零件尺寸与尺寸公差集成变型设计方法

为了解决产品变型设计中尺寸公差设计问题,提出了一种基于参数化技术的零件尺寸与尺寸公差集成变型设计方法.给出了零件尺寸变型设计的基本原理和方法.通过分析传统公差的设计方式,将尺寸公差随其作用尺寸变化的情况分为公差值不变、公差精度等级不变和公差值按特定规则变化三种,并给出了在这三种情况下尺寸公差随其作用尺寸变化的规律.给出了零件尺寸与公差集成变型设计方法的具体步骤.开发了与SolidWorks集成的零件尺寸与公差集成变型设计模块.最后,以减速器输出轴为例对所提方法和模块进行了验证.     

基于灵敏度分析的商用车驾驶室白车身轻量化设计

为了提高商用车前期设计阶段的工作效率,在商用车白车身设计的概念阶段引入隐式参数化建模思想。使用SFE-CONCEPT软件建立某商用车驾驶室白车身隐式参数化模型并对该模型进行实验设计分析,录入白车身63个零/部件的厚度数据作为设计变量的筛选基础,分析其对模态、刚度和质量的灵敏度,并定义相对灵敏度,选出对质量影响较大的零/部件进行优化。获得了白车身弯曲刚度和扭转刚度分别降低了1.9%和1.5%,白车身1阶弯曲模态和1阶扭转模态频率分别提高了7.2%和6.5%,车身质量减轻了18 kg,轻量率达6.06%的优化结果,有效地实现了轻量化目标。     

赣南脐橙产业现状与发展趋势分析

随着中国加入WTO，在全球经济一体化加速进行的国际环境下，我国赣南脐橙产业加工取得了一定的成绩，目前已成为该地区产业创收重要增长点。但机遇与挑战并存，在取得成绩的同时，我们仍看到赣南脐橙加工业正面临着国内外双重的竞争与挑战。     

基于改进遗传算法的汽车动力总成悬置优化设计

动力总成悬置系统是汽车重要组成部分,需要对其隔振性能进行分析。对汽车动力总成悬置的进行了分析,利用能量法的基本原理对动力总成进行六自由度的解耦。在解耦计算的过程中,使用改进遗传算法对悬置系统进行六自由度解耦。采用"最优保存策略"来加快收敛速度,使用"补充策略"避免算法早熟。对某型号汽车的动力总成进行解耦设计计算,计算结果表明方法可以提高计算的精度和效率,减少动力总成振动耦合,有效降低汽车振动量级。     

一种新的拆卸序列规划方法

拆卸序列规划是面向拆卸回收和维修的重要研究内容之一.针对图论方法中存在的"组合爆炸"和遗传算法的早熟问题,提出基于模拟退火遗传算法的拆卸序列规划方法,给出了几何可行的拆卸序列计算模型,分析了算法的操作和参数选择,构建了算法流程.应用该算法所得解集合能够提高不同目标拆卸序列的搜优效率,因此算法在拆卸序列规划中具有一定的通用性.最后基于实例验证该算法的有效性和可行性.     

基于改进遗传算法的潜孔钻机钻臂设计计算

钻臂是潜孔钻机的一个重要组成部分,需对其受力状况进行计算分析。在计算分析时,针对传统遗传算法效率不高等问题,本文运用改进遗传算法进行计算。该算法使用十进制数编码,采用"最优保存策略"加快收敛速度,使用"补充策略"避免早熟。以某型号潜孔钻机钻臂的设计为例进行计算分析,结果表明,改进的遗传算法可以提高计算的精度和效率。     

极大熵法在几何量测量不确定度评定中的应用

为提高新一代GPS标准体系中几何量测量不确定度的评定精度,提出了一种基于极大熵检验的曲线拟合方法.该方法根据极大熵原理,将极大熵函数法应用到几何量测量要素操作的拟合中,把曲线拟合转化为光滑函数优化问题进行求解.最后以圆度为例,利用极大熵法和最小二乘法对测量数据进行了处理.对比结果表明,该方法简单易行,精度高,符合新一代GPS标准的要求.     

基于特征的三维装配尺寸／公差链生成研究

针对目前基于特征的尺寸／公差链生成主要集中于二维的情况，本文进行了三维装配尺寸／公差链生成的研究。基于特征的尺寸工程语义的表达以及基于特征自由度变动的三维公差信息的表示，给出了三维尺寸／公差信息的公差图存储结构；在分析零件配合关系及建立装配特征关联矩阵的基础上，提出了根据产品装配特征和指定封闭环信息的装配尺寸／公差链自动生成算法，该算法考虑到零件特征配合的方向性，可以简化装配尺寸／公差链自动生成的复杂度；通过实例验证了所提出的算法，证明有效。     

基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法

针对线、面特征匹配的激光雷达测距与地图构建算法(Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry And Mapping,LeGO-LOAM)在自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)室内室外实时建图与定位时,易出现激光里程计累积误差大和旋转估计不准确等问题,本工作采用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)与激光雷达紧耦合的LeGO-LOAM算法,通过IMU为激光雷达提供的初始位姿信息,构建IMU与激光雷达联合误差函数,实现位姿共同迭代优化.其中,对于室外结构化信息较少时,在点对点的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)较高定位精度的基础上,结合LeGO-LOAM算法和ICP算法互补性,进一步提出基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法:当环境中结构信息较多时,激光里程计采用LeGO-LOAM算法,而当环境中结构化信息较少时采用ICP算法.实验结果表明,基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法可有效降低激光里程计相对位姿误差和累积误差,提高AGV小车定位精度以消除部分地图重影.