虚拟样机技术在门座起重机设计中的应用

分析门座起重机设计的现状,结合虚拟样机技术、参数化建模技术实现门座起重机的三维参数化建模,并应用虚拟装配技术生成整机系统的虚拟样机模型;通过对门座起重机虚拟样机的建模分析,为起重机有限元动力学分析提供精确的模型,减少设计开发成本.     

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.     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

装配式建筑自上而下设计信息协同与模型构建

为顺应国家建筑产业化、智能化发展的政策引导,针对当前装配式建筑专业信息缺乏关联、模 型利用不充分、数据传递效率低下等问题,提出基于建筑信息模型(BIM)技术的自上而下设计方法。以装配式 建筑的设计阶段为切入点,详细阐述了基于 BIM 技术的装配式建筑自上而下设计流程。结合装配式建筑的标 准化构件设计和组装特点,提出一种基于自上而下设计的装配模型,并从层级和专业 2 个角度描述了模型的架 构。针对各专业模型传递时的数据信息标准化、一致性问题,通过工业基础类(IFC)标准对装配模型进行实体和 属性集的扩展,提出基于 IFC 标准的各专业、各阶段的自上而下设计信息协同。经实例验证了 IFC 扩展装配模 型的自上而下设计可行性,为装配式建筑的协同设计提供了有益的方法借鉴。     

注塑产品动态装配模型的集成知识模型研究

基于MBR(基于模型的推理)技术，建立了注塑模具动态装配结构模型；基于RBR(基于规则的推理)技术，应用面向对象的规则模型(OOR)，建立了动态装配规则的知识表示模型。最后，该文将两种知识表示模型集成，建立了完整的知识模型，为整个系统的后续工作奠定了基础。     

多孔薄壁扁管连续挤压模的研制

介绍了连续挤压模的生产工艺过程 ,模具主要结构及设计参数 ,分析了生产中存在的问题以及采取的措施 ,充分发挥了连续挤压设备的潜力 ,扩大了产品品种     

Development of a gap searching program for automotive body assemblies based on a decomposition model representation

Automobiles, aircraft, and ships require tremendously many parts to be assembled. For developing such large assemblies, most companies accelerate the design process by having many design engineers in different functional or sectional design groups working concurrently. However, interferences and gaps can be found when the parts and sub-assemblies of different design groups are to be assembled. These error cause design changes and additional repair processes, resulting in an unexpected increase in costs and time delays. While the interference problem has been resolved by digital mockup and concurrent engineering methodology, many cases of the gap problem in the automotive industry have been covered by temporary treatments when the gaps are small enough to be filled with sealants. This kind of fast fix can cause leakage into the engine chamber and passenger cabin when the gap size is too big for filling or when the sealant gets old, which can turn fatal. With this research, we have developed a program to automatically find gaps between the parts of an assembly so that design engineers can correct their designs before the manufacturing stage begins. By using the method of decomposition model representation, the program can visualize gaps between complex car body parts as well as estimate their volumetric information. It can also automatically define the boundary between a gap and the exterior space. Although we have reviewed the benefits of the program by applying it to car development, it can also be applied to aircraft and ship designs comprising several parts.     

影响装配可靠性关键故障源提取方法*

针对产品在装配过程中可靠性低,产品故障频发及故障源多样性的问题,引入信息熵理论,首次提出“可靠度熵”的概念,对影响装配过程可靠性的故障源进行定量分析。建立可靠度熵的综合评判矩阵,结合专家打分法对可靠度熵综合权重进行评价和排序,同时结合客观性强的粗糙集对故障源进行属性约简,提取出影响装配过程可靠性的关键故障源。采取预防及改进措施减少故障源的发生,从而保证装配过程可靠性。以数控磨床的砂轮架为例,验证了上述方法的可行性和正确性。     

分布式网络测量中测量节点的智能选择算法

大规模网络结构复杂,需要有针对性的网络监测方法。测量节点的自动选择必须在测量代价和覆盖范围之间进行权衡。合理地测量节点选择,能在获取全网性能状况的同时,有效减少测量给待测网络带来的带宽占用和软硬件资源消耗的影响。以最小化测量节点数量为目标,选择蚁群算法作为测量节点自动选择的基本算法,并通过对基本算法进行改进和创新,可形成一种针对分布式网络测量的测量节点智能选择算法。