摘要
本发明涉及工业生产制造技术领域，公开了一种基于人工智能的工业柔性装配流程规划方法及系统。该方法通过实时采集装配线多源异构数据，经多模态数据融合处理生成结构化输入向量；基于深度强化学习构建动态装配路径规划模型；建立多目标优化函数结合约束条件生成帕累托前沿解集，并利用改进型遗传算法优化；借助数字孪生技术构建虚拟装配仿真环境验证方案并调整模型。此外，还采用联邦学习实现多产线协同优化，构建知识图谱辅助决策，运用在线学习机制更新模型参数。该发明能有效缩短装配周期、降低设备能耗与物料浪费率，提高工业装配的智能化水平和生产效率，适应现代工业柔性化生产需求。
