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    遺傳算法解決多頭動臂式貼片機的路徑優(yōu)化

    2015-11-09 08:29:24王寶仁胡曉琳
    機械工程師 2015年3期
    關鍵詞:貼片機動臂供料

    王寶仁, 胡曉琳

    (山東科技大學,山東 青島 266590)

    0 引言

    隨著電子制造業(yè)的迅猛發(fā)展,目前由晶體管、電子管等電子元器件組成的電子設備日益小型化、微型化,生產技術也向著批量化、自動化發(fā)展。表面貼裝技術(Surface Mounted Technology,SMT)應運而生,這一技術的產生加速了電子產品的更新?lián)Q代,是印制板制造和研究的主流方向[1]。

    表面貼裝技術(SMT)是一門涉及電子元器件、組裝裝備、焊接方法等多學科的綜合性技術[2]。貼片機是SMT組裝生產線上最核心、最關鍵的設備[3]。隨著貼片機技術的發(fā)展,貼片機的結構變得越來越復雜 ,多頭貼片機己成為市場的潮流,結構的復雜化和貼片頭的增加對解決算法提出了新的要求。

    文中針對多頭動臂式貼片機,探討在供料器位置確定后,分析元件貼裝順序的優(yōu)化問題,采用遺傳算法來解決該問題。

    1 貼裝工藝簡介及建模

    貼片機是由計算機控制,通過吸取、移動、對中、放置等步驟將元件準確放置在PCB已定位置[4]。貼片工藝過程如下:首先PCB通過輸送帶被輸送到相應位置并固定,然后裝有貼片頭的動臂移到供料器的相應位置依次吸取元件,之后移到 PCB上的相應位置,依次貼裝這些元件。如此循環(huán)取貼,直到所有元件取貼完畢后卸掉PCB。

    多頭動臂式貼片機貼裝路徑包括元件拾取和元件貼裝兩部分,一次取貼循環(huán)可以實現(xiàn)多個元件的貼裝,將一次循環(huán)中取貼的元件稱為一組,那么元件的拾取問題包括兩個部分:組內元件的拾取和組間元件的拾取。組內元件拾取時動臂移動距離必須最短,并且要求元件的拾取次數(shù)盡可能等于吸嘴個數(shù)以減少組間往返次數(shù)。元件組間的拾取則需要根據元件的貼裝順序來進行求解,以減少循環(huán)過程中動臂拾取元件組的移動距離。

    拾取元件時,動臂的移動距離為

    式中:K表示取貼循環(huán)的次數(shù);L表示同一組拾取元件的個數(shù)(本文中采用 4 頭貼片機,L=4);dl,(l-1)表示同一元件組內拾取元件時動臂的移動距離。

    元件的貼裝順序包括組內元件的貼裝順序和組間元件的貼裝順序。組內元件的貼裝順序是指完成一組(L個元件)的貼裝順序。對于吸嘴上的L個元件,確定各個元件在PCB板上的貼裝位置后根據遺傳算法優(yōu)化元件的貼裝順序,從而獲得最短的貼裝距離。元件組間的貼裝順序是元組之間拾取和貼裝的順序,這需要根據組內元件順序和供料槽上元件的分布位置來決定。

    元件貼裝時,動臂的移動距離可以表示為

    其中:更換吸嘴時,

    不需要更換吸嘴時,

    式中:H為動臂上吸嘴的個數(shù);h為第k個元件組內貼裝的順序編號;di,(i+1)為組內2個相鄰貼裝元件間動臂的移動距離;d(k-1),k為第 k-1 次取貼循環(huán)和第 k 次取貼循環(huán)之間動臂移動的距離;PHk-1為第k-1組元件中最后一個貼裝元件的貼裝位置;P1k為第 k組元件中第一個貼裝元件的貼裝位置;S1k為第 k組元件中第一個拾取元件所在供料槽位置;SHk為第k組元件中最后一個拾取元件所在供料槽位置;PANC為吸嘴更換處的位置;更換吸嘴時動臂先由上一次循環(huán)的最后貼裝點移動到吸嘴更換處(ANC)更換吸嘴,后由ANC移動到供料槽下一次循環(huán)需要吸取的第一個元件的供料槽位置,順次吸取H個元件后,由最后的元件供料槽位置返回PCB板進行本次循環(huán)的元件貼裝。不需要更換吸嘴時,動臂只需往返于PCB與供料槽之間,因此貼裝過程要盡量少地更換吸嘴,以達到最佳的貼裝路徑。

    2 遺傳算法

    遺傳算法是由美國密歇根大學John Holland教授受自然界生物進化過程的啟發(fā)所提出的一種全局隨機搜索優(yōu)化算法[6]。該算法把問題的解表達成“染色體”,在執(zhí)行算法之前,先給出一群“染色體”即假設解。然后把這群“染色體”放置在問題的環(huán)境中,按照適者生存的原則,較適應的“染色體”存活下來進行復制,再經過交叉、變異的過程產生更適應環(huán)境的下一代"染色體"群。這樣一代一代地進化,最后收斂到最適應環(huán)境的一個染色體,這就是問題的最優(yōu)解[7]。

    2.1 種群初始化

    根據遺傳算法內容,用n個自然數(shù)編碼PCB板上n個元器件的貼裝位置,這n個自然數(shù)的不同排列方式就代表n個元器件貼裝的不同次序,也就是貼片機頭的不同路徑。

    2.2 適應度計算

    在適應度計算過程中,不僅要考慮組內元件的貼裝過程(式(2)~式(4));還要考慮元件拾取時,動臂的移動距離(式(1))。因此,先計算元件貼裝過程的移動距離D2(包括吸嘴更換的路徑距離),其中每4個元件之間插入一個拾取元件時動臂移動距離D1,之后計算整個裝配過程的路徑之和。

    2.3 遺傳操作

    1)選擇方法。采用輪盤賭方法來進行選擇,先計算各個路徑的適應值和適應起止區(qū)間,通過輪盤賭方法選擇是否保留該個體以獲得一個新種群。然后求新種群的適應值,再根據輪盤賭方法來選擇是否保留這個個體。

    for(i=0;i

    {

    p=rand()%1000/1000.0;

    if(p

    newpopulation[i]=population[0];

    else

    {

    for(j=0;j

    If(p>=population[j].cfitness&&p

    newpopulation[i]=population[j+1];

    }}

    2)交叉。交叉過程首先產生一個隨機數(shù),隨機數(shù)與交叉概率Pc比較,當這個隨機數(shù)小于Pc時,進行交叉,否則不執(zhí)行。

    for(i=0;i

    {

    x=rand()%1000/1000.0;

    if(x

    {……

    if(max

    {temp=max;max=min;min=temp;}

    flag=max;

    for(j=min;j<=(max+min)/2;j++)

    {

    swap(&population[i].gene[j],&population[i].gene[flag]);

    flag=flag-1;

    }}}

    3)變異。變異過程也是先產生一個隨機數(shù),隨機數(shù)與變異概率Pm進行比較,當這個隨機數(shù)小于Pm時,則進行變異,否則不執(zhí)行。

    for(i=0;i

    {

    x=(int)rand()%1000/1000.0;

    if(x

    {……//隨機產生 x1,x2

    swap(&population[i].gene[x1],&population[i].gene[x2]);

    }}}

    3 實例探究

    用文中提到的遺傳算法對一塊需要貼裝200個元件的PCB板作為實例進行計算。設定印制板橫、縱坐標限于0~100之間單位為mm;依據印制板生成20個元器件的裝配位置,共有10種元件類型,供料槽寬度為15mm。

    設定遺傳算法中種群大小為50,遺傳代數(shù)為100,交叉概率Pc=0.8,變異概率Pm=0.01,計算結果如下:

    ……

    第1代,個體 47:18 5 10 12 2 19 6 7 17 3 1 0 11 16 8 9 4 15 14 13代價值為:18718

    第1代,個體 48:1 3 8 6 7 5 0 2 4 9 代價值為:18859

    第1代,個體49:8 6 3 1 9 5 7 4 2 0 代價值為:19455

    當前第2代:

    第2代,個體0:4 3 0 1 7 5 8 9 6 2代價值為:13771

    第2代,個體 1:1 7 3 4 5 8 6 2 9 0 代價值為:15302

    第2代,個體 2:6 2 5 7 8 4 9 3 0 1 代價值為:15474

    ……

    第 100代,個體 47:4 3 9 6 1 0 7 8 5 2 代價值為:12055

    第 100代,個體 48:4 3 9 6 1 0 7 8 5 2 代價值為:12055

    第100代,個體 49:4 3 9 6 1 0 7 8 5 2 代價值為:12055

    4 結語

    對多頭動臂式貼片機的貼裝過程進行分析,利用遺傳算法解決貼裝路徑的最優(yōu)化問題,利用概率轉移原則進行計算的,而不是單一從一點出發(fā)沿一條線來尋找最優(yōu)路徑,在整個解空間同時搜索這樣有效避免陷入局部最優(yōu)解。將貼裝過程分解成拾取元件和元件組內的貼裝順序,并考慮到了吸嘴更換、元件布置策略等實際問題的影響,使優(yōu)化結果更具與可行性。

    [1] 謝青松,趙立博.SMT表面貼裝技術工藝應用與探討[J].船電技術,2009,29(10):36-38.

    [2] 曾又姣,金燁.基于遺傳算法的貼片機貼裝順序優(yōu)化[J].計算機集成制造系統(tǒng),2004,10(2):205-208.

    [3] 賈春艷.貼片機研究與結構設計[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學,2008:1-35.

    [4] 郎為民,稽英華.表面組裝技術(SMT)及其應用[M].北京 :機械工業(yè)出版社,2007.

    [5] Rogers P,Warrington R.Production planning for surface mount technology lines [J].International Journal of Production Research,2004,42(13):2693-2718.

    [6] 曾又姣,金燁.基于遺傳算法的貼片機貼裝順序優(yōu)化[J].計算機集成制造系統(tǒng),2004,10(2):205-208.

    [7] 王小平,曹立明.遺傳算法-理論、應用與軟件實現(xiàn)[M].西安:西安交通大學出版社,2002.

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