Planificación y optimización asistida por computadora de secuencias de ensamble mecánico.

• Main Author: L. L. Tomás García
• Format: Article
• Language: English
• Published: Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría - Cujae 2009-01-01
• Series: Ingeniería Mecánica
• Subjects: Ensamble mecánico; algoritmos genéticos; optimización multiobjetivo; Mechanical assembly; genetic Aagorithms; multiple criteria optimization
• Online Access: http://www.cujae.edu.cu/ediciones/Revistas/Mecanica/Vol-12/1-09/07_2009_01_55_62.pd
• ISSN: 1029-516X; 1815-5944

El presente trabajo versa sobre la generación, planificación y optimización de secuencias de ensamble mecánico a partir de su modelo geométrico tridimensional. Se soporta sobre un enfoque que integra tanto información geométrica como restricciones tecnológicas del proceso de ensamble. En el desarrollo de la misma quedó demostrado, que una vez conocido el modelo geométrico tridimensional de un ensamble, la aplicación de criterios tecnológicos y geométricos al proceso inverso de desensamble y su posterior tratamiento con el método de algoritmos evolutivos, genera una planificación optimizada del su proceso de ensamble mecánico. La integración de la información permite disminuir el número de secuencias a evaluar y de elementos a procesar, con lo que se evita la generación y evaluación de todas las secuencias posibles con la consecuente disminución del tiempo de procesamiento. Como resultado de la aplicación del modelo integrado propuesto, se obtiene la planificación del proceso de ensamble mecánico con una reducción del tiempo de ensamble debido a que en las secuencias de ensamble obtenidas se reduce el número de cambios de dirección de ensamble, los cambios de herramientas y de puestos de trabajo, así como se minimiza la distancia a recorrer debido al cambio de puestos de trabajo. Esto se logra mediante un modelo de optimización multiobjetivo basado en algoritmos evolutivos.This work deals with the combinatorial problem of generating and optimizing feasible assembly sequences and doing the process planning involving tools and work places. The assembly sequences are obtained from a 3D model of the assembled parts based on mating conditions along with a set of technological criteria, which allows automatically analyzing and generating the sequences. The generated assembly sequences are preprocessed and optimized for the assembly Process Planning using Genetic Algorithms. This approach integrates the geometric and technological information of the assembly process, which allows reducing the number of elements and sequences to be processed with the consequent processing time and cost reduction.