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以重型卧式车床床身为研究对象,为满足床身在静刚度不降低条件下达到轻量化、动静态性能好这一要求,提出以质量、最大变形和低阶固有频率为目标的优化设计方法。通过正交实验法建立了床身低阶固有频率、最大变形和质量关于筋板厚度的响应面模型,并对模型的准确性进行了验证。运用带有非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对床身进行多目标优化求解,得到了Pareto最优解集。在此基础之上,采用基于信息熵赋权的多目标灰靶决策算法对Pareto解集进行优选。通过对最终方案进行有限元分析,优化后的床身动静态性能略有提高,质量减轻了604kg。具体算例表明,该方法具有实用性。 相似文献
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从提高产品的设计效率和质量出发,探讨了参数化设计的功能和Pro/ENGINEER Wildfire环境下三维模型参数化设计的实现策略和途径,分析了基于Pro/Toolkit二次开发的机械零件参数化设计的过程,并给出了应用实例。 相似文献
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为解决当前装配机器人视觉系统对元器件误检率高、效率低、难获取有效定位信息的问题,提出了一种基于深度学习的元器件视觉识别和定位方法。首先,设计基于深度聚合和解耦头的高精度检测算法,提高元器件识别和主体检测的精度;其次,设计标注和判定规则,细化定位主体轮廓和抓取点;最后,设计基于网络剪枝的轻量化检测算法,实现模型压缩,提高引脚检测和装配点定位的效率。研究结果表明:该方法在元器件的识别和定位上取得了较好表现,类别识别平均错误率仅为0.27%,计算量减少了29.8%,参数量减少了22.7%,并将传统的元器件轮廓检测扩展到抓取点和装配点定位,得到丰富的类别和位置指引信息,为工业机器人精准、可靠、稳定地抓取和装配做好基础。 相似文献