面向智能制造的数字化检测车间构建关键技术

数字化车间是将智能识别技术与柔性制造技术、生产组织系统以及其他管理系统的信息进行高度集成,构成具有自动化性质和综合信息流的集成制造系统。针对国内航空发动机零部件检测车间相关设施不完备、数字化程度不高的问题,研究数字化检测车间的构建需求,提出面向智能制造的数字化检测车间总体架构和构建的关键技术,为相关企业规划和建设数字化检测车间提供可参考的方向和依据。     

基于改进粒子群算法的线缆路径规划方法研究

针对复杂机电产品布线路径规划过程中存在的效率较低、可应用性差等问题,提出一种改进粒子群算法,使用栅格法对布线空间进行划分,对障碍物建模并进行方向包围盒处理。为了避免算法在迭代过程中陷入局部最优,引入非线性逐渐递减的惯性权重与异步变化的学习因子,并且将贴壁约束加入到路径规划的过程中,保证线缆在敷设时路径的合理性。最后在仿真试验中,与标准粒子群算法进行对比,验证了改进后算法的合理性与可行性。     

基于三维轻量化模型的可视化检测系统研究

对三维模型轻量化技术和可视化检测体系进行研究,分析当前制造企业检测工艺资源与管理脱节、检测质量与效率低、检测可视化程度低、三维数模浏览困难等问题,提出基于三维轻量化模型的可视化检测系统。本文以三维轻量化模型为基础,并采用压缩简化算法对三维模型进行简化,然后通过三维CAD、可视化检测系统和产品数据管理集成,从而实现基于三维轻量化模型的可视化检测系统。该系统完成对检测过程的数据收集和检测资源的传递,有效降低企业成本,解决检测工艺资源管理与检测过程可视化程度低的问题,实现了检测三维模型信息即时反馈、无缝传递。     

基于SHO-NSGA混合算法的飞机油舱管路自动布局方法

针对飞机油舱内部管路路径规划问题,提出一种基于改进斑鬣狗算法的飞机油舱管路自动布局方法。为了提高斑鬣狗算法的全局搜索能力以及收敛速度,在种群进化过程中引入扩散搜索机制对迭代过程中最优解进行扩散,以达到提高全局搜索能力的目的;在算法迭代后期引入深度包围机制,使其在最优解中随机搜索以提高算法的收敛速度。采用栅格法构建敷设空间数学模型,以管路路径最短为优化目标,以管路路径不与障碍物发生干涉、管路折弯角度及管路折弯半径为约束,建立管路布局优化数学模型。进一步,考虑管路的支臂布局问题,以支臂总长和支臂姿态作为支臂布局双目标优化函数,运用遗传算法NSGA-Ⅱ对管路支臂布局方案进行编码生成初始个体,设计交叉、变异规则,求解管路支臂布局的Pareto解集,进而获得管路支臂布局方案。最后,通过数值算例及管路敷设仿真验证所提方法的有效性。     

采用RGB-D的标准件语义分割方法

图像的语义分割在工业自动化分拣、自动化装配等领域中具有重要的应用,在工程应用中有很多形状相同、尺寸不同的工件,同一类别的不同尺寸的工件在图像上仅通过彩色图像难以区分其在尺寸上差别。为了解决这一问题,提出了一种结合深度图像生成尺度特征图的方法,通过尺度特征图中目标中的点与目标重心的距离作为衡量不同尺寸目标的尺度,区分不同尺寸目标的类别,并基于MASK-RCNN设计了尺度分类网络结构。选取形状相同、尺寸不同工件中较具有代表性的标准件制作数据集进行测验。实验结果表明该方法具有较好的准确性,对于标准件数据集的语义标签分类准确率达96.3%。     

基于谐波理论的轴孔特征误差分离与表面形貌预测

轴孔零件作为机械产品中应用最为广泛的核心零件趋于向高精度、高强度、多元化方向发展,其质量控制和质量评价至关重要。针对轴孔零件的形位误差分离问题,在研究了传统的误差分离技术和谐波理论的基础上,提出了轴孔零件形位误差的谐波分离方法。根据在零件上测得的周期性数据,分析了各次谐波误差的产生机理,提出了控制低次谐波误差的措施。利用空间点矢量法获得了测量点实际位置,结合拟合算法对零件表面形貌进行了预测。通过实验验证了形位误差谐波分离和表面形貌预测方法的准确性和合理性,为轴孔零件的表面质量评价和预测提供一种新的思路。     

基于CATIA/CAA的机翼蒙皮沉头孔深度优化研究

针对机翼蒙皮打孔的表面多为不规则曲面,且不同位置工件厚度不均匀导致有些位置的沉头螺钉不能按要求完全沉入曲面的问题,在特征主基面相交特征识别算法的基础上,引入几何信息提取算法,提出一种根据曲面表面不同位置的制孔点自动判别打孔深度的方法,从而保证不同位置的螺钉头外形尺寸完全沉入。在CATIA/CAA平台下并利用Visual Studio平台,开发了智能沉头功能,弥补了之前只能在规则曲面打孔的等深度沉头功能的不足。该方法能够更好地适用于工程应用中,满足实际生产要求,提高生产效率。     

基于MBD的检测设备资源分配优化的研究

随着计算机辅助技术的快速发展,传统制造业正逐步迈向数字化、信息化和智能化,基于MBD(Model Based Definition)的生产模式受到越来越多的重视。针对现阶段数字化检测模式下检测设备资源得不到合理规划与分配的问题,首先创建了以最短检测时间为目标的资源分配数学模型,然后采用了一种对检测程序任务和检测设备资源进行双层编码的遗传算法求解方法,最后通过对数学模型求解得到其最优分配结果。实际结果证明,与依靠人为经验选择检测设备的传统方式相比,提出的方法使检测设备的分配得到优化,提高了检测设备资源的利用率并且缩短了成批次零件的整体检测时间,提升了企业的生产效益和核心竞争力。     

基于三坐标测量机的规则曲面采样策略研究

在使用三坐标测量机检测中,规则曲面常常是必检测特征,而检测结果的准确性通常与采样策略有关,采样策略包括采样点数和采样分布。对采样点数进行研究,由于三坐标测量机中点数的选取大都根据经验所得,使得检测结果可能不准确,因此根据待测特征的误差要求提出临界采样点数的算法。分析了常用分布方法的弊端后,提出根据特征的几何形状对应不同的低差异序列采样分布方法,最后在三坐标测量机中进行实验比较,证明所提出的采样分布方法更合理。     

飞机尾翼喷涂轨迹规划算法研究

针对现阶段我国航空制造业对飞机喷涂效率以及表面质量的新要求,结合某型号飞机垂直尾翼模型的喷涂特点,提出一种轨迹规划算法,并给出该算法的具体函数表达式;利用DELMIA/IGRIP模块实现了机器人喷涂的运动控制仿真模拟,并且在前期喷涂试验中获得了样板涂层的表面质量参数,为后续实际喷涂以及实现机器人喷涂离线编程控制提供一定的理论依据。实验结果表明:该轨迹规划算法合理,具有一定的实际应用价值。