基于人工神经网络的零件族智能搜索算法

采用生产流程分析法对零件分组时,通常难以为新零件确定所属零件族,故提出了基于神经网络的零件族智能搜索算法。该方法将工艺与零件族的关系转化为零件编码与零件族之间的关系,基于现有零件的编码、工艺过程和零件族划分情况,用神经网络构建零件编码与零件族之间的智能非线性映射模型,从而实现新零件的零件族智能搜索。给出了算法的基本原理、神经网络设计和训练过程,并结合实例验证了算法的可行性和有效性。     

面向复杂零件成组编码系统及其与CAPP集成的研究

以一般零件和复杂零件为基础建立了工艺与设计相结合的成组编码系统。采用固定码对一般零件进行编码,而用固定码 柔性码,对复杂零件进行编码。制定了零件相似性标准和零件组的特征矩阵,并划分了零件组。构造了典型零件图库和典型零件工艺库。建立了基于成组技术的派生式CAPP系统。用VC 语言编制了零件分组查找程序,通过成组编码和所编制的程序零件可以快速、准确定位到所在的典型零件组,实现了编码系统与CAPP系统的集成。     

基于相似性的机械零件制造成本估算系统研究

提出了一种基于相似性的零件成本估算方法,该方法通过计算新零件与类似的已有零件的贴近度,依据类似的已有零件成本资料估算新零件的成本,实现了零件制造成本早期估算.以回转类零件为例,对基于相似性的成本估算方法进行了实例应用验证和分析.     

面向工艺规划的零件分类和识别方法研究

基于成组技术,提出了一种面向工艺规划的零件分类与识别方法,首先,基于现有零件的工艺信息,在对传统生产流程分析法零件相似系数进行改进的基础上,利用聚类分析方法进行零件族构造;然后,采用零件族累加矩阵来构建零件族的相似性标准,并建立了基于零件族累加矩阵的零件模式识别方法,该方法把编码分类法与零件-零件族的相似系数有机结合起来,确保新零件准确、自动地归属于相应的零件族.     

面向骨架类产品的构件分类研究

骨架类产品零件多且结构复杂,基于这一特点,首先研究了零件特征按几何形状的分类,描述了面向历史特征树的辅助特征简化过程。结合零件属性和装配约束类型建立了零件属性矩阵,根据零件的重心位置建立了零件间的装配位置关系矩阵。考虑了零件的名称语义分类,最后提出一种基于辅助特征简化、零件属性矩阵和装配位置关系矩阵的构件分类方法,使骨架类产品的构件分类更加完善。     

手表零件CAPP系统的设计与开发

为实现手表零件的快速工作设计,在分析典型零件工艺的基础上,把手表零件工艺信息分为3类,提出了手表零件CAPP数据结构,建立了工艺数据库,开发了手表零件CAPP系统,提高了工艺规划效率.     

面向大规模定制的Web零件库的研究

Web零件库是满足整机企业和零件供应商双方需求并密切协作的新系统。研究了Web零件库的构建方法,包括零件族的建立、基于事物特性表的零件描述、基于零件功能结构的语义特征的零件描述和基于本体的零件描述;阐述了Web零件库的体系结构。为了解决零件族结构和命名的多样化问题,研究了零件本体的建立与应用,阐述了其关键技术。最后,给出了一个系统实现案例。     

面向结构移植变异设计的零件可变异模型与再生技术

为了满足结构移植的产品变异设计要求,研究了零件可变异模型与再生技术.将零件及零件基结构的功能、几何和语义等信息进行融合,定义了零件可变异模型结构.通过零件基结构的递归细分,获得零件变异基结构.提出了零件可变异模型各属性信息的继承、派生或映射方法,实现了零件可变异模型的再生,为产品变异设计提供了基础.最后,开发了原型系统,并进行了应用验证.     

动密封元件骨架拉深模的结构改进

分析了骨架零件的拉深成型工艺,介绍了传统的骨架零件冲压工艺方法,通过对骨架零件传统拉深模具设计的改进,采用复合拉深模结构设计和工艺方法,有效地降低了零件的制造成本,提高了骨架零件的生产效率。     

基于双目视觉的汽车生产线零件实时识别方法

对汽车生产线零件识别可以保证零件的质量,不同的光照强度给汽车生产线零件的实时识别带来了一定难度。为此提出一种利用双目视觉对汽车生产线零件实时识别方法。根据双目视觉的基本原理,计算出像素匹配点在双目摄像机坐标系中的坐标,完成零件图像采集摄像机的标定。根据双目视觉模型采集到的汽车生产线零件图像,利用平均值的求解方法计算零件图像R、G、B 3个分量的均值。通过均衡化处理,获得灰度级零件图像,结合滤波方法处理汽车生产线零件图像。通过计算模板与汽车生产线零件图像的灰度值,设计汽车生产线零件识别算法,实现汽车生产线零件的识别。实验结果表明：基于双目视觉的汽车生产线零件实时识别方法可以成功识别汽车生产线零件,同时降低了误识率。