Planificación y optimización asistida por computadora de secuencias de ensamble mecánico // Computer aided Planning and optimization for mechanical assembly.

Abstract

El presente trabajo versa sobre la generación, planificación y optimización de secuencias de
ensamble mecánico a partir de su modelo geométrico tridimensional. Se soporta sobre un enfoque
que integra tanto información geométrica como restricciones tecnológicas del proceso de
ensamble. En el desarrollo de la misma quedó demostrado, que una vez conocido el modelo
geométrico tridimensional de un ensamble, la aplicación de criterios tecnológicos y geométricos al
proceso inverso de desensamble y su posterior tratamiento con el método de algoritmos
evolutivos, genera una planificación optimizada del su proceso de ensamble mecánico. La
integración de la información permite disminuir el número de secuencias a evaluar y de elementos
a procesar, con lo que se evita la generación y evaluación de todas las secuencias posibles con la
consecuente disminución del tiempo de procesamiento. Como resultado de la aplicación del
modelo integrado propuesto, se obtiene la planificación del proceso de ensamble mecánico con
una reducción del tiempo de ensamble debido a que en las secuencias de ensamble obtenidas se
reduce el número de cambios de dirección de ensamble, los cambios de herramientas y de puestos
de trabajo, así como se minimiza la distancia a recorrer debido al cambio de puestos de trabajo.
Esto se logra mediante un modelo de optimización multiobjetivo basado en algoritmos evolutivos.

Palabras claves: ensamble mecánico, algoritmos genéticos, optimización multiobjetivo.

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Abstract
This work deals with the combinatorial problem of generating and optimizing feasible assembly
sequences and doing the process planning involving tools and work places. The assembly sequences
are obtained from a 3D model of the assembled parts based on mating conditions along with a set
of technological criteria, which allows automatically analyzing and generating the sequences. The
generated assembly sequences are preprocessed and optimized for the assembly Process Planning
using Genetic Algorithms. This approach integrates the geometric and technological information of
the assembly process, which allows reducing the number of elements and sequences to be
processed with the consequent processing time and cost reduction.

Key words: mechanical assembly, genetic Aagorithms, multiple criteria optimization