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设计并开发了基于WEB的工艺FMEA知识库系统,通过建立工艺失效知识与产品和工艺信息的关联,实现工艺FMEA系统与CAD/CAPP系统的信息和过程的集成,从而达到工艺改进的目的,最后给出了某飞机结构件利用此系统进行工艺改进的验证实例. 相似文献
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为提高型架安装精度,提出利用屏幕空间变换的一种简便易行的大型装配型架测量可视性分析方法.通过对大型型架测量可视性分析的关键问题进行研究,提出了障碍物判定与简化处理方法,并给出了基于可视性矩阵的最少仪器站位求解算法.以某盒式连接装配型架为例进行了验证.该方法通过将三维空间的干涉问题转化为二维空间的交集问题,可显著减少可视性分析的计算量、提高计算效率,为复杂现场环境下进行大尺寸测量可视性分析与仪器布局提供一种有效手段. 相似文献
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针对可重构装配型架因安装过程繁琐、装调难度大而被限制应用的问题,在分析其装调流程及技术需求的基础上,提出人与智能眼镜相结合的增强工人模型,构建了基于信息物理系统的智能装调技术框架,并设计了面向可重构装配型架的信息物理装调系统。针对所提出的信息物理系统技术框架,制定了面向可重构装配型架的自定义应用层通信协议,实现了装配现场设备的互联互通。建立了基于工作流的可重构装配型架装调过程可视化指导流程和方法,实现了装调过程中决策信息的快速获取和无纸化展示。提出采用惯性测量单元辅助的精确装调引导方法,解决了定位器精调时反复操作的难题。以某无人机垂尾可重构装配型架为例,验证了应用该装调技术能够改变工人的传统作业模式,显著提高装调效率。 相似文献
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针对大型构件装配界面加工中刀具磨损和表面质量的监测状态与加工任务关联性弱、切削参数优化中未考虑刀具磨损的实际与理论值的差异性及对工人经验的强依赖性等问题,提出了一种事件驱动考虑加工任务和监测状态的切削参数在线优化方法。首先,建立了事件驱动的切削参数在线优化框架,利用事件处理技术监测装配界面加工过程,确保各阶段加工任务正确,进而通过事件驱动监测与优化方法。其次,在该框架下对异常监测事件(如刀具寿命报警、表面粗糙度报警等)处理,触发混合遗传粒子群优化算法实现切削参数在线优化。最后,通过某型飞机垂尾装配界面样件的加工试验数据和系统验证了所提方法的有效性。结果表明该方法能够有效保证大型构件装配界面的加工质量和效率,为加工过程的监测和切削参数在线自适应优化提供了理论基础和技术支持。 相似文献
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针对大型空间展开机构桁架铰链装配中重力卸载过程复杂、需手工反复调整、装配精度一致性差的难题,提出一种采用协作机器人辅助的桁架铰链微重力装配方法。首先提出协作机器人辅助的微重力装系统架构和工艺流程;然后利用视觉引导结合四元数有界偏差关节路径规划法,实现桁架铰链的快速自动抓取;构建基于D-H法的机器人运动学模型,并利用牛顿—拉夫森迭代法在线补偿位姿误差,提高机器人在桁架铰链装配中的绝对定位精度;最后构建桁架铰链的重力卸载等效模型,并利用基于内环位置控制的机器人阻抗控制方法,实现桁架铰链的自动平稳重力卸载。实验表明,该方法的位姿精度满足桁架铰链装配要求,并可使桁架铰链以临界阻尼形式进行平稳重力卸载,为大型空间展开机构关键组件高精度装配和重力卸载提供理论依据和技术支持。 相似文献
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文中针对传统三维建模软件用于线缆设计时效率低、设计一致性差的问题,开展了基于CATIA定制开发平台的线缆数字化集成设计平台研究。通过建立连接器、线材、辅料等的数据库和基于知识的线缆物料匹配性映射规则,开发了针对柔性线缆和半刚性线缆的线缆路径快速设计模块;通过快速编辑控制点实现线缆路径的高频次快速迭代优化;最后采用自动输出模块实现线缆图纸和制造数据的快速生成,并将成型数据自动导入线缆成型系统和基于混合现实的线缆引导装配系统,实现线缆从设计到制造的模型贯通。通过上述研究实现了线缆组件从路径规划到详细设计和制造一体化的集成应用,使线缆设计效率提升了3倍以上。 相似文献
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工业机器人定位误差在线自适应补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
受工业机器人本体结构几何及非几何误差因素的影响,机器人执行末端的实际运动轨迹与其理论规划轨迹往往不一致,这严重限制了机器人在加工领域的拓展应用。另外,通过研究发现机器人除在工作空间上定位误差等级存在差异分布外,在服役时间上随着机器人工作性能的退化也会显著恶化其定位精度。为解决该问题,提出了一种基于定长记忆窗增量学习的机器人定位误差在线自适应补偿方法。在该方法中,首先定量分析机器人定位误差与位姿的相关关系,将工作空间划分为多个位姿区块并创建校准样本库,建立了位姿映射模型的自适应优化机制以克服空间中误差等级差异分布的问题;然后设计了定长记忆窗增量学习算法,克服神经网络模型的灾难性遗忘缺陷,并平衡了在线模式下建立机器人新、旧位姿数据映射关系的精度和效率,解决了机器人性能退化加剧定位误差影响位姿映射模型适用性的问题,从而确保算法的补偿精度稳定在目标精度水平线以上;最后,利用St?ubli机器人和UR机器人对所提方法进行了精度在线补偿实验验证。实验结果表明该方法可将St?ubli机器人的定位误差从0.85 mm降至0.13 mm,将UR机器人的定位误差从2.11 mm降至0.17 mm,明显提高... 相似文献