TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 8, August 201 4, pp. 6403 ~ 6410   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i8.300 6          6403     Re cei v ed  No vem ber 2 4 , 2013; Re vi sed  March 28, 20 14; Accepted  April 13, 201 4  Assembly Sequence P l anning for Products with  Enclosed Shell      Yan Song*, Juan Song, Zhihong Ch en g   Schoo l of Mechatron i c Eng i n eeri ng, Chi na  Univer s i t y   of Minin g  an d T e chnol og y, Xuzh o u , Chin a   Xuz h o u  Co nstruction Mac h in e r y  Se nior T e chnical Sc hoo l   *Corres p o ndi n g  author, em ail :  song yan @ cu mt.edu.cn       A b st r a ct   Aiming  at th e  speci a l str u cture  of  pro duct s  w i th encl o se d sh ell,  th e l i m itati ons  of th e us ual   meth ods ar e a naly z e d  an d conce p ts of axial sub a sse mb l y  and radi al s ubass e mbly ar e prop osed, th e  subass e mbl i es   are ide n tifie d  base on   the ad jace nt  matr ix a nd i n terfere n ce  matrix. A new   kind  of asse mb ly   relation  matrix with the subasse mb ly i n for m ati on  is pr o pose d  to  expr ess the  asse mb ly  mo del ， t he  asse mb ly tran sition  pro b a b il i t y in th e a n t c o lo ny a l g o rith m  is  mo difie d   base d  o n  th e  asse mb ly re lat i on   matrix a nd ass e mbly prec ed e n ce relati ons. T he asse mb ly sequ enc e of products w i th en close d  shel l ca n  be pl ann ed ra pidly w i th the  algor ith m  afo r ementi one d.  F i nally, the ef fectiveness w a s verifie d  by  an   e x am pl e .     Ke y w ords : en close d  shel l, axial sub a sse mbly, radia l  sub a ssem b ly, assembly relati on m a trix, ant colony  algorithm    Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion    T h e  en c l o s ed  s h e ll is  an  in te gr a l   s t r u c t ur e  indivi sible. T he p a rts i n  the  shell  are   assembl ed throu gh several assembly  hole s  and th e assem b ly dire ction of some pa rts is a   combi nation  of  seve ral di rectio ns. The   assem b ly p r ocess  of produ ct s with encl o sed sh ell  depe nd s on the experi e n c e and skills  of professio n a ls. He nce, the develop m ent cycle of new  prod uct s  i s  l o ng a nd it  is d i fficult for  ent erp r ises to  re act to  the  ma rket  in tim e .  The  assem b ly  co st ca n be   redu ce d an d  the develo p m ent cy cle  can be  de cre a se d by a s sembly seque nce  planni ng ba sed on comput er tech nolo g y. So  the method ha s impo rtant signifi can c e.   Plenty of re search  wo rks  about  assem b ly se quen ce  planni ng  hav e be en  ca rrie d  out. (1 )  The  algo rith m ba se d o n  asse mbly p r ece den ce   rel a tions,  asse mbly process kn owl edg e  wa s  introdu ce d int o  the  algo rith m, a fea s ibl e  asse mbly  se quen ce  was  obtaine d  with  this algo rith m  based  on h u m an-com pute r  inte ra ction [ 1 -3]. (2)  A s se mbly  se que n c e planni ng wa s  tra n sfo r med  into disa sse m bly of prod ucts, the inv e rse proc ess of disa ssem bly sequ en ce  was  used a s  the   assembly seq uen ce [4]. Aiming at the combinatio n e x plosio n in assembly sequ ence planni n g  for  prod uct s  wit h  plenty of parts, the  co nce p t  and id entification  method of suba ssembly were   introdu ce d in to the m e tho d  [5-7]. Intelligent al gorith m s  we re  ap plied to  a s se mbly sequ en ce   planni ng, mai n ly the g eneti c  al gorith m ,  artificial  neu ral  net work al gorithm, ant colo ny  algo rit h m  and im mun e   algorith m , ne w met hodol o g ies were  de sign ed  by co mbined  u s e  o f  these  intelli gent  algorith m s [8 -13]. The  aforem ention e d  intelligent a l gorithm s  we re imp r oved  in som e  n e w  algorith m s, th e improved o nes  had  adva n tage s in  gl o bal optimal  search a b ility and  conve r ge nce   rate [14-16].   The  com m on  method s are  not fully a p p licabl e to  pro duct s   with e n c lo sed  shell,  hen ce,  the con c ept s and identification method s of ax ial su bassem b ly and radi al su bassem b ly are   prop osed in this pap er, a new  kind of a s sembly re lat i on matrix with suba ssem b l y information  is  built to expre s s the a s se mbly model.  Combi ned   wi th assem b ly  relation  matri x  and a s sem b ly  precedence relations, t he assembly transition probability in t he a n t colony algorithm is modified,  the  a s sembl y   seq uen ce of  pro d u c ts with  e n clo s e d   shell can  be  pla nne d rapidly with the   algorith m . The flow ch art o f  the algorith m  is sh own in  Figure 1.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  640 3 –  6410   6404 2 .  Identifica tion of Subas sembly  for Produc ts  w i th  Enclosed Shell  Asse mbly se quen ce  plan ning for  pro duct s  with  e n clo s e d  shell  is a  combi natorial   optimizatio n probl em with stron g  con s traints.  Fo r the  purpose of redu cing th e complex de gree   and obtaini n g  the optima l  seque nce with the ant  colony algo rithm, the su bassem b lie s are   identified firstl y so th at the  algorith m  for  prod uc t s  with   en clo s ed sh ell  could be more   spe c ific  and   the assembly  sequ en ce co uld be pla nne d rapidly.           Figure 1. Flow Ch art of Algorithm       The a s semb ly of comm on p r od uct s  can  be  e x presse d by  gra ph the o ry, the   sub a ssem blie s are identified ba sed o n  the assemb l y  const r u c t informatio n e x presse d by the  adja c ent m a trix  C   and the interferenc e   matrix  A , but  the dive rsity  and  comple xity could  ca use   invalidation. The  p r odu ct as sho w n  in Figure  2  is   a  typical exam ple of pro d u c ts with en clo s ed  shell, th e a ssembly an d di sa ssembly of  som e   com p onent s  coul d  not be  compl e ted in  a  sin g le  dire ction. Fo r example, bef ore the  gea r  being in st alle d to the app o i nted po sition  along the  sh ell,  it should b e  installe d into the sh ell throu gh the locatio n  of the end cover.  Aiming at this proble m , the followin g  con c ept s are p r o posed:   Conc ept1.  Axial suba ssembly, rep r e s ente d  by  S a : Subassem b lies  whi c h  can b e   assembl ed a nd disassem bled alo ng th e axia l dire ction of shaft pa rts directly.   Conc ept2.  Radial suba ssembly, rep r e s ente d  by  S r : Subassemb lies which m u st be  moved al ong  the radial  direction  of  sha ft parts  du rin g   the assem b ly  and disassembly proce ss  along the axi a l dire ction.   Duri ng the  i dentificatio n  pro c e s s of  sub a ssem bly identificatio n for p r od u c ts  with  encl o sed she ll,  S a  is in p r e f eren ce  of  S r . Du ring th e i dentificatio n  pro c e s s of  S r , the found ation  part is not co nsid ere d . The  process of the sub a ss em b l y identificatio n for pro d u c ts with en clo s ed  shell i s  as foll ows.  1) Sele ct the foundatio n pa rt.  2) Obtain the  adja c ent matrix and interferenc e matrix b a se d on the a s sembly rel a tions.   3) Let  b  be the found ation  part,  i p  is an alternative pa rt of the axial suba ssembl y and   ap S  is the set o f  all the alternativ e part s  of the axial sub a ssem bly.  rp S  is the set  of all the  alternative p a rts  of the ra dial suba sse m bly whi c h i s  comp osed  of all the pa rts exce pt for the  alternative pa rts of the axia l suba ssem bl y and except  for the found ation part.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Assem b l y  Sequen ce Plan n i ng for Prod u c ts with En clo s ed Shell  (Ya n  Song)  6405     1-Shell, 2-Ge ar, 3-End  cov e r    Figure 2. A Typical Pro d u c t with Enclosed Shell       4) Identify the axial suba ssemblie s with the usual met hod [6].  5) Identify the radial suba ssembli e s  wi th out con s id eri ng the found a t ion part.   Practi ce ha s  sho w n the e x istence of feasi b le sequ ences in  whi c h suba ssem blies a r e   assembl ed di videdly, hence, the su ba ssembly inform at ion is  con s i dere d  a s  pri o rity conditio n   but   not forcibl e  condition.       3. Assembly   Relatio n  Matrix of  Produ cts  w i th Enclosed Shell  The a s sembl y  seque nce is expressed  by an  orde re d set of asse mbly operatio ns, the   set i s  dete r mi ned  by the a s sembly  relati ons bet w een   parts of the  p r odu ct, he nce ,  the a s sembl y   seq uen ce  pla nning  is rega rded  a s   ope rations an d  calcul ation s  of  the  assem b l y  relatio n s.  T he  relevant info rmation of a s sembly relatio n s i s  ex pressed by asse m b ly relation m a trix from whi c h   the type  of suba ssemblie s, asse m b ly di rectio n  and  compon ent  co de  can  be  o b tained: the  type   of suba ssem bly is  S a  or  S r , it is identified by the al gorithm  int r o duced in p r e v ious pa rt of the  pape r; the assembly di re ction of  S a  is ± Y  and that  of  S r  is a co mbination of  ± Y  and ± X , the  comp one nt code is  arran g ed acco rdi ng  to the distan ce with the a s sembly h o le, the longe r is t he  distan ce b e tween the pa rt and the a s se mbly hole, the bigge r is th e node.     3.1.  Assemb l y  Relation Matrix   The a s sembl y  relation ma trix is a matri x  for the assembly relatio n shi p s b e twe en pa rts.   The a s sembl y  relation mat r ix of an asse mbly comp osed of  n  part s 12 , , .. ., n pp p    is sh own as  (1),   whe r e  ij ij i j i j ra I n ,  ij a  is the inte rference  conditi on bet wee n   i p  and   j p , wh en  i p  is  disa ssembl ed  along  + Y ,  1 ij a  if interference  with  j p   occurs, othe rwi s e  0 ij a ,  I ij  is the  relation shi p  o f  sub a ssem bl y style betwe en  j p  and  i p , the  value of  I ij  is   s h ow n in  Ta ble  1 ,   n ij  is   the relatio n sh ip of com pon ent co de b e twee n  j p  and  i p , if the com pon e n t cod e  of  i p is smaller  than that of  j p ,  n ij =-1, if bigge r,  n ij =1, if the two co de s are equal,  n ij =0.    12 11 1 1 2 1 22 1 2 2 2 12 n n n nn n n n PP P Pr r r Pr r r R Pr r r       … … … … … ……… …                                                                                         (1)    Every compo nent factor of   ij r  include s se veral value s . For the pu rpo s e of red u cin g  the   compl e x  d egree  of   the se quen ce   pla n n i ng, assembl y  prece den ce  relation s of the pro d u c t are   introdu ce d int o  the alg o rith m. The a s se mbly pre c e d e n ce  relatio n  i s  the relation  of all the pa rts   according to  the assem b ly order, it i s  the inte rna l  con s trai nt relation du rin g  the asse m b ly  pro c e ss. T h e assem b ly work  can n o t be comp leted succe s sfully witho u t  the asse mbly  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  640 3 –  6410   6406 pre c ed en ce relation s. For example, the  radi al suba ssembly shoul d be assem b led before the  axial su ba ssembly whi c h  has  assem b ly relation  with it. There are  differe nt prio rity leve l   corre s p ondin g  to different values of  ij r .       Table 1. Valu e of  I ij   P i \ P j   S a   S r   S a   -2  -1   S r   1 2      3.2. Feasible  Assembly  Direction   The a s sembl y  directio n of   S a  is ± Y  an d  that of  S r  is  a com b inatio n of ± Y  an d  ± X . The  feasibl e  asse mbly dire ctio n of each p a rt   is derived fro m  assembly relation matrix .    Let  E  be a p a rt to be assembled a nd i t  belong s to  S a , let  S c  be a temporary  assembly  comp osed of  part s  a s sem b led,  12 , , ... , cm Sp pp . In order to desc ribe  the fea s ibl e  asse mbly  dire ction, vari able  {, } yy Ua a    wa s pu t forward, the two element s rep r e s ent the assem b lin g  ability in + Y  dire ction a n d  – Y  dire ction.  If the part can be a s sem b led with out i n terferen ce i n  a  dire ction, the  value of correspon ding v a riabl e is  0,  otherwise, the value is 1.  The cal c ul ation  method of  y a   and  y a  is  s h ow n  as  ( 2 ) .      12 12 m m yP E P E P E yE P E P E P aa a a aa a a   … …                                                                                          (2)    If  i p  and  E  b e long  to the  sa me  su ba ssembly,  11 0 PE E P aa , otherwi se,  the  value   sho u ld be ext r acte d from t he assem b ly relation m a tri x .  The asse mbl y  direction of  the part to be as sembl ed  can b e  cal c ul ated by (2): the part  coul d not be  assembl ed if  0 y a   and  0 y a , the se quen ce in clu d ing the a s se mbly operatio n   afore me ntio ned is n o t fea s ible a nd sho u ld be mo dified; the asse mbly dire ctio n is – Y  if  0 y a  ;  the assembly  directio n is + Y  if  0 y a  .   If the part belong s to  S r , th e assem b ly directio n is rep r esented  by ± YR a  whi c h m ean s  a   combi nation  of  ± Y  and   ± X . The  asse m b ly dire ction   along  the  Y  a x is will  affect   the po sition  a n d   postu re of the  foundation p a rt and it can  be cal c ul ated  by (2).  Let  E  b e  a  p a rt to  be  assembled  an d i t  belon gs to  S r , let  S c  be   a temp ora r y  assembly   comp osed of  all the radial  sub a ssem bli e s a s sembl e d. If  0 y a , the se quen ce i n cl u d ing the  assembly op eration afo r e  mentione d is  not feasibl e  a nd sh ould b e  modified.   Let  S c  be a  temporary a s sembly com posed of all  the radi al suba ssemblie s with a  smalle r com p onent cod e   th an  E . if  yy aa  , the  assembly  direction i s   a co mbination  of  + Y  an d   ± X  and it is  repre s e n ted b y  + YR a ; if  yy aa  , the a s sembly  dire ction i s  a  combi nation  of - Y  and   ± X  an d i t   i s  r e pr es en te d   b y  - YR a ; if  yy aa  , the p a rt can  be  a ssembled  in  th e two  dire ction s  ab ove and the a s sembly direction is rep r e s ented by ± YR a .  Duri ng the  a s sembly  pro c e ss, if the  assembly directi on of the  part  is  chan ged  b e twee n  + YR a  or + Y  a nd  - YR a  or   - Y  , the p o sitio n  and  po sture  of the fou nda tion pa rt will   be  cha nged  so  that the prod uct ca n be a s sembl ed p r op erly.       4. Assembly   Sequenc e Planning Ba se d on ACA  The a n t  colo ny algo rithm  is a  ki nd  of  simulate d ev olutiona ry al gorithm  prop ose d  by   Marco Dori go  in 1991. Th e  natural a n ts  are a b le to find the shorte st path bet we en the hid e o u t  and th e foo d s.  Whe n  t he a n t en co unters  a n e w   crossroad,  the n e xt p a th is sele cted   stocha stically , mean while,   pheromo ne  related to  pat h len g th i s   se crete d , the  shorte r i s  the   path  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Assem b l y  Sequen ce Plan n i ng for Prod u c ts with En clo s ed Shell  (Ya n  Song)  6407 the more i s  the amou nt of the pheromo ne and the  p a th will be se lected  with m o re po ssibiliti e s.  The phe rom o ne on all of the path s  will volatile  grad u a lly. The sho r test path will be found ba sed  on the ph ero m one. Th e a n t colo ny alg o rithm h a s a d vantage s in  combi nato r ial optimizatio n  probl em s, an d the algorith m  has be en a pplied to rel a ted fields [17 - 19].    4.1.  Assemb l y  Transition Probabilit y     Asse mbly tra n sition p r ob a b ility   is   the sele ction p r o bability of the next part in an   assembly  se q uen ce. To  an t  k , the  co rre spondi ng p a rt  with big g e r  p r obability is m o re li kely to  b e   sele cted. Assumin g  that the ant will not sele ct  the part sel e ct ed, tabu list is a set of p a rt s  sele cted by  ant  k , expre s sed a s   tabu k ( k =1,2,…, n ). At the moment  t , the assembly tran sition   prob ability to  nod e  j  from  nod e  i   k ij Pt   i s   s h ow n as  (3)  wh er e   τ ij  is  the con c e n tration of  pheromo ne,  rc ij  is the relati on guid a n c e factor,  d ij  is the assembly guidance factor.          0O t h e r w i s e k i j ij ij k k ij i j ij ij ka l l o w tr c t d t j all o w Pt tc t d t       ， ，                                                              (3)    The valu e of  rc ij  i s   sh own   as  (4 ). If all o f  the re sid ual  part s   can  be  assem b led,  d ij (t) = 1,   otherwise,  d ij (t) = 0.  α ,  β  an d  μ  is respe c tively the wei ght coefficie n t  of  τ ij ,  c ij  an d  d ij .  allow k  i s  t he  set of optiona l parts in the  curre n t state.          1.0 , 2 , 0 2 , 1 0.8 , 1 , 0 1 , 1 2 , 1 0 . 6, 2, 0 0.4 , 2 , 1 1 , 1 0. 2 , 2 , 1 0, 1 , 0 1 1 1 , 1 ij ij ij ij ij i j ij ij i j ij i j ij i j In In In rc t In In In      、 、、 、 、 , 、                                                                  (4)     4.2. Upda te  Rule of Pher omone   The phe rom o ne se creted  by ants will influen ce  the sele ction be h a vior of the followin g   ants.  Du ring  the p r o c e ss of optimi z at ion, the  phe romo ne  on t he p a th  sho u ld b e  u pdat ed   according  to  the local u p d a te rul e  an d t he glo bal u p date rule [15] . Duri ng the   update  proce ss,  the evaluatio n function o f  the assem b ly seque nce is an imp o rtant influe nce fa ctor. The   evaluation  fu nction of  the assembly se quen ce  i s   m easure d  by t he a s sembly  redi re ction ti me s  and con c ent ration of the seque nce and  the evaluatio n function i s   sho w n a s  (5) whe r e  D  i s  t he  times of a s sembly redi re ction,  G  is t he times of  sep a ratio n  of  a sub a sse m bly durin g  the  a s s e mb l y  pr oc es s ,   ω 1 ,   ω 2  is re spe c tively the weight coefficient of  D  and  G .    12 +1 SD G                                                                                                   (5)      5. Example Verification   A typical pro duct  with en close d  shell a s  sho w n in  F i gure  2 is taken a s  an  exa m ple to  verify the algorithm in this  pape r. The e x ploded vi e w  of the produ ct is shown i n  Figure 3, there   are 20 p a rt s without con s i derin g the bol ts and othe r conne ctors.   In ord e r to  verify the al go rithm, a Vi su al Basi c  pro g r am i s   com p iled. The  ident ification   result of sub a s semblie s is  as follo ws: fo undatio n part  20, axial sub a ssembly  S a 1 (1 ， 3) ,  S a 2 (2 ， 4),  S a 3 (16 ， 18 ),  S a 4 (5 ，， 6 13),  S a 6 (17 ) ,  S a 7 (19),  S a 8 (7), radial  suba sse m bly  S r 1 (8 ，， ， ， ， 91 0 1 11 2 1 4 ) ,   S r 2 (15).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  640 3 –  6410   6408     1-Upper end cover, 2-Bear ing NJ2218E,3-O ring seal  175×3.55-1, 4-Gear shaft,5 - O ring seal 109×3.55,6- Idler shaft, 7-Pressure plate, 8-B ear ing 22220CC/W33-1,9-Inner ring ri b, 10-Idle gear, 11-Distance sleeve- 1, 12-Bear in g 222 20C C/W 3 3 - 2,13- O ring s eal 6 9 × 2 .65,  1 4 - Distanc e sle e ve-2, 15-Ge ar , 16- O ring seal  175× 3.5 5 -2,1 7- Beari ng NJ2 2 1 5 E,18- Lo w e r e nd cover,1 9 - Di stance sle e ve- 3 , 20-She l l     Figure 3. Partial Structure of Rocke r  Arm      The assem b l y  relation matrix sho w n in Figure 4 is obtained ba se d on the sub a ssembl y   informatio n a nd the interfe r en ce matrix.           Figure 4. Assembly Relatio n  Matrix      Acco rdi ng to experie nce, the numb e r of  ants s hould  be the sa me  to that of the  parts i n   the assem b ly approximate l y, as  the su bassem b ly in formation  a n d  the asse m b ly pre c ed en ce  relation s a r e i n trodu ce d into the algorith m , the  numbe r of ants can  be red u ced to  some extent.    The nu mbe r   of ants i s  10  in this p ape r, other pa ra meters are shown in Fig u r e 6, the   result of  10 0 iterations  is  sho w n  in  Figu re   5,  durin g the  it erative p r o c edure, with   the   accumul a tion  of the exp e ri ence, the  seq uen ce  wi th th e lo west  co m posite  cost  was fo und  by the   ant colo ny.  The algo rith m is impleme n ted throu gh  Visual Ba sic  Programin g. The be st seq uen ce is  sho w n  in T a b l e 2. Th e  re su lt inclu d e s  the  assem b ly se quen ce  and  t he a s sembly  dire ction s  of  all  the pa rts.  Th e pla nnin g   re sult inte rfa c e  is  sho w n   in   F i gure   6. The times of asse mbly redirecti o n   is 1 and th e  times of se paratio n of a  suba ssem bly is 0 durin g  the assembl y  process, the  comp osite  co st is 0.8. A serie s  of un wo rka b le  seq u e n ce s an d seq uen ce s with  high comp osi t e  co st a r e  aba ndon ed  by th e alg o rithm.   The  pro d u c t  can  be  a s se mbled  a c cording to  the  final  seq uen ce  with a low comp osite cost an d the effectivene ss of the  algorith m  is verified.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Assem b l y  Sequen ce Plan n i ng for Prod u c ts with En clo s ed Shell  (Ya n  Song)  6409   Figure 5. Con v ergen ce  Cu rve of Ant Colony Algorithm           Figure 6. Planning  Re sult Interface       Table 2. Plan ning Result  Orde r  Code   Name   Direction  1 20  Shell  Basic  2 15  Gear   - YR a   3 10  Idle  gear   YR a 4  9  Inner  ring rib   YR a   5 8  Bearing  22220 C C /W33-1   YR a 6 14  Distance  sleeve-2  YR a 7 11  Distance  sleeve-1  YR a   8 12  Bearing  22220 C C /W33-2   YR a 9 6  Idler  shaft  - Y   10  5  O ring seal 109× 3.55  - Y   11  13  O ring seal 69×2. 65  - Y   12 7  Pressure  plate   - Y   13 4  Gear  shaf t   - Y   14 2  Bearing  NJ2218 E  - Y   15  1  Upper en d cover   - Y   16  3  O ring seal 175× 3.55-1   - Y   17 19  Distance  sleeve-3  + Y   18 17  Bearing  NJ2215 E  + Y   19  16  O ring seal 175× 3.55-2   + Y   20  18  Lo w e r en d cover   + Y       6. Conclusio n   A new a s sem b ly sequ en ce  plannin g  method suitable f o r produ cts  with enclo se d shell i s   prop osed  ba sed on  furth e r  study o n  the  existing  m e th ods and  the  a s sembly p r o c ess of p r o d u c ts   with e n cl osed  sh ell. Th e ro cker  arm of  shearer is take n a s  a n  ex a m ple to  prove  t he p r a c tica bility  of the algorith m . The following co ncl u sio n s are drawn:  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  640 3 –  6410   6410 (1) Be cau s e  of the speci a l  structu r e of prod uct s  with  enclo sed  sh ell, the axial  sub a ssem bly and   radial  suba ssembly a r e id entified  sepa rately, and th e axial  sub a ssembly i s  i n   prefe r en ce  of   radial  sub a ssembly duri ng  the identificati on pro c e s s.  (2) T he a s sembly seq u e n ce pl annin g  is rega rd ed  as an op eration and  ca lculatio n of the  assembly rel a tionship s .  T he compl e x degree of  th e  sequ en ce planni ng  fo r prod uct s  with  encl o sed  she ll can  be  red u ce d with th e  assem b ly rel a tion matrix i n clu d ing th e  sub a ssem bly   informatio n.  (3) Th e asse mbly transitio n prob ability in ant  colon y  algorithm wa s modified  base d  on th e   assembly  rel a tion m a trix a nd the  a s sem b ly prece den ce  rel a tion, th e alg o rithm  is suita b le f o r  prod uct s  with  enclo se d sh ell.       Ackn o w l e dg ements   This work i s  su ppo rted  b y  Nation al  High-te ch  Research  an d  Developme n t  Proje c ts  (863 )  und er  Grant  No. 2 0 12AA062 104;  Natio nal  Na tural S c ien c e  Foun dation   of Chi na  und er  Grant  No.510 0523 2; the  in dustri a lization  of resea r ch result s p r o g ra m of  Jian gsu  provin ce  und e r   Gran d No. J HB2011 -31.       Referen ces   [1] Borujault  A,  La mb en t JL .  De sign  of  an  aut omate  har d d i sk un it ass e mbly . Proc ee din g s of t he  18th   Internatio na l Symp osi u m on Industri a l Ro bot s. Lau San e , Sw itz e rla nd. 19 8 8 : 19-28.   [2]  De F a zi o, T L  W h itne y .  Sim p l i fied  Gener atio n of A ll M e cha n ical  Assem b l y  Seq uenc e . IE EE Jour nal  of   Robotics and Automation . 198 7; 3 : 640-65 8,  [3]  Hua ng YF , Lee  CSG. Precede nce Kn o w l e d g e  in F eat ure M a ting Op eratio n Assemb l y  P l ann ing.  IEEE   Internatio na l C onfere n ce o n  Rob o tic an d Automatio n . 198 9; 5: 216-2 21.   [4]  Homem  de  M e llo,  LS S a n d e rson  AC. A  correct  a nd c o mpl e te a l g o ri thm for the  g ener ation  of   me ch an i c al  a s se mb ly  seq u ence s .  IEEE Transactions on Ro botic and Autom a tion . 19 91;  7: 228-2 40.   [5]  Sukha n  Le e. Subass e mbl y  Id entificati on a n d  Evaluati on for  Assembl y  Pl an nin g .  IEEE Transactions on  System Ma n a nd Cyb e rnetics . 1994; 24: 49 3 - 502.   [6]  YANG Pei-l i n,  Z HU Jun,  C H EN  Xi ao-n a n ,  Identif icati o n  of Sub a ssem b lies  in  Seq u e n ce Pl an nin g .  Journ a l of Xi ’ a n Jiaoto ng U n i v ersity . 1999; 3 3 : 40-44.   [7]  YANG Pei-l i n,  CHEN  Xia o -n an, PANG  Xu an-min g , Stud y  on  Con necti ons a nd  Sub a ssembli es i n   Assembly .  Jou r nal of Xi ’ a n Ji aoton g Un ivers i ty.  2004; 38: 1 136- 113 9.   [8]  Bonn evil le F, Perrard C, He nrio ud JM.  A Genetic Alg o rit h m to Gen e ra te and Eva l ua te Assembly   Plans . Pr ocee d i ngs  of IEEE S y mp osi u m o n   Engi neer in g  T e chno log i es  an d  Factor y  Autom a tion, P a ris.  199 5: 231- 239.   [9]  Failli F, Dini G.  Ant Colony S ystems in Ass e mbly Pla n n i n g , A New  Approach to Seq u e n ce Detecti on  and Opti mi z a ti on, Ca pri.  Proc eed ing  of 2n d  CIPP Internati ona l  Semi nar  on Intel lig ent C o mputati on i n   Manufactur i ng  Engi neer in g. 2000: 22 7-2 32.   [10]  HONG DS, C H O SA. Neur al N e t w ork B a sed  Comp uta t iona l Sch e me  for Gener atin g Optimize d  Robotic Assem b ly  Se qu en ce .  Engi neer in g Artificial Intel lig en ce . 1995; 8:1 2 9 -14 5 .  [11]  ZHANG Dan,  ZUO DUN- w e n ,  JI AO Guang- ming,  XUE  Sh an-li an g, LI  Ji a n -pi ng. Assem b l y  Se qu ence   Plan nin g  for A e rosp ace Pr od ucts Base d on   Prarticle S w a r m Optimizatio n  and G enetic  A l gorit hm.  Acta   Arma mentar ii . 201 0; 31:12 28- 123 4.  [12] NING LI-hua,  GU  T i an-long,  Immune Al gorit hm for Assem b l y   Seq u e n ce P l ann ing  Prob le m.  Computer   Integrated M a n u facturin g Systems . 2 008; 1 3 : 81-87.   [13]  Z H OU Kai-ju n, LI Don g -bo,  P A N Yan g - y u. C o mpl e x Prod uc t Assembl y  Se que nce Pl an ni ng Bas ed o n   GSAA.  Mechanical Sc ienc e a nd T e chn o l ogy .  2006; 25: 27 7 - 280.   [14]  SHI Shi-c a i, LI  Ro ng, F U  Y i - li, MA Yu- lin.   Assembl y   Seq uenc e Pl an nin g  Bas ed  on  Improve d  Ant   Colo n y  Alg o rith m, Computer Integrate d   Man u facturin g S y st ems. 2010; 1 6 : 1189- 11 94.   [15]  PENG T ao, LI Shi- qi, W A N G  Jun-fen g , F A NG Ji a n - x in.  Integrate d  Int e rferenc e Matr ix Bas ed A n t  Colo n y  Alg o rith m for Assembly Se que nce Pl ann i ng. C o mpu t er Science. 2 0 10; 37: 17 9-18 3.  [16]  LIU W e i-lai, G A N F ang-j i an,   Z H ANG Ping, LIU Yong-B i n ,  KONG  F an-rang. Res earc h  on Pla n  of  Rob o tic Asse mbl y  Se que nc e Base d o n  Genetic A l g o rith m.  Journa l of  System S i mul a tion . 20 05; 1 7 :  219 9-22 02.   [17]  DUAN Ha i-bi n.  Ant Colon y  Al gorithms, T heor y   an d App licat ions, Bei jin g, Scienc e Press. 200 5.  [18]  Hua ngl in Z e ng , Yong S un,  Xi aoh ui Z e ng. A  Ne w  A ppro a ch  of Error Com p ensati on  on N C  Machi n i n g   Based  on M e metic Com put ation.  T E LKO M NIKA Indon e s ia Jo urna l of  Electrical  Eng i neer ing.  201 3;  11(4): 21 48- 21 56.   [19]  Z heng Gu oq ia ng, Li ang  Ha o, Li Jis hun.  Optimiza tio n  of an Intel l i gent C ontrol l e r  for Parall el   Autonom ous P a rkin g.  T E LKOMNIKA Indone sia Journ a l of  Electrical En gi neer ing.  20 13;  11(2):10 69- 107 5.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.