马文军

（黑龙江省农业机械工程科学研究院佳木斯分院，黑龙江 佳木斯 154004）

农业领域的工程机械产品在其装配流程中的分组配置时，对于各个指标的精度规定比较高，假如精度不达标，不但可能造成相关产品发生不必要的质量瑕疵，严重的情况可能会威胁到生产线上现场装备人员的安全。特别是在加工制造农业工程机械设备的进程中，在保证相关产品最终品质的情况下，需要做到成本的最合理，为此在导入相关设备的时候必须对于相关设备实施相应的约束操作，应用装配方面的技术强化各个零部件配置的安装精度。装配过程也就是把各个零配件实施深度的加工，经过零配件配置和加工制造出精度指标更理想的产品，降低零配件的不合理库存数量，减少报废损失的前提下最大限度地优化新设备的各项成本。因此对于农业领域工程机械装备进行分组装配优化和配置实施深入研究和分析有着非常重要的现实意义。

1 农业领域工程机械设备分组装配优化的配置数学模型简述

1.1 农业工程机械设备零配部件质量方面的公差等级分组

本文把农业领域的工程机械设备的零配件作为研究的基本问题，以工程机械设备的实际情况为基础计算零配件间的公差数值，根据公差的具体情况划分出零配件的公差等级[1]，也就是一级、二级和三级，这些公差等级的区别主要是和新产品公差间的数值大小，一级公差的差值是0，二级公差的差值是Φ，三级公差的差值是γ，且有公差等级之间的关系为γ＞Φ＞0。农业机械产品如图1所示。

图1 农业机械产品

1.2 农业领域工程机械设备分组装配的优化配置过程的边界约束函数简述

参考零配件间的公差数值，可以划分出相应的精度等级，并且在零配件装配流程中增加其尺寸链、成本数值及损失打下的函数等边界条件，并且需要达到最终配置之后的综合成本最小值，从而生成农业领域工程机械设备配置过程的约束函数。

1.3 农业工程机械设备质量损失方面的公差函数简述

通常来讲，各种不同类型的精度数值等级的零件的装配结果由于公差数值的差异将会造成目标数值发生相应的误差，因为不同等级的误差情况下制造出来的农业领域工程机械设备的最终品质也各不相同，随后根据有关产品质量方面的特性，生成一系列和此类产品相对应的零配件损失的公差方面的函数关系，应用定量分析的模式可以得到各种精度等级数值情况下零配件质量方面损失程度的具体的量的关系。

1.4 尺寸链的边界约束条件简述

一般情况下，为了提高农业领域工程机械设备的产品质量，必须确保零配件的加工精度，为此本文依据装配工程中有关尺寸链方面的内容来分析和研究零配件及装配过程中的尺寸精度。可以设定农业领域工程机械设备的装配过程中需要的零配件总共有n个，当中产生的闭环类型的尺寸链系统总共有m个，借助极值的方法来进行分析相关的尺寸链可以得到，若想达到闭环内部的尺寸标准就要高于或等于增环和及减环和间的差值。

2 通过改进相关粒子群的算法来求解数学模型

2.1 极值的更新过程

粒子群类型的计算方法具有函数的收敛性能优良、鲁棒性相对比较好及计算过程容易实现等优势，不过该方法也有特定的缺陷，也就是容易发生局部收敛的情况，所以在计算的进程中必须假如小生环境共享的因子来进行调节。这个过程的本质原理即为应用2个单独的个体之间具有的相似性的特性，采用共享类型的适应度函数关系来计算位于群体内部的相关个体自身的适用程度，确保在后期的进化操作过程之中，粒子群类型的计算方法能够按照现阶段的适应程度来实施相应的计算步骤，保证粒子种群在进化之后具有适当的多样性特征[2]。

2.2 动态化归档的极限值对于外部集合的更新操作

动态化归档相关的技术具有的本质特征即为把现阶段最适合的粒子导入到正在运算的电脑设备之中，确保最适合的个体具有连续性及群体集合的优秀属性，从而防止群体组织发生退化方面的情况。

2.3 数学模型的解析过程简述

（1）把相关个体的极值、粒子群系统、参数数值初始化以及速度数值实施相应的初始化操作处理，并且产生随机的初始群体集合的坐标。

（2）在系统的目标函数的条件下，分别计算出所有粒子部分的适应程度数值。

（3）对于Pareto解析集实施排除操作，挑选出初始群体集合中的非支配类型的解集，并把这类解集保存以待后续使用。

（4）经过适应程度共享的运算机理来导出粒子群内部的小生环境数值及共享的适应程度数值。

（5）持续进行运算操作，得到全新的粒子单体的极限数值，设定相关的粒子在当前情况下的更新区域的平均适应程度数值要比之前的粒子要好些，这样的情况就要留取这个全新的粒子单体的极限数值，如果不是这样的情况，就无须更改单个粒子单体的极限数值。

（6）进一步在适应程度的极限数值及轮盘的操作模式的前提下得到相关粒子集合的最理想位置。

（7）对于当前的群体进行识别，决定是否可以终止计算过程，如果不符合相应的终止条件，则进行后续的迭代操作，一直到计算的结果满足终止条件为止，把计算的结果输出，并且终止相关的迭代操作。

（8）将全部的群体集合与保存好的粒子进行混合操作，根据动态归档存放的解决方案，挑选出最后用于进化的种群集合，并且应用其来代替前面一次的迭代操作所得到的种群集合，这个过程一直进行到迭代操作满足终止的条件为止，随后生成Pareto系统的最适合的解集，从而实现粒子集群算法的整个过程，求解之后得出配置数学模型中的最适合的解集，可以实现农业领域工程机械设备分组装配最优化配置操作过程。

3 实验过程和结果分析

3.1 解集的收敛性分析

解集的收敛性体现的是该方法能否迅速高效地得到结果并且进行输出，在相同的条件下应用3种办法实施同一种类农业领域工程机械设备分组装配的配置操作，对各类方法的收敛性进行比对，收敛性越好的方式表明其配置方法越优秀。通常来讲，适应程度数值越小，则个体就会越优良，应用最优的单体的保留方式能够得到相关的最优秀的解集，提高相关算法解集的收敛性特征。实验结果的比较情况如图2所示。

图2 3种解法的收敛性比较

上述解法当中，适应程度即为通过优化设置之后农业领域工程机械设备中有可能发生误差的最大值，最佳的适应程度数值应该是0.1 mm。依据图2可知，在经过20次左右的迭代之后，此方法适应程度数值为最小，此时得到解集的结果是最优的适应程度值，表明该方法不但有较好的收敛性，精度数值也比较理想，属于农业领域工程机械设备分组装配优化配置过程中的最适合的解决方案。由于本方法在进行分组配置之前就设置了有关农业领域工程机械设备分组装配的数学模型，并且应用改进的粒子群类型算法进行优化操作和求解步骤，能够保证农业领域工程机械设备的等级及执行效率，显著提升系统配置的功能，增强收敛能力。

3.2 系统配置性能简述

在同样的条件下借助3种方法对于10组参考样本实施配置操作，每组样本需要进行200次的运算，得到3种方法在所有实验过程中总体的时间消耗，时间越短，表明此方法的执行效率越好，结果见表1。

由表1可得，本文方法在所有的实验过程中的总体时间消耗3种方法中是用时最少的，其他2种方法每组实验的总耗时都超过本文方法，证明了该方法的配置操作的执行效率是最理想的。农业领域工程机械设备质量是关键要求，不过其稳定程度属于单位进一步发展的标准，标准差是算法稳定程度的方式，标准差的后果越小越表明设置精度区别越少，其稳定程度就越强，配置方面的性能越理想，实际的比对见表1。本文工作方法产生的标准差数值最小，说明此办法配置效果的精度程度高，稳定性效果比较优秀，其他2种方法和本方法相比，稳定性比较差，证明了该方法的配置效果比较理想。

表1 3种方法配置过程的总时间消耗

3.3 农业领域工程机械设备产出率

农业领域工程机械设备分组装配配置的模式即为应用库房中能够应用的零配件加工之后装配的新产品，最大限度地压缩生产成本的前提下提升产量。为了评估相关优化方案的优劣，可对此3种方法应用库房零配件带来的产出率进行比较，产出率数值越大表示方法越理想，3种操作方法的产出率数据如图3所示。由图3可知，本文提出的计算方法得到的产出率数值在实验结果中均为最理想，表明此方法的零配件应用的效率最好，其他方法不但波动的幅度比较明显，并且产出率数值过小，不利于农业领域工程机械设备的配置操作，后期的经济损失将会很大，质量也很难得到保障，说明本文提出的方法的产出率结果是最理想的[5]。

图3 3种方法的农业领域工程机械设备的产出率

4 结束语

综上所述，各领域中的机械产品都是由许多零配件组装而成的，因为操作装备的持续更新和换代，将会余下许多旧产品的零配件，为提高新产品装配工作的执行效率，有效压缩经营成本，提出了粒子群类型算法的农业领域工程机械设备分组装配优化的配置的理念。此方法的主要原理是设置产品配置的数学模型，应用改进的粒子集合的计算方法来解析此数学模型，实现产品优化配置的目的。通过实验表明，该方法能够有效应对收敛性差、产出率低下以及配置过程性能差的难题，为降低生产成本，提升利润打下坚实的基础。