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COMPUTER-AIDEDCOMPUTER-AIDEDPROCESSPROCESSPLANNINGPLANNING
Prof. Gino Dini – Università di PisaUltimo aggiornamento: 10/12/11
Vantaggi nell’uso dei sistemi CAPP
• Riduzione del tempo necessario alla pianificazione del processo
• Riduzione dei costi
• Ottimizzazione dei cicli
• Omogeneità dei cicli
• Integrazione informatica
Schema di un sistema CAPP
CAD
Selezione di:macchineutensili,attrezzature, ecc.
Ciclo di fabbricazione
Data base (conoscenza tecnologica)
Integrazione con la fase CAD
Data base
modelli 3D
Data base
disegni 2D
Ricerca dati
geometrici
Ricerca dati
tecnologici
Associazione informazioni
geometriche e tecnologiche
CAPP
Tipologie esistenti di sistemi CAPP
• Sistemi CAPP varianti
• Sistemi CAPP generativi
CAPP variante: fase preparatoria
Data basecicli di
lavorazione
Analisi dei pezzi e creazione famiglie
Ciclo
famiglia A
Ciclo
famiglia B
Ciclo
famiglia C
Prodotti
Preparazione cicli
CAPP variante: fase operativa
Data basecicli di
lavorazione
Disegno
del pezzo
Identificazione famiglia
e ricerca ciclo
Eventuale variazione del
ciclo
Tipologie esistenti di sistemi CAPP
• Sistemi CAPP varianti
• Sistemi CAPP generativi
Sistema CAPP generativo
Sistema CAPP generativo
Base della conoscenza: albero decisionale
Superficie
Foro
Slot
D < 5 mm
5 D < 10 mm
Toll. < 0,05
Toll. 0,05
1. Centratura
2. Foratura
3. Alesatura
Impiego dei sistemi CAPP
No. di famiglie
No. pezzi per famiglia
GENERATIVI
VARIANTI
PLANNING MANUALE
Altre aree di impiego dei sistemi CAPP
• Montaggio
• Misura
• Smontaggio
• Deformazione plastica
CAPP per il montaggioCAPP per il montaggio
CAPP per il montaggio
CAPP per il montaggio
CAPP nel montaggio
1 2 3
+x
+y
1 2
+x
+y
1
+x
+y
Minimization of gripper changes
Minimization of products
re-orientations
O p t i m i z a t i o n
Assembly sequence
Tecnica Tecnica Ant Colony OptimizationAnt Colony Optimization
nest
obstacle
food
pheromone trail
Tecnica Ant Colony Optimization
nest
obstacle
food
Tecnica Ant Colony Optimization
Assumptions:
ant trails joining the nest and the food correspond tothe assembly sequences;
the nest is represented by the first component of thesequence, and the food by the last component;
the concept of trail length (to be minimized) issubstituted by the concept of sequence quality (to bemaximized).
Tecnica Ant Colony Optimization
Schematization:
the product is represented by a network of nodesconnected by links;
Tecnica Ant Colony Optimization
1 2
1(g1,-x)
3(g3,+x)
3(g3,-x)
2(g3,+y)
2(g3,-y)
2(g2,+y)
2(g2,-y)
1(g1,+y)
1(g1,+x)
1(g1,-y)
+x
+y
Available grippersElement Gripper1 g12 g2, g3 3 g3
3
Basic expressions of ACO
Probability p that an ant moves along a given link
node ithlink i,2
link i,3
link i,1
)()(
)()()(
1 1 1),(,),(,),(,
,,,)","(),','(
l
r
m
s
n
kksriksriksri
jijijidgjdgi
tDt
tDttp
Basic expressions of ACO
Quantity of pheromone on trails
node ith
link i,2
link i,3
link i,1 (preferred)
N
Sqt N
dgjdgi )()","(),','(
Implementation of ACO
Input data
Product representative model
Gripper table
ACO parameters
SEQUENCE DETECTION
Ant i-th leavesthe start node
Output
Trail having the greatest amount of pheromone
=BEST ASSEMBLY SEQUENCE
Ant i-th reaches the end node
The pheromone quantityis updated
Algorithm termination ?
Example of result
9
1
15
6
5
1914
2
843
13
7
10
12
11
16
1817
Part Gripper Part Gripper
1 G1 G2 11 G32 G3 12 G33 G5 13 G3 G44 G1 G2 G4 14 G75 G3 G1 15 G76 G1 G4 16 G27 G1 G2 G3 17 G1 G2 G58 G3 18 G89 G6 19 G310 G1 G2 G4
Example of result
Best assembly sequence:1 2 8 13 7 14 5 12 19 11 9 10 6 17 18 15 16 4 3
Gripper sequence (9 changes):G1 G3 G3 G3 G3 G7 G3 G3 G3 G3 G6 G1 G1 G1 G8 G7 G2 G2 G5
Direction sequence (1 change):-Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z -Z +Z +Z