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