• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Optimizing Task Sequence and Cell Layout for Dual Arm Robot Assembly Using Constraint Programming

Zhao, Zhengyang January 2015 (has links)
Nowadays, assembly robots are increasingly used in the manufacturing industry to replace or collaborate with human labors. This is the goal of the dual arm assembly robot developed by ABB. With the rapid upgrading in consumer electronics products, the lifetime of an assembly line could be only a few months. However, even for experienced programmers, to manually construct a good enough assembly sequence is time consuming, and the quality of the generated assembly sequence is not guaranteed. Moreover, a good robot assembly sequence is important to the throughput of an assembly line. For dual arm robots, it is also important to obtain a balance between the two arms, as well as handling scheduling conflicts and avoiding collisions in a crowded environment. In this master thesis, a program is produced to automatically generate the optimal assembly sequence for a class of real-world assembly cases. The solution also takes the layout of the assembly cell into account, thus constructing the best combination of cell layout, workload balancing, task sequence and task scheduling. The program is implemented using Google OR-Tools – an open-source support library for combinatorial optimization. A customized search strategy is proposed and a comparison between this strategy and the built-in search strategy of Google OR-Tools is done. The result shows that the used approach is effective for the problem study case. It takes about 4 minutes to find the optimal solution and 32 minutes to prove its optimality. In addition, the result also shows that the customized search strategy works consistently with good performance for different problem cases. Moreover, the customized strategy is more efficient than built-in search strategy in many cases. / Numera används monteringsrobotar alltmer inom tillverkningsindustrin för att ersätta eller samarbeta med människor. Detta är måluppgiften för den tvåarmiga monteringsroboten, YuMi, som utvecklats av ABB. Med den korta produktlivslängden för hemelektronikprodukter kan livslängden för en monteringslinje vara ett fåtal månader. Även för erfarna robotprogrammerare är det svårt och tidsödande att manuellt konstruera en tillräckligt bra monteringsordning, och dessutom kan resultatets kvalitet inte garanteras. En bra monteringsordning är nödvändig för genomströmningen i en monteringslinje. För tvåarmiga robotar, är det också viktigt att få en balans mellan de två armarna, samt hantering av schemakrockar och undvika kollisioner i en trång miljö. I detta examensarbete har ett program skrivits, som automatiskt genererar optimala lösningar för en klass av verkliga monteringsfall. Lösningen tar hänsyn till utformningen av monteringscellen och arrangerar cellen på bästa sätt, balanserar arbetsbelastningen, ordnar och tidsbestämmer uppgifter. Programmet använder sig av Google OR-Tools – ett öppet kodbibliotek för kombinatorisk optimering. Dessutom föreslås en skräddarsydd sökstrategi, som jämförs med Google OR-Tools inbyggda sökstrategi. Resultatet visar att den använda metoden är effektiv för problemtypen. Det tar ungefär 4 minuter att hitta den optimala lösningen och 32 minuter för att bevisa optimalitet. Dessutom visar resultatet att den anpassade sökstrategin konsekvent har en bra prestanda för olika problemfall. Dessutom är den anpassade strategin effektivare än den inbyggda sökstrategin i många fall.

Page generated in 0.1587 seconds