基于矩阵的装配过程建模方法

装配型生产是一种典型的离散型生产,装配生产过程是装配状态在装配作业的驱动下不断发生转移而持续更新至完成状态的一个过程,本文提出了一种基于矩阵运算的装配过程建模方法,对这种由装配状态转移组织起来的生产过程进行了建模。文中给出了装配作业、装配状态以及作业有序关系等元素对象的矩阵表示方法;以矩阵的运算过程来表述生产流程,包括作业可操作性测试、装配状态转移、作业有序矩阵更新等;产品结构的层次性使得装配过程也会具有一定的层次性,对装配过程进行子装配划分,用分块矩阵表达装配过程与其子装配之间的层次关系,建立分层的装配过程模型。该模型通过装配过程的矩阵表示,最终可获得装配体的可行装配序列,为装配序列选优提供数据基础。     

基于CATIA的杠杆加载系统快速设计方法研究

目前我国飞机结构试验中杠杆加载系统存在着设计工作量大、效率低等问题.针对企业的实际需求,本文基于CATIA软件平台,开发了一套杠杆加载参数化快速设计系统.首先基于总体设计的全机外形数模计算了外形加载点;其次运用改进的聚合层次聚类算法生成了杠杆加载系统的拓扑结构图;最后对杠杆、连接件等实现参数化建模并完成自动装配.实例表...     

基于特征的模具参数化设计方法

提出了一种基于特征的模具参数化设计方法。装配关系和模具零件由特征描述，特征间的相互联系则由父子关系结构来描述。通过设计参数来修改特征形状和定位，并采用专家系统驱动满足给定约束条件的特征几何形状。该方法提供了一种更加自然和方便的表示模具参数化模型的途径。     

基于SolidEdge及ADAMS的牵引卷筒机构运动仿真

介绍一种新型液压牵引机卷筒机构的虚拟样机仿真方法。利用具有基于特征的建模和装配功能的CAD工具——So lidEdge建立了卷筒机构的几何模型,然后通过一种通用数据格式导入到M SC.ADAM S环境中。利用ADAM S软件进一步简化模型并建立虚拟样机。通过该联合建模方法,对牵引机卷筒机构进行动力学仿真,并对两卷筒输出的角速度和角加速度进行对比分析。与传统利用物理样机实验的方法相比,该方法更经济高效,便于产品的优化设计。     

基于广义装配关系的复杂产品装配单元划分方法

通过分析复杂产品的装配几何关系,考虑夹具和工装在装配过程中的使用情况以及装配工艺性能,建立零部件之间的广义装配关系。在此基础上,构建以装配关系强度和装配并行度为目标的数学优化模型,采用免疫克隆算法进行聚类优化,完成复杂产品的装配单元划分。此方法不仅考虑零部件之间的广义装配关系,而且考虑单元划分的目的,使划分结果更加合理。最后,以某飞机机翼装配单元划分为例进行验证,结果表明该方法具有一定的适用性和有效性。     

基于加权有向图的飞机装配顺序规划

合理的飞机装配顺序规划是确保飞机装配质量、缩短装配周期的有效途径。为此,提出了基于加权有向图的飞机部件装配顺序规划方法。以飞机零件间的装配几何关系、装配稳定性和装配工艺性为评价因子,对装配过程中零件间的装配依赖性进行量化,形成可表达装配依赖关系的加权有向图。在此基础上,通过模糊聚类和撕裂排序算法对装配零件进行装配顺序规划。最后通过某飞机机身中段装配顺序规划问题进行验证,规划结果表明该方法具有一定的可行性和有效性。     

复杂产品装配执行过程数字化技术

产品装配是制造过程的最后一个也是最为重要的环节之一.在产品装配这一环节应用数字化的手段来提高装配制造的质量和工作效率是先进制造技术的重要发展方向.以复杂产品的装配现场控制为目标,提出了一个适用于复杂产品装配执行过程的数字化管理平台.系统使用三维手段提高装配工艺的可理解性,使用计算智能方法实现关重件优配,基于多BOM集成实现装配质量控制以及装配进度的跟踪和控制.开发了原型系统并在某航空企业进行了应用,验证了本文提出的系统框架和方法的可行性.     

基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

部分破坏拆卸模式下拆卸规划

为了对产品进行拆卸规划,基于装配有向图提出一种部分破坏性模式下的拆卸规划方法。通过装配有向图表达产品零部件间的装配关系,并在此基础上构建装配关系矩阵、装配连接矩阵和可达矩阵。由矩阵遍历和运算获得产品装配结构、装配深度等信息,并根据这些信息确定被破坏对象,最终完成部分破坏性拆卸模式下拆卸规划过程。将上述理论应用于摩擦驱动装置拆卸规划中,其结果验证了理论分析的有效性和正确性。     

基于知识PETRI网的自动装配规划

提出了一种由产品关联图自动生成产品装配优化序列的方法，首先对产品关联图进行割集运算，并由此可得相应的产品装配与／或图，再由此与／或图构造出产品装配的知识ＰＥＴＲＩ网，运行此知识ＰＥＴＲＩ网后便可得到此产品的最佳装配序列。本文介绍的这种基于知识ＰＥＴＲＩ网的人装配规划方法与目前常规的机器人装配规划方法，如启发工搜索法与基于装配知识库的装配专家系统相比，规划速度快，由于该方法将人工智能应用于ＰＥＴＲＩ     

逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

产品特征间关系的表达和算法研究

面向产品全生命周期的特征建模是现代产品建模技术的关键之一，在几何特征建模型技术中广泛采用的CSG树在描述多个领域的特征关系时存在不足之处，图状结构可以描述比树状结构更加复杂的关系。本文采用图状结构－特征图来描述特征间的关系。讨论了存储特征图的具体数据结构和定义在其上的一些基本运算。本文中所讨论的技术已被应用于轴的集成数据模型中的特征关系描述，并取得了良好的应用效果。     

基于质量损失函数的模块实例稳健选配方法

为提高飞机工艺装备模块化设计的质量稳健性,提出了一种基于质量损失函数的模块化产品模块实例的稳健选配方法。该方法首先在给出质量损失函数统一描述的基础上,引入信噪比表达模块实例的稳定性。并综合考虑模块的功构连接形式和装配偏差,建立面向模块化产品的模块实例稳健选配模型,同时给出模型求解方法。最后,通过实例应用验证了方法的有效性和合理性。     

飞机装配工装组件库与快速装配设计技术

结合航空企业数字化应用的现状,基于飞机装配工装设计中的应用需求,研究工装组件的参数化设计、参数化组件库的构建以及组件的快速装配设计技术。应用CAA在CATIA平台上进行二次开发,实现了飞机装配工装组件库和快速装配设计功能,可提高装配工装设计的效率和质量。     

机翼-机身柔顺对接装配及接触力分析方法

在机翼机身数字化对接装配中,由于制造误差、定位误差等因素,装配件在对接前不可避免地存在一定偏差,对接过程中连接结构可能出现磕碰、磨损和变形等现象。为了避免翼身对接装配中遇到上述情况,本文设计了一种五自由度柔顺对接机构,使部件对接过程中遇到干涉时能够柔性适应,根据目标部件的导向顺利完成装配。在此基础上,本文以叉耳式连接结构为研究对象,通过对翼身柔顺对接过程中连接结构的接触力情况进行分析,建立了翼身柔顺对接过程中叉耳式连接结构的接触力预测模型。     

FAST FEATURE RANKING AND ITS APPLICATION TO FACE RECOGNITION

A fast feature ranking algorithm for classification in the presence of high dimensionahty and small sample size is proposed. The basic idea is that the important features force the data points of the same class to maintain their intrinsic neighbor relations, whereas neighboring points of different classes are no longer to stick to one an- other. Applying this assumption, an optimization problem weighting each feature is derived. The algorithm does not involve the dense matrix eigen-decomposition which can be computationally expensive in time. Extensive exper- iments are conducted to validate the significance of selected features using the Yale, Extended YaleB and PIE data- sets. The thorough evaluation shows that, using one-nearest neighbor classifier, the recognition rates using 100-- 500 leading features selected by the algorithm distinctively outperform those with features selected by the baseline feature selection algorithms, while using support vector machine features selected by the algorithm show less prominent improvement. Moreover, the experiments demonstrate that the proposed algorithm is particularly effi- cient for multi-class face recognition problem.