汽車變速器裝配線可視化裝配工藝仿真技術的研究與應用*

周爾民 徐翔斌 潘 磊

（華東交通大學）

1 前言

目前，我國部分汽車制造企業在產品開發設計階段引入了CAD/CAE/CAM/PDM等系統；在制造上采用了機器人、各種數控機床等設備；在生產管理上使用MIS/ERP/PLM/CIMS等軟件。然而，上述系統雖然提高了企業產品開發能力和加工能力，但其生產調整能力及工藝規劃水平并未相應提升，由此產生的瓶頸效應極大地限制了汽車企業效能，耗費了時間和費用。

在虛擬制造環境下基于數字工程的工藝流程仿真是一門新興學科，仿真系統的應用確保了高度的規劃可靠性、優化性及實施時間和成本。DELMIA是達索公司面向生產過程物流仿真與分析的三維數字化工廠開發軟件，其中面向對象的離散事件仿真工具DELMIA D5（QUEST）是對生產工藝流程的準確性和生產效率進行仿真與分析的三維數字工廠環境[1]。通過QUEST的仿真可確定生產裝配線布局規劃是否合理，并可預先發現裝配物流系統的不足，提前做出修正并進行改善設計，使數字工廠效益最大化，建立和完善企業數字化制造體系[2]。

以某傳動公司汽車變速器生產裝配線為例，在三維數字化工廠仿真軟件DELMIA/QUEST中，針對變速器虛擬裝配線對象建模方法、裝配工藝仿真環境的規劃和搭建進行研究，對裝配線中存在的瓶頸、不平衡、物流運送不順暢等問題進行分析，結合仿真數據對裝配線進行優化和調整。

2 裝配線對象建模

根據產品裝配線的層次結構關系，從裝配線類中派生出物理設備類、工藝類、邏輯控制類。物理設備類對應現實裝配線中有形的實體，如裝配設備、物流設備等；工藝類在現實裝配線中沒有有形的實體對應，僅包括循環工藝、裝載工藝、卸載工藝、生產計劃和任務等內容；邏輯控制類描述對象間的邏輯關系，如自動導向小車（AGV）控制邏輯、工人控制邏輯、傳送帶控制邏輯等。

2.1 裝配線物理建模

虛擬物理模型的生產資源包括機床、原料站、緩沖站、卸料（倉儲）站、AGV、工人和裝卸機器等。物理設備類按其層次結構關系將派生出加工設備類、物流設備類和檢測輔助設備類。

加工設備類除繼承物理設備類的物理、過程、功能、狀態等基本屬性外，其物理屬性還包括設備標識、設備規格、失效率、修復率等，過程屬性還包括設備利用率等[3]。物流設備負責設備間工件物料的運輸和存儲，如AGV、傳送帶、懸掛鏈、機器人、倉儲設備等，完成傳送工件和搬運物料的工人也可抽象地看作為物流設備。檢測輔助設備主要完成檢測等工作，以輔助加工工藝的順利進行，如外圓跳動儀、銷孔跳動儀、探傷儀、卡尺等設備。根據檢測項目的不同，輔助設備類派生出量具類、粗糙度測量類、傳感器類等。

2.2 裝配線工藝建模

為描述裝配工藝，用工藝類作為工藝建模的基類，包括標識、名稱、工藝內容等屬性，其派生出工序類、生產計劃類、生產安排類、工藝規程類和加工工藝參數類等。

工序類的屬性包括工序標識、名稱、內容、工序優先級、裝配工件數量、需求工人數量、需求AGV數量、需求加工設備數量、平均循環裝配時間、循環裝配時間分布等；生產計劃類的屬性包括標識、名稱、內容、生產計劃描述、產量、交貨期、成本等；生產安排類的屬性包括標識、名稱、生產安排描述、班次數量、換班時間、準備終結時間等；工藝規程類的屬性包括標識、名稱、裝配流程編碼、成本、產量、重組時間、可用度等；加工工藝參數類的屬性包括標識、名稱、主軸轉速、橫向進給速度、縱向進給速度、切削深度等[4]。

2.3 裝配線邏輯建模

邏輯控制完成生產資源的選擇和調度等功能，用邏輯控制類可抽象地描述發生在特定時間不同資源對象交互活動的決策行為。邏輯控制類的屬性包括控制器標識、控制對象數量、邏輯運行優先級等。邏輯控制類的行為方法包括定義初始化邏輯、加工工藝邏輯、工件路由邏輯、資源選擇邏輯、隊列邏輯等模式。其中，加工工藝邏輯主要用于定義加工工藝對象（或裝配工藝對象）的先后順序、工藝對象處理的比例關系等；工件路由邏輯主要用于定義工件選擇路由下端對象的方式；隊列邏輯主要用于定義工件從緩沖站對象向其它生產資源對象的排隊方式等。

3 變速器裝配線仿真環境搭建

3.1 變速器虛擬裝配模型的建立與轉化

以某傳動公司汽車變速器裝配線為對象，對該裝配線的建模、規劃仿真與仿真優化實現等過程進行研究。由于QUEST軟件在全三維環境下進行仿真，所以對于變速器裝配線的虛擬裝配仿真，除必須提供車間裝配設備、物流設備、輔助設備外，還需提供裝配過程中所需零部件的三維模型，即變速器所有零部件的數字化模型。

變速器模型可采用PRO/E、UG、CATIA等三維建模軟件進行建立，所建立的三維模型需轉化到DELMIA/QUEST軟件環境下進行仿真。QUEST提供了 IGES、VRML、STL、ACAD、VDA、PRO 等數據輸入格式，QUEST可直接與PRO/E軟件進行數據轉化，只要按照規定的參數設定兩者的轉換通道即可，這樣就可直接在QUEST軟件環境下讀取PRO/E的.prt格式文件，然后保存為QUEST軟件下的模型格式。圖1為轉化到QUEST自定義模型庫中的變速器零部件模型庫。

3.2 變速器虛擬裝配線車間的整體規劃

要實現虛擬裝配線的仿真運行，必須按照實際變速器裝配線的裝配工藝來規劃裝配線及安排虛擬車間環境。

變速器箱體內零部件主要由一軸部裝總成、二軸部裝總成、中間軸部裝總成和移動軸部裝總成組成，在變速器總裝線上實現總裝。實際變速器裝配線中的零部件較多，裝配工序繁瑣，若完全按照實際變速器裝配層次結構由下而上規劃將是一個非常龐大的虛擬裝配線仿真流程，且對硬件的要求非常高，為此，以二軸部裝總成的裝配線為例來進行變速器虛擬裝配線的仿真規劃。

3.3 二軸子裝配線的虛擬裝配環境規劃

二軸部裝主要完成以下裝配：二軸1擋齒輪總成，1、2擋同步器總成和滾針軸承，1、2擋齒轂卡簧和二軸2擋齒輪總成，1、2、3擋同步器齒環和 3、4擋同步器總成，3擋襯套，二軸倒擋齒輪總成，五倒擋同步器齒環，滾針軸承，齒轂卡簧，五倒擋同步器總成和二軸5擋齒輪總成等。

為實現二軸部裝，在不影響仿真結果的情況下進行簡化處理，即零件在原料站產生后直接自動加載到緩沖站上。首先由2位工人完成由傳送帶輸送來零件的卸料工作，將零件分類放置在3個緩沖站上，再由另外的裝配工人按照裝配工藝拿取零件并與裝配所需的不需清洗烘干處理的零件（如標準件、卡簧等）共同放置在部裝工作臺上，完成二軸的前期部裝，之后由另外的工人在裝配機床上進行壓裝，完成一軸和二軸的總成裝配。

車間中模型元件的連接為：懸掛鏈卸料關鍵點—傳送帶—3個緩沖站—裝配工作臺—緩沖站—壓裝機床—下游傳送帶，其中裝配工作臺有3個輸入連接元件，即其上游的3個零件緩沖站；壓裝機床有1個輸入連接元件，即其上游的1個零件緩沖站。為保證裝配仿真開始時裝配工人即開始同步工作，所有緩沖站都分別設置了一定數量的工件原始庫存，并給緩沖站配置了一定的緩沖容量，以利于后續裝配線平衡的調整。

除上述物理模型的規劃布置外，還有零部件的擺放位姿、工人拿取工件的位姿、工人行走路徑的規劃與調整。特別是工人的行走路徑，因為有些模型元件同時設置了2個或2個以上的工人站立點，而同1個模型元件又有多個工人參與工作，如傳送帶輸送的清潔零件就有2個工人來負責卸料，而每個工人又將各自搬運的工件放置于不同的緩沖站，其中1位工人要同時負責2個緩沖站工件的上料工作，所以類似這樣較為復雜的任務分配可能造成仿真過程中人員模型的重疊交叉，所以要注意工人路徑的布置與調整。圖2為二軸部裝作業區內車間調整后工人路徑規劃圖。

4 變速器裝配線的仿真優化

4.1 運用DELMIA/QUEST軟件對變速器裝配線進行仿真

在搭建好變速器虛擬裝配線的所有物理模型后，根據裝配工藝要求定義各生產資源的仿真模型參數和邏輯事件，在此基礎上進行裝配線仿真。仿真的初始參數為：前、后箱體的原料站按照55 s節拍供應工件，2個清洗烘干作業區的所有原料站都按照38 s的節拍供應要清洗烘干的工件，變速器總裝線旁的其它原料站按照55 s速率提供工件，總裝線上每個工位工人按照8 s的裝配節拍進行裝配，定義仿真時間為2 000 s。

當仿真2 000 s結束時，得到如圖3和圖4所示的裝配線仿真車間的現場截圖，由圖3和圖4可看出，幾乎每個工件緩沖站都堆積了大量零件，達到了各自緩沖站的緩沖容量，運送零件的傳送帶上也有不少零件堆積，物流已經被阻塞，二軸和中間軸部裝作業區的工人無法休息，處于繁忙狀態。

圖5為裝配線系統機床設備利用率直方圖，從圖5可看出，裝配線系統中各機床設備的利用率很不平衡，有待優化和調整。

4.2 變速器裝配線仿真優化

為更好地發揮裝配線的生產能力，消除瓶頸問題和裝配線不平衡問題，必須對前期搭建的裝配線仿真模型進行優化。從仿真數據分析可知，裝配線系統中的原料站提供各自工件的節拍不一致，二軸部裝作業區的裝配效率偏低，導致其上游零件供應的大量集壓而阻塞了傳送帶等物料運送系統，并同時導致其對下游總裝線供應零部件的速率緩慢，使得總裝線上其它零部件大批積壓，阻塞緩沖站和其它物流系統，最終導致變速器裝配線系統的不平衡，以及機床、工人等仿真模型的忙閑度差異過大和利用率差異過大的生產線不平衡現象。

經過反復運行仿真模型與調整，確定將總裝線上的生產節拍控制在92～96 s，生產線獲得了較理想的平衡狀態。QUEST系統分別對裝配線進行了1 800 s、3 600 s、14 400 s和 28 800 s （1 個標準工作日）仿真后發現,裝配線上沒有零部件的過渡滯留、阻塞物流運送系統、充滿緩沖站等不良現象發生。裝配線仿真現場情景分別如圖6和圖7所示。從圖中可看出，在仿真28 800 s結束時，不管是總裝線還是部裝作業區，在零部件的物料運送系統中均未出現阻塞現象，緩沖站中只有少數零部件處于緩沖狀態，屬正常工作狀態，傳送帶上也均未出現零部件阻塞現象，即裝配線的物流系統處于順暢狀態。

為了能更好地說明裝配線狀況，系統輸出了仿真結果統計數據。用直方圖分別表示裝配線中機床設備利用率、操作工人利用率和總裝線AGV利用率等情況。圖8為調整后裝配線機床設備利用率直方圖，圖中仿真元素（設備）包括閑置、繁忙、阻塞、失效、下班、忽略等幾種狀態。對比優化前裝配線機床利用率（圖5）可知，優化前機床利用率差別很大，優化調整后機床的利用率基本一致。同時，優化后的裝配線操作工人的忙閑程度差別縮小，整體上趨于平衡，總裝線上的AGV利用率也基本一致，這也說明經過調整后的裝配線整體上是基本平衡的。

5 結束語

利用三維數字化工廠仿真軟件DELMIA/QUEST對汽車變速器生產線進行了可視化裝配工藝仿真，找出并解決了裝配線中存在的瓶頸、不平衡、物流運送不順暢等問題。經多次仿真和優化調整后，得出了較佳的裝配線平衡和優化方案。該技術可應用于汽車制造企業實際生產系統的各個環節，如工藝過程設計、工藝裝備、生產線或加工單元布局等，可使企業在自身制造資源數量不變的情況下，最大程度地提高設備利用率，降低成本，提高產能。

1 張麗，郭佳，劉春，等.基于Delmia/Quest的鈑金零件生產線的仿真與分析.機械工程師，2011（1）:48～50.

2 陳寧，解彥琦，呂慶倫.基于DELMIA的發動機裝配過程可視化仿真.計算機輔助工程， 2010（14）:66～69.

3 崔東.DELMIA在機械加工領域中的應用.航空制造技術，2007（12）:100～102.

4 鄭力，盧繼平，徐家球.虛擬制造技術與數字化工藝.China－Machine.com， 2006.