It is well known that an assembly operation is usually constrained by the geometric interference between parts. These constraints are normally presented as AND/OR precedence relationships. To find a feasible assembly sequence which satisfies the geometric constraints is not an easy task because of the TSP(Traveling Salesman Problem) nature with precedence constraints. In this paper, we developed an automated system based on Neural Network for generating feasible assembly sequences. Modified Hopfield and Tank network is used to solve the problem of AND/OR precedence-constrained assembly sequences. An economic assembly sequence can be also obtained by applying the cost matrix that contains cost-reducing factors. To evaluate the performance and effectiveness of the developed system, a case of automobile generator is tested. The results show that the developed system can provide a "good" planning tool for an assembly planner within a reasonable computation time period.
이 연구의 목적은 화학공업을 공부하는 학생들이 액위제어를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위해, 조립형 액위제어 실험장치를 제작하고 이를 수업에 적용할 수 있는 체험활동과제를 개발하는 것이다. 이를 위해 2015 개정 교육과정 화학공업 실무과목에서 액위제어와 관련된 내용요소를 분석하여, 조립형 액위제어 실험장치를 활용하는 체험 활동과제를 개발하여 전문가 검증을 마친 후, 16차시의 체험활동과제를 S 마이스터고등학교 학생 19명에게 적용하였다. 이 연구에서 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존 완성형 액위제어 실험장치를 분석하고, 이를 토대로 학생 수준에서 조립 가능하며 실습에 활용할 수 있는 새로운 조립형 액위제어 실험장치를 설계·제작하였다. 둘째. 2015 개정 교육과정의 NCS기반 '화학공정유지운영' 실무과목의 내용을 분석하여 액위제어와 관련된 학습 내용들을 추출하였다. 이 액위제어 관련 내용 중에서 공정 흐름도의 이해, 액위제어 실험장치 제작, 유량 측정, 액위제어 현상 확인 등의 실습을 위 조립형 액위제어 실험장치로 진행하여 액위제어 관련 내용을 체계적으로 학습할 수 있도록 하였다.
Robot programming has been discussed in detail during the recent years. Numerous studies in particular presented relevance, solution concepts and implementation of off-line programming. In this paper a new user-friendly robot programming method is introduced, which permits the implicit description and programming of assembly process. On the functional level of programming, the assembly processes are described in terms of their operational functions. On the language level, the individual functions are then translated into commands for the robots.
In order to increase productivity of an assembly system composed of multiple robots along a conveyer line, an efficient sequence planning is necessary because the assembly time is dependent upon the assembly sequence. In this paper, a two-robot assembly system is considered in which two robots operate simultaneously and transfer parts from the part feeders to the workpiece on the conveyer one by one. In this case, the distance from the feeder to the workpiece varies with time because the workpiece moves at a constant speed on the conveyer. Hence, the sequence programming is not a trivial problem. Also, the two robots may interfere with each other kinematically and dynamically due to the simultaneous operation, so the sequence should be programmed to avoid the interferences. In this paper, the task sequence optimization problem is formulated and is solved by employing the simulated annealing which has been shown to be effective for solving large combinatorial optimizations.
Industrial manipulators have been mostly used in large companies such as automakers and electronics companies. In recent years, however, demands for industrial manipulators from small and medium-sized enterprises are on the increase because of shortage of manpower and high wages. Since these companies cannot hire robot engineers for operation and programming of a robot, intuitive teaching and playback techniques of a robot manipulator should replace the robot programming which requires substantial knowledge of a robot. This paper proposes an intuitive teaching and playback algorithm used in assembly tasks. An operator can directly teach the robot by grasping the end-effector and moving it to the desired point in the teaching phase. The 6 axis force/torque sensor attached to the manipulator end-effector is used to sense the human intention in teaching the robot. After this teaching phase, a robot can track the target position or trajectory accurately in the playback phase. When the robot contacts the environment during the teaching and playback phases, impedance control is conducted to make the contact task stable. Peg-in-hole experiments are selected to validate the proposed algorithm since this task can describe the important features of various assembly tasks which require both accurate position and force control. It is shown that the proposed teaching and playback algorithm provides high positioning accuracy and stable contact tasks.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.287-292
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1993
We use three sensors such as a vision sensor, a proximity sensor, and a force/torque sensor fused by fuzzy logic in a peg-in-hole task. The vision and proximity sensors are usually used for gross motion control and the information is used here to position the peg around the hole. The force/torque sensor is used for fine motion control and the information is used to insert the peg into the hole precisely. Throughout the task, the information of all the three sensors is fused by a fuzzy logic controller. Some simulation results are also presented for verification.
Although assembly sequence planning is an essential task in assembly process planning, it is known as one of the most difficult and time consuming jobs because its complexity is increased geometrically when the number of parts in an assembly is increased. The purpose of this study is to develop a more efficient algorithm for generating assembly sequences automatically. By considering subassemblies, a new heuristic method generates a preferred parallel assembly sequence that can be used in robotic assembly systems. A parallel assembly sequence concept provides a new representation scheme for an assembly in which the assembly sequence precedence information is not required. After an user inputs both the directional mating relation information and the mating condition information, an assembly product is divided into subgroups if the product has cut-vertices. Then, a virtual disassembly process is executed to generate alternate parallel assembly sequences with intermediate assembly stability. Through searching parts relations in the virtual disassembly process, stable subassemblies are extracted from translation-free parts along disassembling directions and this extraction continues until no more subassemblies are existed. Also, the arithmetic mean parallelism formula as a preference criterion is adapted to select the best parallel assembly sequence among others. Finally a preferred parallel assembly sequence is converted to an assembly BOM structure. The results from this study can be utilized for developing CAAPP(Computer-Aided Assembly Process Planning) systems as an efficient assembly sequence planning algorithm.
The block assembly process takes more than half of the total shipbuilding processes. Therefore, it is very important to have a practically useful block assembly process planning system which can build plans of maximum efficiency with minimum man-hours required. However, the process plans are often not readily executable in the assembly shops due to severe imbalance of workloads. This problem arises because the process planning is done on block by block basis in current practice without paying any attention to the load distribution among the assembly shops. this paper presents the development of an automated hull block assembly process planning system which results in the most effective use of production resources and also produces plans that enable efficient time management. If the load balance of assembly shops is to be considered at the time of process planning, the task becomes complicated because of the increased computational complexity. To solve this problem, a new approach is adopted in this research in which the load balancing function and process planning function are iterated alternately providing to each other contexts for subsequent improvement. The result of case study with the data supplied from the shipyard shows that the system developed in this research is very effective and useful.
This paper presents an intelligent robotic control method for chamferless parts mating by integrating fuzzy control and neural network. The successful assembly task requires an extremely high position accuracy and a good knowledge of mating parts. However, conventional assembly method alone makes it difficult to achieve satisfactory assembly performance because of the complexity and the uncertainties of the process and its environments such as not only the limitation of the devices performing the assembly but also imperfect knowledge of the parts being assembled. To cope with these problems, an intelligent robotic assembly method is proposed, which is composed of fuzzy controller and learning mechanism based upon neural net. In this method, fuzzy controller copes with the complexity and the uncertainties of the assembly process, while neural network enhances the assembly scheme so as to learn fuzzy rules from experience and adapt to changes in environment of uncertainty and imprecision. The performance of the proposed assembly scheme is evaluted through a series of experiments using SCARA robot. The results show that the proposed control method can be effectively applied to chamferless precision parts mating.
This paper proposes a control strategy of position and force control in the same direction based on hybrid position/force control. In order to control position and force in the same direction, a weighting matrix is introduced instead of a selection matrix suggested by Raibert and Craig. The major part of the controller output comes from the position controller when a position control error is large, from the force controller when a position control error is large. The proposed algorithm is implemented by the simulation and experiment focusing on the peg-in-hole task where friction exist significantly and is not constant. It also adopts and event control scheme for more efficient performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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