云梯车散热器芯体装配机的的研发背景  云梯维修车出租, 中山云梯维修车出租, 中山云梯维修车租赁 追溯到上个世纪三十年代，英国马尔斯顿、艾克歇尔瑟公司首先用浸渍钎焊法生产了铜及其合金制造的航空发动机用板翅式散热器。四十年代，散热器的材质由铜质改为更轻的铝质，给汽车和航空等行业的创造了良好的条件，之后多种形式的翅片被研发、生产，多种散热器芯体装配设备也随之被研发。YoungFredM.就设计出一种组装翅板式热交换器芯体的设备，将多个扁管插入装配排列好的称之为“翅片”的薄片上的孔或槽中，用于传热。1986年，ZapawaJohnJ发明了一种散热器芯体装配机，该装置将扁管放置于水平扩展链条上，保证了扁管的间隔排列和插入翅片的空间。2000年，WarrenBobbyG.等人发明了一种自动化的热交换器芯体装配装置，通过扁管分发器总成和螺旋进料装置将扁管和翅片在工作台上间隔排列，并且将排列好的翅片和扁管滑落至芯体按压区域完成主板的压装，该装置工作原理简单，并基本能满足热交换器芯体自动化装配要求。而我国在散热器芯体装配方面的研究较晚，2003年提出了管片式散热器芯体自动装配的自动分片原理和方法，并设计出散热器芯体的管片定位系统。2005年发明了一种板翅式汽车散热器芯体装配机，该装置在工作台外侧分别设有主板压紧机构和侧板压紧机构，在人工进行扁管和翅片间隔排列好的基础上，对其进行主板和侧板的安装，该设备属于一种半自动的设备，需要配合人工操作。2007年研究了一种散热器芯体装配机扩口装置，通过同步连杆机构和对称式的扩口刀具实现主板的同步扩口，并基于虚拟样机技术对压装扩口装置进行了动力学仿真分析。2013年，研究出多层散热器芯体半自动装配装置，通过其中的压板机构、云梯托层机构和云梯梳齿机构等配合手工间隔排列翅片和扁管，实现多层散热器芯体的装配。2014年介绍了一种全自动汽车散热器芯体装配机，能够实现从扁管和翅片的间隔排列、整平，主板和侧板的压装以及主板的扩口等一系列动作的自动化过程，有效地提高了散热器芯体装配机的工作效率。综上所述，目前我国研发的汽车散热器芯体装配机还不够先进，基本上还需要手工上料，这就导致装配时间难以把握、工人工作强度大等，并且工人在手工上料的过程中手会接触翅片和扁管汽车散热器芯体装配机压装部的有限元分析及优化设计，容易手指擦伤等。近年我国汽车散热器产业的发展逐步上升，但是在散热器芯体装配机的发展上却止步不前，只有寥寥几家企业能够实现设备的完全自动化。20世纪末，我国部分汽车散热器生产龙头企业通过高价购买了一些国外先进的自动化装配设备，这些设备大多程序复杂，加上近年来散热器芯体规格的多样性，引进的设备难以继续使用。该时期，国内企业纷纷选择自制的半自动化的装配设备，装配效率低下，产品生成能力也随之下降。因此，在我国经济迅速发展的现状下，迫切需要研发出适合我国国情的全自动汽车散热器芯体装配机。

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      国内外研究现状结构优化设计的目的就是寻找在满足设计要求的条件下所需支出最小的设计方案（包括结构的体积、重量和所需费用等）。1890年首次提出结构优化设计概念，并对平面铰链桁架结构进行了相应的优化。20世纪40至50年代，基于最优准则思想提出了同步失效设计法。该时期的结构优化设计存在一定的局限性，仅基于经典微分法和变分法，被称之为“经典优化方法”。60年代，首次应用数学规划法求解一个弹性结构的非线性不等式约束结构的优化问题，并利用有限元法分析了该结构，推动了数学规划法在结构优化设计中的广泛应用。70年代，结构优化设计主要有两种方法，一种是以满应力为设计基准的准则法，另一种则是以数学规划理论为支撑的数学规划法。准则法收敛速度快，但不同优化问题依据的准则不同，通用性较差，一般只适用于薄壁结构，且优化目标只限于结构的体积和重量；而数学规划法适用性较广，尤其计算机的发展能够解决其迭代次数多、计算困难的问题，使得数学归纳法在结构优化中能够被广泛应用。80年代，优化准则法和数学归纳法相互结合和渗透，出现了序列近似的概念及对应的序列近似规划法。90年代，出现了启发式优化算法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法等，此类算法不再采用“单点”搜索的方式局部寻优，而是依靠“群体”（如遗传算法中的“种群”）进化的方式全局寻优。“群体”内部有信息的学习和交流，“代”与“代”之间有经验的传承，加速寻优过程。为了保证算法不会过早地陷入局部区域而无法跳出的现象，通常会随机加入“坏点”（如遗传算法的“变异”），使这类算法能快速向最优点收敛而不至于陷入局部最优点。同时，结构优化设计的研究领域也在7不断扩展，比如由线性问题到非线性问题，从单目标函数到多目标函数的优化设计，由确定性的到随机性的结构优化设计等。

       对于汽车散热器芯体装配机压装部的结构优化采用的是多目标遗传算法，以提高装配精度和减轻结构重量为目标函数，以最大等效应力为约束条件，对压装部零部件的尺寸和位置尺寸进行优化，最终使优化目标达到最优。1993年，最先提出了多目标遗传算法，利用Pareto支配方法对种群中的个体进行排序，适应度值按此排序逐级平均分配，为了避免种群早熟在分配适应度中引入小生境方法。国内学者基于多目标遗传算法应用于众多多目标优化问题上，并取得了一定的成功。2012年提出了一种改进的小生境多目标遗传算法解决电力系统自动控制多目标优化复杂性问题，大体思路是利用个体间的进化排挤作用形成小的个体环境，并给出各个个体排挤因子的计算方法，依据排挤因子来维持Pareto解集分布的多样性，并通过实验仿真验证了该方法能很好地维持解集的多样性。2013年等针对多目标遗传算法在求解某些复杂的高维多目标优化问题时所得到的Pareto最优解易被设计参数扰动的问题，引入了鲁棒性概念并提出一种改进的鲁棒多目标优化方法，在经典的基于适应度函数期望和方差的基础上，有效地将期望和方差结合在一起，同时融入粒子群算法，通过仿真表明得到的Pareto最优解更具有鲁棒性。www.ztgkccz.com/

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