廢水后其最終還原產(chǎn)物Cr3 +濃度與COD值成正比關(guān)系，以及在堿性條件下， Luminol - H2O2 - Cr3 +體系產(chǎn)生很強(qiáng)的化學(xué)發(fā)光的原理，文獻(xiàn)[ 18， 19 ]提出一種用光電二極管做檢測(cè)器測(cè)定水體化學(xué)需氧量的新方法。
1.2.4紫外吸收光譜法 紫外吸收光譜法是通過(guò)測(cè)量水樣中有機(jī)物的紫外吸收光譜(一般用254nm波長(zhǎng)) ，直接測(cè)定COD。已有工作表明，不少有機(jī)物在紫外光譜區(qū)有很強(qiáng)的吸收，在一定的條件下有機(jī)物的吸光度與COD 有相關(guān)性，利用這種相關(guān)性可直接測(cè)定COD。這種方法不像COD、總有機(jī)碳( TOC)方法那樣明確，但在特定水體中有極高的相關(guān)性，也能真實(shí)反映有機(jī)物含量?；谧贤馕赵頊y(cè)定COD 的儀器已有生產(chǎn)。這類方法均不需添加任何試劑、無(wú)二次污染、快速簡(jiǎn)單，但前提條件是水質(zhì)組成必須相對(duì)穩(wěn)定。此方法在日本已是標(biāo)準(zhǔn)方法，但在歐美各國(guó)尚未推廣應(yīng)用，在我國(guó)尚需開(kāi)展相關(guān)的研究。
2 自動(dòng)在線分析技術(shù)
流動(dòng)分析( FA)用于水樣COD的測(cè)定可將樣品消解和測(cè)定實(shí)現(xiàn)一體化，留學(xué)生論文使整個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)在線化、自動(dòng)化。Korinaga[ 20 ]提出以Ce ( SO4 ) 2 為氧化劑，采用空氣整段間隔連續(xù)流動(dòng)分析法對(duì)環(huán)境水樣中的COD進(jìn)行測(cè)定，采樣頻率達(dá)90次/h，但需特制的閥，且管長(zhǎng)達(dá)18m。陳曉青等[ 21 ]提出測(cè)定COD的流動(dòng)注射停流法，系統(tǒng)以微機(jī)控制蠕動(dòng)泵的啟停，并記錄分光光度計(jì)檢測(cè)到的信號(hào)。由于停流技術(shù)的引入，解決了慢反應(yīng)中樣品的過(guò)度分散問(wèn)題。
Cuesta等[ 22 ]提出COD的微波消解火焰原子吸收光譜- 流動(dòng)注射分析法。用微波加熱消解樣品，未被樣品中有機(jī)物質(zhì)還原的Cr6 +保留在陰離子交換樹(shù)脂上， Cr6 +經(jīng)洗脫后用火焰原子吸收光譜法測(cè)定。這種方法在檢測(cè)中沒(méi)有基體效應(yīng)的影響。
盡管流動(dòng)注射分析的優(yōu)勢(shì)突出，但仍免不了傳統(tǒng)加熱方式。為了提高在線消解效率，不得不加長(zhǎng)反應(yīng)管或采用停留技術(shù)，這又導(dǎo)致分析周期延長(zhǎng)或低的采樣頻率。醫(yī)學(xué)論文微波在線消解效果雖好，但去除產(chǎn)生的氣泡使流路結(jié)構(gòu)復(fù)雜化。但德忠等[ 23 ]將流動(dòng)注射和紫外光氧化技術(shù)引入高錳酸鹽指數(shù)的測(cè)定中，建立了紫外光催化氧化分光光度法測(cè)定高錳酸鹽指數(shù)的流動(dòng)分析體系，并對(duì)多種標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)(葡萄糖、鄰苯二甲酸氫鉀、草酸鈉等)進(jìn)行了研究，反應(yīng)僅需約115min，回收率8310%～11110%，檢測(cè)限為016mg/L。用此方法成功測(cè)定了COD質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)(QCSPEX - PEM - WP)和英格蘭普利茅斯Tamar河水樣品。
Yoon - Chang[ 24 ]將光催化劑二氧化鈦鋪助紫外光消解與流動(dòng)分析技術(shù)聯(lián)用測(cè)定化學(xué)耗氧量，獲得了好的相關(guān)性。李保新等[ 25 ]把化學(xué)發(fā)光系統(tǒng)和流動(dòng)分析法結(jié)合測(cè)定高錳酸鹽指數(shù)，有機(jī)物在室溫條件下發(fā)生化學(xué)氧化反應(yīng)， KMnO4 還原為Mn2 +并吸附在強(qiáng)酸性陽(yáng)離子交換樹(shù)脂微型柱上，同時(shí)過(guò)量的MnO-
4 通過(guò)微型柱廢棄。吸附在微型
柱上的Mn2 + 被洗脫出來(lái)使用H2O2 發(fā)光體系檢測(cè)。若換用職稱論文重鉻酸鐘氧化劑，在酸性條件下，重鉻酸鉀還原生成的Cr ( Ⅲ)催化Luminol - H2O2 體系產(chǎn)生強(qiáng)的化學(xué)發(fā)光可測(cè)定COD。該方法已用于地表水樣COD的測(cè)定。
基于流動(dòng)技術(shù)，綜合電化學(xué)技術(shù)、現(xiàn)代傳感技術(shù)、自動(dòng)測(cè)量技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、現(xiàn)代光機(jī)電技術(shù)研制的COD 在線監(jiān)測(cè)儀，一般包括進(jìn)樣系統(tǒng)、反應(yīng)系統(tǒng)、檢測(cè)系統(tǒng)、控制系統(tǒng)四部分。進(jìn)樣系統(tǒng)由輸液泵、定量管、電磁閥、管路、接口等組成，完成對(duì)水樣的采集、輸送、試劑混合、廢液排除及反應(yīng)室清洗等功能;反應(yīng)系統(tǒng)主要有加熱單元或(和)反應(yīng)室，完成水樣的消解和的反應(yīng);檢測(cè)系統(tǒng)包括單片機(jī)(或工控機(jī)) 、時(shí)序控制和數(shù)據(jù)處理軟件、鍵盤(pán)和顯示屏等，完成在線全過(guò)程的控制、數(shù)據(jù)采集與處理、顯示、儲(chǔ)存及打印輸 參考文獻(xiàn)
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關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)應(yīng)用;裝配規(guī)劃;綜述;虛擬現(xiàn)實(shí);軟計(jì)算;協(xié)同裝配
裝配是產(chǎn)品生命周期的重要環(huán)節(jié)，是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品功能的主要過(guò)程。寫(xiě)作畢業(yè)論文裝配成本占產(chǎn)品制造成本40%～50%，裝配自動(dòng)化一直是制造自動(dòng)化中的瓶頸問(wèn)題。裝配規(guī)劃是在給定產(chǎn)品與相關(guān)制造資源的完整描述前提下，得到產(chǎn)品詳細(xì)的裝配方案的過(guò)程，對(duì)指導(dǎo)產(chǎn)品可裝配性設(shè)計(jì)、提高產(chǎn)品裝配質(zhì)量和降低裝配成本具有重要意義。產(chǎn)品的裝配規(guī)劃通常需要得到零部件的裝配序列、裝配路徑、使用的工裝夾具和裝配時(shí)間等內(nèi)容[1]~[3]。
較早的傳統(tǒng)裝配規(guī)劃采用人工方式，工藝人員根據(jù)設(shè)計(jì)圖紙和技術(shù)文檔，通過(guò)分析產(chǎn)品裝配圖中零件的幾何形狀和位置關(guān)系，必要時(shí)再和設(shè)計(jì)人員進(jìn)行討論，進(jìn)一步明確設(shè)計(jì)者的真正意圖，利用自己的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)規(guī)劃出產(chǎn)品的裝配方案。這種方法工作量大、效率低，且難于保證裝配方案的經(jīng)濟(jì)性。
隨著計(jì)算機(jī)集成制造CIMS和并行工程CE技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，一方面對(duì)裝配相關(guān)的設(shè)計(jì)技術(shù)提出了計(jì)算機(jī)化的要求，以提高和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中其他環(huán)節(jié)的集成化程度。另一方面要求裝配方案的優(yōu)化以降低成本和縮短規(guī)劃時(shí)間以加快產(chǎn)品開(kāi)發(fā)進(jìn)程。受“需求牽引”和“技術(shù)推動(dòng)”兩方面的影響，80年代初，出現(xiàn)了對(duì)計(jì)算機(jī)輔助裝配規(guī)劃(ComputerAidedAssemblyPlanning，CAAP)技術(shù)的研究。到目前為止，CAAP經(jīng)歷了幾個(gè)不同的發(fā)展階段，出現(xiàn)了4種代表性的方法，按照出現(xiàn)的時(shí)間順序及方法的特點(diǎn)，筆者將其歸結(jié)為經(jīng)典裝配規(guī)劃方法、虛擬裝配規(guī)劃方法、裝配規(guī)劃軟計(jì)算方法和協(xié)同裝配規(guī)劃方法。
1經(jīng)典裝配規(guī)劃方法
早期CAAP的研究側(cè)重于裝配序列的規(guī)劃，以產(chǎn)品CAD裝配模型為基礎(chǔ)，寫(xiě)作碩士論文一般采用幾何推理的方法，通過(guò)產(chǎn)品裝配建模、裝配序列推理和表達(dá)以及裝配序列評(píng)價(jià)和選擇為產(chǎn)品面向裝配的設(shè)計(jì)和裝配工藝規(guī)劃提供指導(dǎo)和支持，其過(guò)程通常如圖1所示。
1.1產(chǎn)品裝配建模
產(chǎn)品裝配模型是裝配規(guī)劃的基礎(chǔ)，為裝配規(guī)劃提供裝配體和零部件的相關(guān)信息。常用的裝配信息表達(dá)模型可分為圖模型和矩陣模型。法國(guó)學(xué)者Bourjauct提出了聯(lián)系圖模型[4]，將零件之間的物理接觸關(guān)系定義為聯(lián)系即裝配關(guān)系，圖中的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)零件，邊表示所連接的零件間至少有一種裝配關(guān)系。關(guān)系模型[5]進(jìn)一步區(qū)分了零件之間的接觸關(guān)系和聯(lián)接關(guān)系，圖中包含3種實(shí)體類型：零件、接觸和聯(lián)接，邊表達(dá)了實(shí)體間的關(guān)系。產(chǎn)品等級(jí)裝配模型[6]將裝配體看成具有層次結(jié)構(gòu)性，即裝配體可以分解為子裝配體，子裝配體又可分解為下級(jí)子裝配體和零件的集合，以此表達(dá)產(chǎn)品的裝配組成。
矩陣比圖易于計(jì)算機(jī)表達(dá)和實(shí)現(xiàn)。Dini和Santochi[7]利用干涉矩陣、接觸矩陣和連接矩陣表達(dá)產(chǎn)品，干涉矩陣描述了零部件間沿坐標(biāo)軸方向裝配時(shí)相互間的干涉情況，接觸矩陣描述了零部件間的物理接觸狀態(tài)，連接矩陣描述了零部件間的連接類型。為減少矩陣的數(shù)量，Huang[8]等把6個(gè)干涉矩陣合并為一個(gè)拆卸矩陣，集成的表達(dá)零部件間沿坐標(biāo)軸方向的干涉情況。
1.2裝配序列推理和表達(dá)
基于聯(lián)系圖模型，Bourjauct采用人機(jī)交互“問(wèn)答式”方法獲取裝配優(yōu)先約束關(guān)系[4]，寫(xiě)作醫(yī)學(xué)論文隨后DeFazio和Whitney[9]，Baldwin[10]等人的工作進(jìn)一步較少了需要由用戶回答問(wèn)題的數(shù)量，然后通過(guò)對(duì)裝配優(yōu)約束關(guān)系進(jìn)行推理得到聯(lián)絡(luò)建立優(yōu)先關(guān)系的層次模型表達(dá)產(chǎn)品的裝配序列。
“割集”法是基于拆卸策略的裝配規(guī)劃中通常采用的圖論算法。HomemdeMell和Sanderson[5]通過(guò)對(duì)產(chǎn)品聯(lián)接圖進(jìn)行縮并，利用“割集”算法對(duì)聯(lián)接圖進(jìn)行循環(huán)分解，生成所有可能的子裝配體，直到不可再分。并提出了裝配序列的AND/OR圖表達(dá)方法，圖中的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)裝配過(guò)程中的子裝配體或零件，超弧表達(dá)將子裝配體或零件聯(lián)接在一起形成更大子裝配體的裝配操作。因?yàn)椤案罴彼惴ǖ挠?jì)算復(fù)雜性為O(3N)(N為零件個(gè)數(shù))，因此，對(duì)于復(fù)雜產(chǎn)品的裝配順序規(guī)劃存在指數(shù)爆炸問(wèn)題，這是難以讓人接受的。
1.3裝配序列評(píng)價(jià)和選擇
裝配序列的選擇對(duì)裝配線設(shè)計(jì)、裝配成本、裝配設(shè)備選擇有很大影響，寫(xiě)作職稱論文而評(píng)價(jià)是選擇的基礎(chǔ)。裝配序列的評(píng)價(jià)可分為定性和定量?jī)煞矫嬉蛩豙11]~[13]，定性因素主要考慮的有裝配方向換向的頻度、子裝配體的穩(wěn)定性和安全性、裝配操作任務(wù)間的并行性、子裝配體的結(jié)合性和模塊性、緊固件的裝配、零件的聚合等。定量因素主要考慮的有整個(gè)裝配時(shí)間(包括子裝配體的操作時(shí)間、運(yùn)輸時(shí)間等)、整個(gè)裝配成本(包括勞動(dòng)成本、夾緊和加工成本)、產(chǎn)品在裝配中再定位的次數(shù)、夾具的數(shù)目、操作者的數(shù)目、機(jī)器人手爪的數(shù)目、工作臺(tái)的數(shù)目等。
更多的經(jīng)典裝配規(guī)劃方法研究文獻(xiàn)可以參見(jiàn)TexasA&M大學(xué)Wolter教授的“AssemblyPlanningBibliography”[14]，其中收集了自1980年起近15年經(jīng)典裝配規(guī)劃方法的相關(guān)研究。經(jīng)典方法一般表達(dá)出全部的序列解空間，這使它可能從中找出最優(yōu)的裝配序列，但隨著產(chǎn)品中零件數(shù)量的增加，解空間的組合爆炸給序列的存儲(chǔ)、選優(yōu)帶來(lái)極大困難；且序列的幾何推理方法不易融入人類的裝配知識(shí)，難免產(chǎn)生眾多幾何可行但工藝不可行的序列結(jié)果。
2虛擬裝配規(guī)劃方法
虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)為裝配規(guī)劃的“人－機(jī)”協(xié)同工作提供了契機(jī)。虛擬裝配是指由操作者通過(guò)數(shù)據(jù)手套和三維立體顯示設(shè)備直接三維操作虛擬零部件來(lái)模擬裝配/拆卸過(guò)程，無(wú)需產(chǎn)品或支撐過(guò)程的物理實(shí)現(xiàn)，通過(guò)分析、先驗(yàn)?zāi)Ｐ汀⒖梢暬蛿?shù)據(jù)表達(dá)等手段，利用計(jì)算機(jī)工具來(lái)安排或輔助與裝配有關(guān)的工程決策[15]。虛擬裝配過(guò)程中，人機(jī)可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，即人通過(guò)直覺(jué)/裝配經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)決定產(chǎn)品的裝配過(guò)程，但不能精確地判斷當(dāng)前所有可能裝配的零件，也不太可能準(zhǔn)確判定裝配某一零件后裝配體的穩(wěn)定性等因素，而通過(guò)一定算法和規(guī)則實(shí)現(xiàn)的機(jī)器智能剛好彌補(bǔ)人的不足。虛擬裝配方法得到的不僅僅是零件的順序，還可以包括零件路徑、裝配工具、夾具和工作臺(tái)等信息。圖2為虛擬裝配規(guī)劃的工作步驟。
國(guó)外虛擬裝配規(guī)劃的研究以沉浸式虛擬裝配環(huán)境VADE[16],[17](VirtualAssemblyDesignEnvironment)為代表，寫(xiě)作英語(yǔ)論文通過(guò)建立一個(gè)裝配規(guī)劃和評(píng)價(jià)的虛擬環(huán)境來(lái)探索運(yùn)用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)、制造的潛在技術(shù)可能性，為機(jī)械系統(tǒng)裝配體的規(guī)劃、評(píng)價(jià)和驗(yàn)證提供支持。在虛擬環(huán)境中，利用提取并導(dǎo)入的CAD系統(tǒng)產(chǎn)生的裝配約束信息引導(dǎo)裝配過(guò)程；通過(guò)引入了質(zhì)量、慣性和加速度等物理屬性，基于物理特性進(jìn)行裝配建模，逼真地模擬真實(shí)裝配環(huán)境；支持雙手的靈活裝配和操作；記錄虛擬裝配過(guò)程中產(chǎn)生的掃體積和路徑信息并可進(jìn)行編輯；建立了工具/零件/人相互作用模型，支持裝配工具在虛擬裝配環(huán)境中的運(yùn)用。
國(guó)內(nèi)管強(qiáng)等[18]將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與面向裝配設(shè)計(jì)的理論相結(jié)合，建立了一個(gè)虛擬環(huán)境下的面
向裝配設(shè)計(jì)系統(tǒng)（VirDFA）。萬(wàn)華根等[19]建立了一個(gè)具有多通道界面的虛擬設(shè)計(jì)與虛擬裝配系統(tǒng)（VDVAS），通過(guò)直接三維操作和語(yǔ)音命令方便地對(duì)零件進(jìn)行交互拆裝以建立零件的裝配順序和裝配路徑等裝配信息。在面向過(guò)程與歷史的虛擬設(shè)計(jì)與裝配環(huán)境（VIRDAS）中，張樹(shù)有等[20]通過(guò)識(shí)別裝配關(guān)系進(jìn)行裝配運(yùn)動(dòng)的導(dǎo)航，實(shí)現(xiàn)虛擬拆卸/裝配順序規(guī)劃、虛擬裝配分析。從集成的觀點(diǎn)出發(fā)，姚珺等[21]提出面向產(chǎn)品設(shè)計(jì)全過(guò)程的虛擬裝配體系結(jié)構(gòu)，從方案設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和裝配工藝設(shè)計(jì)3個(gè)層次上分階段地對(duì)產(chǎn)品可裝配性進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)。田豐等[22]提出一個(gè)面向虛擬裝配的三維交互平臺(tái)（VAT），簡(jiǎn)化了虛擬裝配應(yīng)用系統(tǒng)的構(gòu)造，便于應(yīng)用的快速生成。
應(yīng)用虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境開(kāi)展裝配規(guī)劃，提供了一種新的思路和工具。但是，虛擬環(huán)境的構(gòu)建需要較大資金的軟硬件投入，另外，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)本身（如圖形的高速刷新）及其相關(guān)硬件技術(shù)（如力觸覺(jué)設(shè)備）的不成熟使得虛擬裝配的研究仍處于探索階段。
3裝配規(guī)劃軟計(jì)算方法
1994年，Zadeh教授將模糊邏輯與智能技術(shù)結(jié)合起來(lái)，提出了軟計(jì)算方法（softcomputing）[23]。軟計(jì)算以模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率推理為基礎(chǔ)，不追求問(wèn)題的精確解，以近似性和不確定性為主要特征，所得到的是精確或不精確問(wèn)題的近似解。為避免組合爆炸同時(shí)又能得到較優(yōu)的裝配規(guī)劃方案，近來(lái)，基于建模、表達(dá)和尋優(yōu)一體化的裝配規(guī)劃軟計(jì)算方法得到廣泛關(guān)注。
3.1裝配規(guī)劃神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人類形象思維的一種人工智能方法，它是由大量神經(jīng)元廣泛互連而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，寫(xiě)作留學(xué)生論文單一神經(jīng)元可以有許多輸入、輸出，神經(jīng)元之間的相互作用通過(guò)連接的權(quán)值體現(xiàn)，神經(jīng)元的輸出是其輸入的函數(shù)。若將優(yōu)化計(jì)算問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)與網(wǎng)絡(luò)某種狀態(tài)函數(shù)(通常稱網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù))對(duì)應(yīng)起來(lái)，網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)向能量函數(shù)極小值方向移動(dòng)的過(guò)程就可視作優(yōu)化問(wèn)題的求解過(guò)程，穩(wěn)態(tài)點(diǎn)則是優(yōu)化問(wèn)題的局部或全局最優(yōu)解。
Hong和Cho[24]用于機(jī)器人裝配順序優(yōu)化的Hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，考慮裝配約束、子裝配體穩(wěn)定性和裝配方向改變等因素建立網(wǎng)絡(luò)的能量方程，基于優(yōu)先約束推理和專家系統(tǒng)提供的裝配成本驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化方程得到優(yōu)化的序列。但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺乏全局搜索能力，計(jì)算結(jié)果顯示，該方法容易產(chǎn)生不優(yōu)化的裝配順序，且常常只能得到一個(gè)局部最優(yōu)的裝配序列。另外，參數(shù)選擇和初始條件對(duì)網(wǎng)絡(luò)的靈敏度影響大；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用前須進(jìn)行訓(xùn)練，而訓(xùn)練時(shí)要由專家提供較多可行的順序作為樣本。而樣本可能是針對(duì)某種類型的產(chǎn)品，對(duì)其它類型的產(chǎn)品則不一定適用，該方法的應(yīng)用范圍窄。
3.2裝配規(guī)劃模擬退火算法
模擬退火算法源于固體退火思想，將一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題比擬成一個(gè)熱力學(xué)系統(tǒng)，將目標(biāo)函數(shù)比擬為系統(tǒng)的能量，將優(yōu)化求解過(guò)程比擬成系統(tǒng)逐步降溫以達(dá)到最低能量狀態(tài)的退火過(guò)程，通過(guò)模擬固體的退火過(guò)程獲得優(yōu)化問(wèn)題的全局最優(yōu)解。
Saeid等[25]利用模擬退火算法進(jìn)行裝配序列規(guī)劃時(shí)，根據(jù)產(chǎn)品裝配模型獲得裝配優(yōu)先關(guān)系，將裝配過(guò)程總裝配時(shí)間和重定向次數(shù)運(yùn)用多屬性應(yīng)用理論組合成單一目標(biāo)函數(shù)，作為裝配序列優(yōu)化的評(píng)價(jià)函數(shù)。Hong和Cho[26]將裝配約束和裝配過(guò)程的成本映射為裝配序列能量函數(shù)，利用模擬退火算法使裝配序列能量函數(shù)擾動(dòng)地逐步減小，經(jīng)過(guò)多次迭代，直到能量函數(shù)不再變化為止，最后得到具有最小裝配成本的裝配序列。作者將該方法應(yīng)用到一個(gè)電子繼電器裝配體上，并將其性能與利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[24]的裝配規(guī)劃方法進(jìn)行了比較，結(jié)果顯示基于模擬退火的裝配序列優(yōu)化方法可以產(chǎn)生較好的裝配序列并且在運(yùn)算時(shí)間上優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。
模擬退火算法具有較強(qiáng)的局部搜索能力，并能使搜索過(guò)程避免陷入局部最優(yōu)，但模擬退火算法對(duì)整個(gè)搜索空間的狀況了解不多，不能使搜索過(guò)程進(jìn)入最有希望的搜索區(qū)域，從而使得算法的運(yùn)算效率不高。
3.3裝配規(guī)劃遺傳算法
在眾多軟計(jì)算方法中，遺傳算法得到了眾多研究者的重視。寫(xiě)作工作總結(jié)遺傳算法是模仿生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，它將問(wèn)題的可能解組成種群，將每一個(gè)可能的解看作種群的個(gè)體，從一組隨機(jī)給定的初始種群開(kāi)始，持續(xù)在整個(gè)種群空間內(nèi)隨機(jī)搜索，按照一定的評(píng)估策略即適應(yīng)度函數(shù)對(duì)每一個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)，不斷通過(guò)復(fù)制、交叉、變異等遺傳算子的作用，使種群在適應(yīng)度函數(shù)的約束下不斷進(jìn)化，算法終止時(shí)得到最優(yōu)/次最優(yōu)的問(wèn)題解。圖3為裝配規(guī)劃遺傳算法的一般流程。
裝配規(guī)劃遺傳算法的研究重點(diǎn)集中于設(shè)計(jì)裝配序列的基因編碼方式以包含更多的裝配過(guò)程信息、設(shè)計(jì)基因操作的形式和改進(jìn)遺傳算法的局部搜索能力上。Lazzerini等[27]的分段編碼遺傳算法中，將染色體分為3段編碼，第1段表示參與裝配的零件編號(hào)，第2段表示零件的可行裝配方向，第3段表示裝配工具，從而使染色體包含了部分工藝信息。為了提高算法的性能，文中將裝配體分解為子裝配體進(jìn)行裝配，減少了參加裝配序列規(guī)劃的零件數(shù)目；Guan等[28]采用基因團(tuán)編碼方式，一個(gè)基因團(tuán)表達(dá)一個(gè)零件的裝配操作，由被裝配零件號(hào)裝配元、裝配工具裝配元、裝配方向裝配元和裝配類型裝配元組成。在擴(kuò)大采樣空間選擇下一代種群的基礎(chǔ)上，通過(guò)交叉和多層次變異實(shí)現(xiàn)裝配序列并行優(yōu)化。廖小云和陳湘鳳[29]在裝配序列規(guī)劃遺傳算法中設(shè)計(jì)了復(fù)制、交叉、變異、剪貼和斷連5種遺傳算子尋找裝配序列優(yōu)化解。在Smith等[30]的增強(qiáng)型遺傳算法中，選擇下一代個(gè)體并不完全依靠適應(yīng)度，而是先把一定數(shù)量較優(yōu)的個(gè)體復(fù)制到下一代，將適應(yīng)度低但幾何可行的序列用于繼續(xù)產(chǎn)生序列，直到滿足下一代種群中序列個(gè)數(shù)的需求，從而使算法能跳出局部最優(yōu)點(diǎn)，在全局范圍內(nèi)搜索最優(yōu)解。
理論上，找到全局最優(yōu)裝配序列要求參加演化計(jì)算的種群規(guī)模要足夠大，迭代次數(shù)要無(wú)限
多，但在計(jì)算資源和時(shí)間限制下是達(dá)不到要求的。因此，遺傳算法求解裝配規(guī)劃問(wèn)題的效率和結(jié)果依賴于初始種群規(guī)模及其質(zhì)量、遺傳算子及其操作概率等因素。
4協(xié)同裝配規(guī)劃方法
裝配體作為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品功能的載體，零部件可能由不同的企業(yè)設(shè)計(jì)，零部件和產(chǎn)品可能在不同的裝配工廠完成裝配過(guò)程，因此需要設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的協(xié)同工作和決策以保證裝配質(zhì)量和降低裝配成本。計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展縮短了異地人員在時(shí)間和空間上的距離，為實(shí)時(shí)的“人－機(jī)－人”協(xié)同裝配工作提供了可能。
Wisconsin-Madison大學(xué)[31]提出網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的電子化裝配（e-Assembly），探討在Internet/Intranet上利用3D模型進(jìn)行協(xié)同虛擬裝配和拆卸的方法論和工具，擬實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)包括3D交互可視化、協(xié)同裝配/拆卸/維護(hù)/回收等。目前已開(kāi)發(fā)了Motive3D系統(tǒng)，利用Synthesizer模塊可以交互/自動(dòng)進(jìn)行產(chǎn)品的裝配建模和規(guī)劃，Visualizer模塊為用戶在Web平臺(tái)上提供裝配序列規(guī)劃結(jié)果的可視化仿真，但缺少交互修改、調(diào)整功能。在ATS項(xiàng)目[32]實(shí)施中，為了向異地的開(kāi)發(fā)人員展示裝配設(shè)計(jì)和裝配規(guī)劃結(jié)果，嘗試?yán)肰RML作為可視化工具，一方面供設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)瀏覽零部件設(shè)計(jì)，另外將裝配模型用文本編輯軟件進(jìn)行編輯，生成裝配序列的VRML仿真文件，供異地的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)實(shí)時(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)和提出修改意見(jiàn)。但手工編輯文件不但花費(fèi)的時(shí)間長(zhǎng)達(dá)一周，而且每次設(shè)計(jì)修改后都必須重新編輯；同時(shí)，仿真文件僅具有瀏覽功能，不能進(jìn)行交互修改。
Web環(huán)境下的協(xié)同裝配規(guī)劃方法[33]采用協(xié)同工作環(huán)境下的裝配建模、裝配規(guī)劃任務(wù)分配和裝配序列合成等技術(shù)，通過(guò)對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品裝配規(guī)劃問(wèn)題的分解，即降低了單機(jī)規(guī)劃工作模式的復(fù)雜度，又便于集中不同地域多專家的裝配知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行裝配規(guī)劃方案的協(xié)同決策。面向協(xié)同廣義裝配[34]通過(guò)確定裝配子任務(wù)編碼方法、裝配人員評(píng)價(jià)指數(shù)和制定協(xié)同裝配協(xié)議，以VRML為產(chǎn)品模型載體實(shí)現(xiàn)協(xié)同裝配系統(tǒng)。在裝配知識(shí)和規(guī)則的支撐下，支持局域網(wǎng)內(nèi)多用戶實(shí)施產(chǎn)品預(yù)裝配、驗(yàn)證零部件可裝配性，相關(guān)的裝配人員能夠協(xié)同討論裝配方案。Web環(huán)境下3D交互裝配可視化仿真結(jié)構(gòu)是一個(gè)符合開(kāi)放技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的可視化裝配系統(tǒng)[35]，它基于VRML-Java實(shí)現(xiàn)裝配場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)生成、裝配控制、碰撞檢測(cè)以及裝配過(guò)程的動(dòng)畫(huà)回放等功能，目前完成了基于“堆疊”思路的裝配驗(yàn)證方式。但該系統(tǒng)屬于單用戶系統(tǒng)，不能支持多用戶的實(shí)時(shí)協(xié)同裝配工作。
5結(jié)論與展望
CAAP的研究在理論上取得了一定的成果，在工業(yè)界也得到了一定的應(yīng)用，但相對(duì)而言還很少，這說(shuō)明該技術(shù)距離工業(yè)實(shí)用還存在較大差距。裝配規(guī)劃是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)密集型的工作，同時(shí)又與具體行業(yè)和產(chǎn)品有緊密的關(guān)系。經(jīng)典裝配規(guī)劃方法的精確推理在保證序列的幾何可行性方面具有優(yōu)勢(shì)，而軟計(jì)算技術(shù)能夠?qū)⑷说哪：R(shí)融入規(guī)劃過(guò)程中，使得結(jié)果具有更好的工藝可行性，兩者的適當(dāng)結(jié)合將有利于模仿人類裝配專家的實(shí)際裝配規(guī)劃過(guò)程，從而得到合理的裝配方案。
跨地域、跨國(guó)家的網(wǎng)絡(luò)化、協(xié)同化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造新模式的形成使產(chǎn)品裝配成為一個(gè)需要協(xié)同工作和決策的問(wèn)題。隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，建立基于網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同裝配決策平臺(tái)和虛擬環(huán)境，支持異地多人員協(xié)同裝配方案決策將是新形勢(shì)下裝配規(guī)劃研究的新趨勢(shì)。
參考文獻(xiàn)
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