목 목 차 차 차

그림 2.4는 로봇 용접 공정의 순서도이다. 이는 시간이 지남에 따라 로봇 용접 프로세스가 어떻게 진행되는지 보여줍니다. 각 시설과 각 직원을 하나의 개체로 활용하고 이들 간의 상호작용을 메시지로 표현하는 모델입니다. 스키드(Skid)는 한 번에 처리되는 작업량을 의미합니다. 스키드 패턴은 작업장에 배치된 공작물의 배열을 나타냅니다. 여기에는 작업장 내 공작물의 위치와 해당 프레임이 포함됩니다. 본 연구에서 작업계획이란 현재의 소규모 조립공정과 같이 비정형적인 공정을 해결하기 위한 준비작업을 의미한다. 무작위적인 제품 수와 위치는 고려되지 않았고, 포털과 로봇에 대한 작업량 할당도 고려되지 않았습니다. 그렇기 때문에 이 작업을 먼저 수행해야 합니다.

이 모든 작업은 C++ 언어로 구현되었으며 동적으로 연결된 라이브러리(.dll) 형식으로 생성되었습니다. 클래스는 크게 다음과 같이 생성되었다(Fig.3.1). 그림 3.2는 제품 정보가 포함된 파일을 보여줍니다. 이 숫자는 각각 제품의 특성을 나타냅니다. 로봇 용접 스테이션에는 총 6개의 포털이 있으므로 작업량을 6개 부분으로 나누어야 합니다. 그림 4.1은 로봇 용접 스테이션에 배치된 부품을 보여줍니다. 작은 부품(플랫 바)이 메인 플레이트(바닥)에 용접됩니다. 이미 보시다시피 로봇 용접 작업장에 들어가는 제품의 모양이 다르고 플랫 바의 위치와 용접 영역이 다릅니다.

Fig. 2.1 Layout of subassembly line

5 area

5 area 4 area 4 area6 area

6 area

2 area

2 area 1 area 1 area 3 area

3 area

용접경로는 레이어 간 이동에 걸리는 시간, 즉 포터의 이동시간을 결정하는 요소이고, 용접경로는 작업시간 계산식 중 이동시간 항목에 해당하는 요소이다. 그림 4.5는 부하분배 알고리즘의 개념도로서 가상의 파티션 바를 이용하여 구간을 나누고 각 구간의 시간대와 구간간 작업시간의 차이를 계산한다. 근무 시간의 차이를 찾아보세요). 적응이란 자연 존재가 생존할 수 있는 능력을 말합니다. 최적화 문제에서는 적합도가 목적 함수로 측정됩니다. 최적화 문제 자체의 목적함수는 적합성을 평가하는 함수로 자주 사용됩니다.

평가 함수로 목적 함수를 사용하면 객체 v의 평가 함수 값은 eval(v)=f(X)가 됩니다. 여기서 x는 객체v에 해당하는 변수값이다. 그러나 목적함수를 평가함수로 사용하지 않고, 좋은 해법을 도출할 수 있는 유전적 구조로 개인의 적합도를 평가할 수 있는 함수도 사용된다. 유전 연산자는 교차(Crossover)와 돌연변이(Mutation)로 구분됩니다. 교배는 두 부모의 유전자를 결합하여 자손을 생산하는 과정입니다. 크로싱은 좋은 해를 활용합니다. 그러기 위해서는 교배를 통해 부모의 좋은 자질이 훼손되는 것을 최대한 방지하고, 후손에게 물려줄 수 있어야 합니다. 유전자 알고리즘의 이론은 체계 정리(Scheme Theorem)를 기반으로 합니다. 이 문장은 유전자 알고리즘의 선택, 교배, 돌연변이 등 일련의 과정에서 개인에게 존재하는 유사한 요소가 어떻게 다른 개인에게 확산되거나 소멸되는지를 설명하고, 이를 통해 좋은 해결책을 찾고 있는지를 보여준다.

규모는 스키마 특이성을 나타냅니다. 다음과 같이 개체 길이가 10인 세 가지 스키마가 있다고 가정해 보겠습니다. 설령 해결되더라도 그 계획이 살아남을 확률은 매우 낮다. 따라서 교집합에 따른 방식 S의 생존확률은 다음과 같이 변환된다. 유전자 알고리즘에서 돌연변이는 돌연변이에서 살아남을 확률이  Ski인 각 개체의 각 요소를 선택합니다.

본 연구에서는 각 플랫바의 중심점을 노드로 보고, 이 노드를 통해 포터가 돌아올 수 있는 최단 경로를 찾는 문제로 변환하고 여기에 유전알고리즘 기법을 적용하였다. 5.6은 개념을 보여준다. 초기 모집단은 플랫 바의 수와 동일한 난수를 생성하여 서로 다른 초기 솔루션을 설정합니다. 객체는 순서를 표현해야 하므로 객체 내의 인수는 모두 중복되지 않고 한 번 나타나도록 설정되어야 합니다. 적합성을 평가하려면 각 개체가 해당 목적을 얼마나 잘 충족하는지 판단할 수 있는 표준이 있어야 합니다. 이를 목적함수라고 하며, 목적함수는 모든 노드에 걸친 거리를 최소화하는 함수이다. Flatbar's 중심점의 좌표값을 이용하여 개체별, 모집단별 적응 정도를 계산하여 다음 세대의 개체선정에 활용할 수 있도록 하였다.

돌연변이 연산자로는 교환 연산자를 사용했는데, 교환 연산자는 부모의 서로 같지 않은 두 인자를 교환하여 자손을 낳는 방법이다. 3D 시뮬레이터를 통해 작업계획의 타당성을 검증하고 슬라이드의 작업시간을 추정할 수 있으며, PPR의 개념에 따르면 PPProduct는 제품, PPProcess는 공정, R은 갠트리의 개수이므로 작업장은 6개, 작업 영역은 6개 구역으로 나누어 각 포털에 할당해야 하며 시뮬레이터는 제품의 위치와 용접 영역을 계산하여 각 포털에 작업 부하를 분배합니다.그림 7.6은 예시입니다. 공간을 3개의 동일한 부분으로 나누는 작업 영역 할당 이것이 작업 영역을 설정합니다.

Fig. 4.4 Welding direction