基于并行工程的制造过程质量控制

论述了并行工程（ＣｏｎｃｕｒｒｅｎｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣＥ）环境下产品制造过程（包括制造过程设计和产品的生产制造两个过程）中的内容、方法及工具。特别强调指出在ＣＥ环境下产品的生产制造过程、产品设计过程中以及工艺过程设计的质量控制必须集成为一体。组成并行的集成质量管理系统。     

三峡左岸电站尾水闸门制造质量控制

对三峡左岸电站尾水闸门制作全过程对装、焊接、机加工等所有要素，各重要工序产品制作质量控制要点、质量控制项目及质量控制措施，尤其是焊接质量控制进行了叙述。为如何提高平面闸门制造质量提供可鉴经验。     

基于深度学习的小径管焊缝缺陷智能检测识别

小径管(■<100mm)在电站锅炉受热面大量使用,其焊接质量是影响发电装备安全性的重要因素之一,射线检测是保证焊接质量的主要手段。为提高焊接缺陷检测效率,降低人为因素对检测可靠性的影响,本文采用深度学习算法,利用数字化X射线检测设备,对焊接缺陷进行智能检测。检测结果表明,算法对低对比度数字图像具有较好的适应性,检测器性能与训练数据集容量正相关,智能检测系统可发现人工未能发现的缺陷,有助于提高初评和复评工作的准确率和工作效率。     

基于深度学习的微小元器件智能在线检测系统

为了解决多种微小元器件的尺寸、位置、方向和缺陷自动化在线检测难的问题,提出一套机器视觉和深度学习相结合的智能在线检测系统.通过搭建视觉检测系统采集微小元器件的图像,并对图像进行图像预处理、二值化、滤波、边缘轮廓特征提取以及模板匹配等处理,实现了多种微小元器件尺寸、位置和方向的在线检测.针对微小元器件表面缺陷,提出一种基...     

压力容器制造过程中焊接质量的控制

压力容器是目前广泛使用的承压、受热等具有爆炸危险性的设备，压力容器在制造的过程中，焊接是一种必不可少的方法，焊接质量的好坏，直接关系着压力容器在使用过程中能否运行正常、安全可靠。本文通过对压力容器制造过程中焊接质量较重要的环节要素的叙述，提出了对焊接质量进行控制的观点。     

制造过程质量超前控制方法的研究

制造过程的质量超前控制将成为21世纪机械制造业质量控制理论与技术领域的一个研究趋势和热点。本文根据制造过程的特点，提出了基于灰色系统的制造过程质量的预测模型，该模型可对制造过程的质量特征值的发展变化进行预测，同时也可对将要发生的质量异常状况进行时间预测．模型具有要求样本数据量少、原理简单、运算方便、短期预测精度高、可检验的特点。     

基于SAE与深度Q网络的旋转机械故障诊断

为了解决传统深度学习方法无法挖掘原始振动数据与旋转机械状态之间的非线性映射关系问题,提出了一种基于堆叠式自动编码器与深度Q网络相结合的深度强化学习旋转机械故障诊断方法.首先,建立故障诊断"博弈"模型从而为故障诊断代理提供观察、行动和获得奖励的交互式环境;其次,堆叠式自动编码器采用完全连接模型进行逐级的内在特征学习进一步...     

基于深度学习的冗余机械臂无碰运动规划

针对冗余机械臂运动规划过程中的避碰问题,提出一种基于深度学习的避碰运动规划方法.首先,建立冗余机械臂的运动学模型,借助Gilbert Johnson Keerthi算法进行碰撞检测,确定机械臂连杆与障碍物之间的安全距离;其次,将避碰运动规划问题转换成多元函数优化问题,以循环神经网络为主体框架,用天牛须搜索机制来防止算法...     

基于智能反馈的制造系统动态监测与调控

为了提高制造系统的可控性和运行效率，需要及时掌握其运行状态信息，并以此为依据采取相应的措施。通过对制造系统控制模型的研究，提出一种用于制造系统动态监测与调控的智能反馈算法。该算法应用了一系列的子程序，每一个子程序都完成一定的功能，搜寻、分析和修改调度结果来创建更加适合于实际加工环境的调度方案。通过监测制造系统的运行状态，该算法针对系统出现的不确定性因素进行重组织。最后，通过实例分析了该方法的工作流程，证明了其有效性。     

基于深度学习的混联机械臂轨迹运动容错算法研究

针对混联机械臂轨迹控制偏差大、难度高的问题,提出一种基于深度学习的容错算法.在笛卡尔空间内基于非线性函数确定关节向量间的相关性,并改善轨迹容错纠偏的收敛性能;基于DBNs模型训练混联机械臂动态位置移动信息,在全局范围内搜索最优解;根据每个关节空间移动轨迹特征和深度学习容错机制,保证机械臂系统闭环操作的稳定性和适用性.仿...     

基于神经网络的模具智能制造技术

在论述神经网络基本知识和模具制造特征的基础上，综述国内外模具制造领域研究与应用人工神经网络的现状与发展。主要从神经网络在模具设计与制造两个方面的应用研究入手进行总结和评述，指出今后的发展方向。     

智能制造环境下的机械自动化生产线优化与自适应控制系统设计

基于智能制造环境,研究了机械自动化生产线的优化与自适应控制系统设计。通过引入先进的智能化技术,同时采用自适应控制系统,实现了对生产线动态变化的实时感知与响应,确保系统在不同工况下的稳定性和适应性。研究结果表明,所提出的机械自动化生产线优化与自适应控制系统设计在提高生产效率、降低能耗方面具有显著的优势,为智能制造领域的进一步发展提供了有力支持。     

基于Dueling Network与RRT的机械臂抓放控制

针对当前机械臂抓取与放置方式固定、指令单一、难以应对复杂未知情况的不足,提出一种基于深度强化学习与RRT的机械臂抓放控制方法。该方法将物件抓取与放置问题视为马尔科夫过程,通过物件视场要素描述以及改进的深度强化学习算法Dueling Network实现对未知物件的自主抓取,经过关键点选取以及RRT算法依据任务需要将物件准确放置于目标位置。实验结果表明:该方法简便有效,机械臂抓取与放置自主灵活,可进一步提升机械臂应对未知物件的自主操控能力,满足对不同物件抓取与放置任务的需求。     

基于深度学习的RV减速器装配过程监测系统

针对机械产品装配过程中容易产生的漏装问题,以RV减速器为研究对象,提出一种基于深度学习的装配过程监测系统。搭建装配过程监测系统实验台,使用RGB D相机采集装配体深度图像和彩色图像;利用深度学习中语义分割和目标检测算法对采集到的深度图像和彩色图像进行预测,获得预测结果;将深度学习算法、视频采集等功能集成到装配过程监测软件中,实现了RV减速器装配过程监测。实验结果证明：此软件可以正确监测装配过程中每个零件是否存在漏装情况,并具有一定的实时性。     

人行天桥制造中焊接质量的控制

从人行天桥制造过程中桥梁分段、钢板采购、钢板配割、梁段组拼、钢板对接焊、梁段焊接等关键工序入手,简单系统地阐述了几个关键工序的控制要点,重点阐述了贯穿整个过程的特殊工序——焊接工序质量控制的方法和要点.     

智能制造系统的关键技术

智能制造系统是制造系统的最新发展,也是自动化制造系统的未来发展方向。本文对智能制造系统的关键技术进行了分析和探讨,并提出了作者的个人观点,供大家商榷。     

基于实时气象信息的智能衣架伸缩控制研究

为了提高无人状态下智能衣架自动晾晒和回收衣物的稳定性和准确性,提出一种新的基于实时气象信息的智能衣架伸缩控制方法。介绍了智能衣架工作原理。通过NHZD10光照传感器对光照情况进行感知,通过雨量传感器对雨水进行检测,给出光照和雨量传感器参数。驱动部分选用L298N电机驱动模块,当集成运放输出高电平时,电机驱动模块驱动改进粒子群前馈PID控制器,实现对智能衣架伸缩的控制。分析了前馈PID控制器的控制原理,介绍了粒子群算法,针对其早熟收敛的弊端对其进行调整,通过改进粒子群方法获取最优PID控制参数,提高控制精度,给出改进粒子群前馈PID控制器。实验结果表明：所提方法控制精度和稳定性高,抗参数失配能力强。     

核电瓦坯锻件制造工艺及质量控制

通过对核电用瓦坯锻件的关键工艺方案及质量控制进行优化来提高瓦坯类锻件的质量,并总结出了一套较为成熟的制造工艺及过程质量控制方法。     

智能调控系统在球墨铸铁质量控制中的应用

介绍了公司的生产条件及各种球墨铸铁件的熔炼控制参数,通过对传统球墨铸铁生产过程中存在的不足引出使用球墨铸铁智能调控系统的必要性.该调控系统突破了传统冶金质量和CE的概念,通过热分析曲线计算w(C)、w(Si)量,并能够较准确地预测球墨铸铁铁液的球化率、孕育指数、共晶指数、收缩倾向、共晶点CE等熔炼质量参数,辅助指导技术...     

基于Niagara的物联网智能制造系统

新型智能制造系统可以提高生产效率和产品质量,提升制造业供给结构的适应性和灵活性.以物联网为核心,提出在Unity3D环境下基于Niagara的物联网智能制造系统.以物联网三层构架为基础,辅以软件二次开发,实现各种模块协议之间的兼容,实现智能制造.