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在白车身制造尺寸质量控制过程中,主要采用样架、三坐标测量机(CMM)、在线三坐标测量机(OCMM)进行检测。比较三者,样架和CMM测得的数据“点多量少”(测点很多,每个测点每天有1到2个数据),而OCMM测得的数据“点少量多”(测点相对较少,每个测点每天有200个左右数据)。采用软测量的方法,可使CMM测量数据和OCMM测量数据进行互补,达到精确评价车身制造质量的目的。 相似文献
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针对白车身视觉检测系统中传感器数量多、种类各异、分布空间大、位置关系复杂等问题,提出了一种适用于工业现场的多视觉传感器全局校准技术。基于坐标系间接统一法,设计多个精密立体靶标作为坐标系转换中介,利用激光跟踪仪获取现场校准数据,在单位四元数数学模型的基础上,求解两坐标系间最优转换矩阵,将固定式传感器和柔性传感器的测量坐标系统一到全局坐标系。该方法已在某企业在线测量项目中成功应用,现场只需完成传感器坐标系与全局坐标系转换关系标定,降低了复杂现场环境对多传感器全局校准的限制,简化了校准过程,提高了环境适应性,校准后检测系统各向测量精度均优于±0.2 mm,满足白车身在线测量精度要求。 相似文献
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根据三坐标测量机检测汽车车身后输出的数据特点,提出了一种计算机图形分析方法,并介绍了软件的编制.实施后,大大减少了车身精度分析时间,提高了分析准确性,并有效地提高了白车身质量. 相似文献
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白车身质量是汽车整车质量控制中的重要环节,针对白车身制造尺寸质量控制中检测数据属于小样本数据、数据处理分析不能采用一般大样本条件下统计分析方法的问题引入Bootstrap重采样Bayesian方法。通过对白车身尺寸质量的不合格率进行定义,分析简单计算、滑动计算、β分布Bayesian计算等3种估计不合格率的方法,引入Bootstrap重采样技术结合Bayesian方法进行不合格率的估计,并通过Matlab软件对4种算法进行仿真比较。仿真结果表明,Bootstrap重采样Bayesian方法的预测精度高于其余3种方法,适用于小样本情况下白车身制造尺寸不合格率的估计。最后通过一个实例演示了Bootstrap重采样Bayesian方法在白车身制造尺寸不合格率估计中的应用流程。 相似文献
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在汽车制造行业,为保证车身装配尺寸的准确性,最主要的手段就是正确地定位汽车车身焊接夹具。因此,改善车身几何尺寸准确度的最重要手段就是焊接夹具的在线三坐标测量。在实际的三坐标测量中,我们经常会遇见如图1所示的一类定位元件的测量。本文针对此类元件的测量应用技术进行系统的概述,以便与同行们共享。本文所述技术已经申请国家专利。 相似文献
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针对汽车多级制造系统中传统机器学习方法处理多元数据样本时间久、精度低等问题,提出一种基于XGboost的车身尺寸装配质量智能预测模型,解决多级制造系统的车身装配精准预测控制问题。首先,通过对车身多级装配过程的分析,对数据样本进行预处理,建立基于Spearman系数的不同特征要素的绝对相关性矩阵;其次,对生产流程的相关数据实时采集、清洗及挖掘分析,提出数据分析流程与数据处理框架,建立基于XGBoost的车身尺寸装配质量智能预测模型,并通过对模型性能的有效评估实现对车身尺寸装配的精准控制;最后,仿真实例对比分析表明,基于XGboost的质量智能预测模型能精准地解决多级制造系统中的车身装配质量控制问题。 相似文献
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本文首先简要介绍了常用的汽车可靠耐久仿真分析流程,提出仿真分析过程中存在的主要问题,引出汽车耐久仿真自动化技术的必要性;在此基础上详细介绍了汽车可靠耐久仿真自动化系统建设的内容:开发思路、系统功能模块、开发环境、开发流程、数据字典等,继而展示该系统的成果页面,最后以底盘零部件、白车身焊接总成等耐久性能仿真分析及与试验对标情况为例,描述了该系统的应用情况,验证了该技术的实用价值。 相似文献
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边界理想约束条件下,汽车白车身静刚度试验测试系统复杂、成本高,而采用边界全约束条件测试时误差较大,不能满足精度要求。为解决上述问题,建立了某一边界约束条件下某汽车白车身静刚度仿真模型,并对白车身静刚度进行了数值分析,同时利用物理试验验证了该仿真模型的有效性。基于已验证的仿真模型,建立了12种不同边界约束条件下白车身静刚度仿真模型,并对比分析了不同边界约束条件下的白车身静刚度。结果表明,有1~2种边界过约束条件,可替代汽车白车身静刚度仿真分析及试验测试中的边界理想约束条件,其误差在-2%~2%范围以内,这既能降低试验测试费用,又满足了精度要求。研究结果具备较好的推广价值,可以为汽车开发人员提供参考。 相似文献
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车身控制器是汽车的核心部件,其自动测试系统设计质量的好坏直接影响汽车的整体性能。本文在介绍汽车车身控制器组成和自动测试系统的基础上,分析了汽车车身控制器自动测试系统总体设计的方法,为汽车车身控制器自动测试系统设计提供一定的理论依据。 相似文献
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苦碟子注射剂生产质量在线监控系统,实现了中药提取生产过程工艺参数的自动检测。分析、控制和管理,和人工离线检测相比,在线检测减少了操作误差,避免人为过失,缩短了检测时间,检测结果准确详细,并且具有可追溯性。 相似文献