汽车覆盖件冲压工艺CAPP系统特征建模技术

特征技术应用于汽车覆盖件冲压工艺CAPP系统被认为是提高汽车覆盖件制造水平,并逐步实现CIMS的关键.为此,本文对汽车覆盖件进行了特征分类,建立了面向CAPP系统的覆盖件特征表达模式.以UGII软件为开发平台,提出自动识别孔类特征算法,采用交互式特征识别方式识别其他特征,建立了覆盖件特征模型,解决基于特征的覆盖件冲压工艺CAPP系统信息输入问题.     

变形程度对曲面扁壳类汽车覆盖件刚度的影响研究

为进一步研究变形程度对曲面扁壳类覆盖件刚度的影响规律,并为提高和改善汽车覆盖件的刚度提供理论依据,建立了能够代表汽车覆盖件曲面特点的柱面扁壳、双曲扁壳件和球面扁壳试验模型.通过分析零件胀拉成形过程特点,得出零件变形程度与成形件特征之间的关系:板厚及成形件的回弹对刚度的影响较为显著,板厚越大、回弹越小,板材的刚度越好;由胀拉成形深度增加而引起的回弹量减少及变形程度增加而导致的试件成形均匀性的提高对刚度提高的贡献大于厚度减薄的影响.     

曲面扁壳类汽车覆盖件刚度的控制机制研究

为有效控制和提高汽车覆盖件的刚度,以能够代表汽车覆盖件曲面特点的柱面扁壳件和双曲扁壳件为研究对象,采用数值模拟和试验相结合的方法,深入分析零件在成形过程中拉深筋、拉深深度及压边力对刚度的影响规律,并通过分析扁壳件成形后应力应变分布特点,揭示工艺条件对刚度的影响机制.研究表明:刚度随着压边力的增大而增大,增设拉深筋有助于提高曲面扁壳件的刚度;刚度随着拉深深度的增加而增大;工艺条件的改变可以增大塑性应变量,减少残余应力,并减少回弹,提高刚度.     

汽车覆盖件冲压方向目标函数权重研究

确定以参考方向的角度为变量，以初始接触面积、接触点的个数和接触点分散均匀程度为目标函数，建立了冲压方向确定的优化模型。提出了运用熵值理论对各专家评估水平赋予权重值的改进层次分析法（AHP）得到目标函数综合权重。针对典型汽车覆盖件，应用KAMS软件在生成冲压方向的基础上仿真测试，测试结果方法的有效。     

汽车覆盖件模具生产流程管理研究与应用

模具是一种需要运用先进的技术生产出来的技术密集型产品,并且是一种根据客户与项目的特殊需求专门开发制作的产品。随着我国汽车行业的快速发展,其中汽车覆盖件模具的应用、创新更是不断向规模化、高水平发展。为了提高生产效率、降低生产成本、缩短开发周期、提高模具的设计生产水平,对汽车覆盖件模具生产流程管理进行深入研究并积极实施应用必不可少。     

汽车覆盖件模具CAD／CAM的研究与应用

汽车覆盖件模具ＣＡＤ／ＣＡＭ的技术应用是关系到我国汽车行业在汽车改型与换代过程中最关键的因素之一，作者叙述了模具采用ＣＡＤ／ＣＡＭ技术对提高模具生产效率、提高产品质量的重要性。     

基于KBE的汽车覆盖件冲压工艺方案设计

汽车覆盖件的冲压工艺方案设计是一个复杂且经验性强的创造性过程,需要一种支持多种知识表达模式和多智能决策技术的方法,解决工艺方案决策问题.通过以工艺特征为核心来表达知识,建立了基于KBE的覆盖件工艺知识模型,采用基于知识驱动决策树表达模式的特征转换机制来实现设计特征到工艺特征的映射,在工艺知识库的支持下完成工艺方案设计.实现了知识的多种描述形式及其应用,有效地解决了工艺方案设计中基于图形、规则及经验知识的决策判断,提高了汽车覆盖件工艺方案设计的智能化程度.     

摩托车覆盖件逆向设计中的技术思路

逆向工程的特点可以最大限度地表现造型设计师的设计风格,该特点使逆向工程非常适合于覆盖件产品开发.针对摩托车外观覆盖件的特点,对车架模型的建立方法提出了看法,强调了在逆向建模中先建立模型特征线的优先性,总结了曲面重构的经验和规律,最后给出了具体开发实例.     

带自由曲面的三视图重建算法研究

针对蕴含自由曲面的三视图,提出了通过恢复边界线和轮廓线进而根据这些恢复的空间曲线重建自由曲面的算法。首先分析并证明了自由曲面在三视图中的投影性质,从而提出边界投影和轮廓投影的匹配算法。针对视图中存在的被打断的样条曲线,提出了分段样条曲线的爬坡算法来解决此类曲线不能匹配的问题。然后基于投影匹配序列重建出自由曲面的边界线,再由边界投影上的点和轮廓投影端点的对应关系重建出空间轮廓线。由轮廓线等参采样构造截面线并和边界线一起蒙皮生成最终自由曲面。本文提出的算法扩展了工程图的重建域。     

覆盖件模具特征约束模型及其应用

针对覆盖件模具设计的复杂性、灵活性、经验性、模糊性.提出了一种基于特征的分层的约束模型.覆盖件模具特征分为冲压工艺特征、功能组合特征和基元特征三个层次,与此相应建立了分层的约束网,并叙述了其推理过程.     

用于水声目标识别的近邻无监督特征选择算法

针对水声目标数据的特征冗余问题,提出一种新的近邻无监督特征选择算法。首先利用顺序向后特征搜索算法生成原始特征集的子集,然后利用基于代表近邻选取方法的特征评价机制评价特征子集的优越性。使用实测水声目标数据集和声呐数据集进行特征选择和分类实验,在保持支持向量机平均分类正确率几乎不变的情况下,特征数目分别降低了90%和75%。结果表明,该算法选择出的特征子集,在去除冗余特征后有效地提高了后续学习算法的效率。     

Integration and application of feature recognition and mould manufacturing planning navigating process

Plastic injection mould manufacturing is diverse and complex. Traditional mould manufacturing planning often relied on experience and techniques. Therefore, in order not to affect the operation or even cause some loss of the enterprises, geometry information of computer-aided design (CAD) should be converted into manufacturing information of computer-aided process planning (CAPP) and CAM for automatic feature recognition to shorten the lead time. This study is the secondary development in a CAD environment creating a network plastic injection mould manufacturing navigating system and CAD/CAPP for integration and application. As part design is feature-based, each processing step can be regarded as a feature. By applying the hybrid recognition technology of the graph-based approach, the rule-based approach and hint-based approach in the analysis of part feature appearances, it can automatically categorise all the manufacturing features of the part and convert them into corresponding processes. The CAPP developed in this study can convert the part manufacturing features into corresponding processes and plan the part process sequence according to the process priority constraint relations. As proved by the case studies, the use of CAPP in this study can reduce planning time by 87%. It can provide users with a reference regarding process sequence, and speed up the part planning progress. Coupled with the mould manufacturing navigating process, it can achieve automatic design and manufacturing.     

基于特征选择和GWO-KELM的鸟声识别算法

针对鸟声识别算法中提取特征单一、分类准确率低等问题,提出一种基于混合特征选择和灰狼算法优化核极限学习机的鸟声识别方法。首先从鸟声数据中提取大规模声学特征集ComParE,其次计算每个特征的F_score并进行排序,然后以广义顺序向前浮动搜索(Generalized Sequential Forward Floating Search, GSFFS)为搜索策略,特征子集在核极限学习机(Kernel Limit Learning Machine, KELM)上十折交叉验证的正确率,作为特征选择标准进行特征选择,得到适用于鸟声识别的特征子集,最后通过灰狼算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)选择最优KELM参数识别鸟声。在柏林自然科学博物馆鸟声数据库中进行实验,该方法在60类鸟声识别平均正确率和F1-score达到94.45%和92.29%。结果表明,该方法相较于传统自行设计提取的单一特征集具有更高的识别精度,GWO-KELM模型比网格搜索方式更易找到全局最优值。     

基于多通道Gabor滤波和特征融合的虹膜识别方法

多通道Gabor滤波器提取的虹膜特征具有冗余信息并存在部分非有效特征,针对此问题提出了改进方法。对同尺度不同方向的Gabor特征,利用幅值信息进行融合,对融合后特征进行相位编码,并运用海明距离匹配。这样,既保证了高识别性能,又将虹膜特征码压缩为传统方法的1／2,可提高匹配速度,并节约存储空间。还提出一种虹膜图像质量评价方法,可有效鉴别不适于识别的低质量虹膜图像。在CASIA和UBIRIS虹膜库的实验结果表明该方法是有效的。     

A hint-based machining feature recognition system for 2.5D parts

The recognition of machining features in a part with arbitrary feature interactions is a difficult task. In this paper a hint-based machining feature recognition system for 2.5D parts with arbitrary feature interactions is presented. A pre-processor is used to screen out invalid 2.5D parts automatically and calculate the possible machining directions. The feature recognition starts with identifying the traces of features present in the part. Once a hint is found, geometrical reasoning is then used to compute other parameters to complete a maximally extended feature instance. The system handles hole, linear slot and circular slot features in the first pass. Various possibilities, like through or blind hole, through or blind slot, floorless or multi-floor slots are instantiated after their testing and repairing. The system then, likewise, handles floor-based and floorless pockets, in the second pass. The recognition process is tightly coupled with the machining environment to ensure machinability of the recognized features. A prototype of the system is implemented in visual C++ and ACIS® 3D modelling toolkit.     

一种视听融合的水下目标识别方法研究

特征提取是水下目标识别研究中最为关键的技术之一,特征参数的优劣将直接决定分类识别系统的性能。将声信号的听觉与视觉感知特征结合,应用于水下目标识别,通过实验得出如下结论,相比于单独应用听觉特征,融合特征的平均识别率能提高4%~6%以上,特别是将听觉特征与声谱图的Gabor小波变换特征、灰度-梯度共生特征进行融合后,分类性能较好,平均达到87%以上。     

面向数控加工工时估算的模型特征识别

利用数控加工结构件的特征具有层次分布式特点,提出了基于面邻接关系的特征识别方法,将零件的面先分成基础面和约束面,再根据凹凸邻接关系组合为相应的层集合,以层作为特征识别的基础,通过层的识别和组合获得数控加工结构件的特征,并提取相关特征参数信息,结合机床的加工参数,对零件加工工时进行了估算,并进行了实例验证。     

水下目标空间源数特征提取与识别方法

针对水下目标识别正横阵位问题,并进一步扩大目标识别的阵位范围。给出了目标识别的阵列形式。用水平线列阵进行目标亮点水平方位的源数估计。提取并找出了能反映水下潜艇目标空间特征的特征量。提出了基于信噪比监督的空间源数识别方法,给出了相关矩阵的空间平滑的特征值。还提出了基于信噪比和盖尔圆半径监督的目标特征的自动分类方法。对本文提出的方法进行了大量计算机仿真,仿真结果表明。该方法可在正横阵位有效识别目标。     

投影特征匹配的快速钞币面值识别算法

提出了一种基于特征区域投影特征匹配的钞币面值识别算法。针对不同面额的人民币,所选取的特征区域位置、大小和数目可不同。建立投影特征模板库,并采用分类比较和滑动匹配的方法提高算法速度和适应能力。实验结果表明:利用该算法对人民币的识别速度达到2000张/min,可满足嵌入式系统对算法实时性的要求。