一、引言
在21世纪对制造业影响最大的,在目前所能预见的将是网络技术。随着网络的迅速发展,知识和信息资源的获取将变得相对容易。这将给知识和信息资源相对稀缺的中国企业的发展带来新的机遇。但如何从海量的、无序的知识和信息资源中找到人们所需要的知识和信息,这是当前企业所面临的难题。
同时,21世纪的市场将具有更大的开放性和混沌性,中国企业将面临更大的压力和挑战。企业及供应链的复杂度和非线性程度越来越大,其变化趋势越来越难预测,控制难度也越来越大。
仿生设计和制造将是一种类似于生物系统的解决上述问题的方法和系统模式。在对产品设计和制造的知识和信息资源有序化的基础上,采用自组织、自适应和分布化的设计和制造模式,使企业能及时、有效和充分地组合利用各种社会化资源,高速度、高质量和低成本地制造出用户满意的产品。
仿生设计和制造系统是基于由生物启发得到的思想(例如自生长、自组织、分布化控制、自适应与自进化等),所解决的是制造系统中大量的组合优化和非线性优化问题,所采用的是自治式分布结构模型和自组织、自适应控制模型。所有这一切将导致一种设计和制造的新概念和新方法。
仿生设计将支持产品从零件开始的自下而上的自组织设计过程。这些被称为“基元(modelons)”的零件信息存放在“基元”库中。设计者可根据要求从“基元”库选取合适的基元。原则上,设计过程由基元自组织进行。各种基元将通过其仿生功能相互交换信息,从而决定各自的作用和相互间的联系。
仿生制造系统要求每个生产环节有自发性、自律性和自相协调能力,出现问题就地解决,每个基层单位(也称为“基元”)都有自主权和主动性,但又顾及整体,保证总体设计上相互协调一致。采用面向对象方法定义基元。基元上下级与平行级间通过消息板交换信息。消息板与专家系统中的黑板机制相类似,只是取消了集中的控制机构。一个基元启动后,激活相关的基元,通过消息板对话,谋求问题的解决。这里强调的是自发驱动、自律决策、自由结合、可转换性和柔性等。
仿生设计和仿生制造是高度相关的。其中设计基元和制造基元有着继承和控制的关系。在设计阶段,零件基元具有自确定的功能,同时也具有决定工艺过程、装配过程等功能。这意味着当设计完成,工件送到工厂去后,它们将自己选择加工和装配机器,教机器所需的加工和装配方法。
仿生设计和制造系统是21世纪的设计和制造系统。其概念最早由日本京都大学教授在1988年提出,后来并作为智能制造系统的一部分。美国科研局关于2020年制造挑战的预测中的10项关键技术中包括了仿生制造。
二、成组技术是仿生设计和制造的基础
1.成组技术帮助简化产品信息和制造过程
制造的对象是产品,产品是由成千上万个零件组成的,许多零件具有复杂的结构特征,需要经过多道工序的加工。正是产品和零件特征的复杂性使机械制造系统有较大的复杂性,并使机械制造系统的自动化和计算机化有较大的难度。
随着产品数的增加,系统的信息量急剧增加。又由于现代制造系统所面对的市场越来越大,涉及到用户数和供应商数也越来越多,这又导致系统的信息量的急剧增加。
图1以国内某工业汽轮机厂的具体数字例子描述了制造系统的复杂性的原因。
图1 制造系统的复杂性的原因
仿生设计和制造的目的是要克服这种复杂化所带来的困难。成组技术理论和方法,可以成为仿生设计和制造的基础技术之一,因为成组技术可以帮助简化产品信息和制造过程。
成组技术可以帮助建立产品设计和制造中的模块,如产品结构基因、标准零件模块、单元制造模块等。这些模块是从一大类相似的产品结构和制造过程中通过成组分析(即相似性分析)得到的。其作用是减少了产品和过程的不必要的多样化,使知识和信息资源条理化。
2.成组技术可以帮助建立模块化企业
随着制造的全球化和用户需求的多样化,企业不可能将所有业务完全由自己承担,不可能在各个力一面都是最优。仿生设计和制造强调企业生态系统的协同进化,通过采用全球采购、广泛合作的战略,使企业获得最佳效益。因此,业务关系紧密、经济利益相连的企业生态系统将极大地增强合作者的竞争优势。如:世界汽车主要生产企业的零部件自制率已降到了30%,而70%以上都在全世界范围内最佳采购、这样既降低了成本,也提高了产品的质量。
同样为了适应这一趋势,成组技术可以帮助建立模块化企业,进行产品的零部件专业化分工。由于不同的产品间有许多零部件是相同的,因此对某一产品来讲是单件生产的,但对零部件制造厂家来讲可能就是批量生产。其意义可由图2表示。
图2 成组技术在模块化企业中的作用
仿生设计和制造系统中的组织模块具有很大的自主性、独立性,具有开放性和封闭性统一的特点。模块内的控制主要是自主控制,有充分的自由度并与它们所组成的系统具有自相似性的特点,在系统自我认同的目的性的基础上实现控制,把控制目的化为系统自身的目的性行为,如同生物的细胞。
3.成组技术能提供高质量的产品信息基因
由于竞争日趋激烈,市场环境多变,用户需求个性化,越来越多的企业面临这样一种局而:用户定制的新产品的设计任务急剧增加,修改定单的要求与日俱增,以至于传统的设计方法几乎不能满足要求,需要改变设计方法。
仿生设计和制造中通过充分利用产品信息基因的遗传和控制作用,较好地满足企业的需求。如图3所示,产品信息基因模型的基本特征是:
(1)产品信息的继承性:产品信息基因能最充分地利用已经过生产实践考验的产品信息。新产品的开发只需对其中很少一部分零部件进行重新设计和制造,而绝大部分零部件都将继承以往产品的信息。这不仅大大缩短产品生产周期,还提高了产品的一次成熟性。
(2)模块化:产品信息基因是这样一些模块,它们能够分别由不同的厂家进行设计和制造,并容易地被集成。
(3)自组织性:要求产品信息模型有较强的自组织性,能够通过快速重构,得到一种全新的产品。
(4)对产品成长过程的控制:利用产品信息基因能够容易地在产品生命周期的不同环节(从概念设计、结构设计、详细设计到工艺设计和数控编程)间进行产品信息的转换。
图3 产品信息基因模型的基本特征
无疑,成组技术在建立产品信息基因模型方面能发挥关键性的作用,如利用成组技术可以发现和利用产品信息中的相似性,帮助产品信息的模块化,可以帮助产品信息基因的检索和重构等。
三、仿生设计和制造的思想对成组技术的发展有重要意义
1.拓展成组技术的内容和深度
由于机电一体化是制造系统的发展方向,成组技术应将模块化的对象从机械扩展到机械、电子和信息的一体化系统,使这些模块有很强的自适应和自组织能力。只有这样才能使成组技术的效益得到充分发挥。这种机电一体化模块具有自治、易集成等特点。
例如,如果用当前流行的方法来设计一个具有3个臂的新机器人,设在图库已存在一个具有2个臂的机器人,通过CAD系统对该两臂机器人进行改型来增加一个臂,这时就要求每个臂的控制系统又要被重新设计。另一方面,若一个机器人具有与生物组件相似的、自治的和分布的控制功能的手臂时,当它在被重新设计为有3个、4个或更多个手臂时就不需要重新设计手臂的控制系统。
2.解决成组技术中的组合优化问题
成组技术中许多问题是NP完全类问题,如:作业排序、成组分析等。
例如:根据排列组合原理将零件各种可能的排序统统列出,并且计算每种排序方案的指定的系统性能指标参数,然后从中选择指定的某种或几种性能指标组合最佳的排序方案作为“最优解”,对于Flow-Shop问题,q=nm;对于置换型Flow-Shop问题,q=n!。例n=24,q=24!=7.3×1023。若一个作业排序方案的计算机产生时间为1μs,则7.23×1023μs=7.3×1017s=20×109年。其工作量之大十分惊人。
仿生优化算法(如演化算法)对于解决这类组合优化问题有较好的效果。
3.将成组技术从企业内扩展到企业间
我国的人力资源(专业人员资源)和物力资源按人口比例是十分有限的,当我国的经济发展到一定的规模情况下,要想继续保持已经达到的发展速度,就必须充分考虑到这种限制。我国制造企业在产品创新设计方面需要有一种充分利用现有资源的能力。
仿生设计和制造将采用产品信息基因和网络支持产品创新设计和协同设计,使庞大的设计信息、市场信息和制造信息共享,使分散在全国各地的企业迅速知道某种产品谁在设计和生产,从而避免产品的重复开发设计。同样成组技术的应用也应从企业内扩展到企业间,这样可以取得更大的效果。
四、结论
仿生设计和制造将是一种通过学习生物系统而得到的先进的设计和制造系统模式。成组技术是仿生设计和制造的基础技术之一,它有效地帮助简化产品信息和制造过程,帮助建立高质量的模块化产品结构和模块化企业,实现产品设计和制造的知识和信息资源有序化,从而在此基础上,可以采用自组织、自适应和分布化的设计和制造模式,使企业能及时、有效和充分地组合利用各种社会化资源,高速度、高质量和低成本地制造出用户满意的产品。另一方面,仿生设计和制造中的一些思想和方法将对成组技术的发展起重要作用,将拓展成组技术的内容和深度;解决成组技术中的组合优化问题,如:成组分析、作业排序等;将成组技术从企业内扩展到企业间。
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本文标题:成组技术与仿生设计和制造