力控制技术在飞机数字化装配中的应用

飞机数字化装配技术的发展要求提高装配自动化水平,工业机器人因此得到广泛使用,而工业机器人在定位精度与结构刚度上的局限性又催生了力控制技术的研究与发展.力控制技术不同于传统的位置控制,是利用安装在机器人上的传感器反馈力的数据,以此为依据驱动机器人将构件或工具送达最佳装配位置的技术.叙述了力控制技术的发展背景、基本原理、系统组成与应用实例,并对力控制技术在飞机数字化装配中的进一步发展作出了展望.     

虚拟现实技术在航空智能制造中的应用思考与展望

人机结合、虚实融合的新一代智能界面是智能制造的一个显著特征.虚拟现实技术作为一种高级人机交互技术,将在智能制造系统中发挥人与智能设备之间传递、交换信息媒介及对话接口的作用.随着智能制造系统的发展和虚拟现实技术的不断成熟和进步,虚拟现实必将逐步深入工业应用,在两化深度融合过程中充分发挥“智能之窗”的作用.     

基于数字孪生的智能脉动管控

为提升飞机总装脉动生产线智能化水平,开展了基于数字孪生的智能脉动管控研究。基于数字孪生五维模型理论构建了飞机总装脉动生产线数字孪生应用架构,从反应式计划调度、物流精准配送、智能作业指导、产线健康监视、资源迭代优化配置5个方面开展了技术研究,为复杂产品装配的智能制造应用提供参考。     

工艺模型驱动的物料动态精准配送技术

针对飞机装配车间传统“领料式”物料配送存在的弊端,提出了一种工艺模型驱动的物料动态精准配送方法,构建了飞机装配车间物料精准配送管理系统,阐述了系统构建涉及的关键技术难点,采用基于模型的三维可视化消耗式BOM重构方式,建立与设计了模型动态同步精准的MBOM工艺模型,利用RFID技术的优点实时获取物料信息,通过iGPS系统引导AGV物料运输平台来实现装配站位物料的高精度配送。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications. Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system, which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses. Recently, Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic. Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically. This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal (IRT) image. First, IRT technique is utilized to capture the IRT images of rotating machinery. Second, the CNN is applied to extract fault features from the IRT images. In the end, the obtained features are fed into the Softmax Regression (SR) classifier for fault pattern identification. The effectiveness of the proposed method is validated using two different experimental data. Results show that the proposed method has a superior performance in identification various faults on rotor and bearings comparing with other deep learning models and traditional vibration-based method.     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

智能结构动力系统控制器设计和结构优化的综合分析

通过由两个压电作动器控制的空间桁架,将最优控制问题和结构中杆件截面积动态优化相结合,综合分析了二者的混合优化问题.计算结果表明,在结构动态响应特性不变的条件下,结构重量和控制需求均有显著下降.      

基于拓扑优化的航空发动机滑油箱支架设计

支架是航空发动机滑油箱组件中的重要部件,用于连接和固定滑油箱组件中的箍带.但现有支架设计会引起与之相连的箍带承受偏心拉力,导致结构应力水平偏高进而发生疲劳破坏.本文提出了一种考虑结构局部刚度的拓扑优化方法,能够在提升支架整体刚度的同时兼顾局部刚度,使支架的刚度分布更加合理,进而显著降低与之相连的箍带的应力水平.利用该优...     

速率模式飞轮姿态控制系统飞轮组合平稳切换方法

对速率模式飞轮姿态控制系统的能控性、稳定性和飞轮组合切换过程进行了研究,揭示了在飞轮组合切换过程中引起卫星姿态抖动的原因,提出了通过对残余角动量进行卸载并将卸载函数同时前馈到系统输入的方法,以保持卫星姿态的稳定度。从理论上证明了可引入残余角动量进行卸载,将卸载函数同时前馈到系统输入,并且不改变原系统的能控性和稳定性。给出了某卫星飞轮切换应用实例,说明了飞轮组合平稳切换方法的有效性。     

低温推进剂加注液位信号智能处理技术研究

低温加注系统是运载火箭发射场地面支持设备的重要组成部分,包括低温介质的储存、运输、供给、控制以及安全等内容。由于低温推进剂本身存在低温沸腾、易挥发的特性,其加注过程十分复杂,为满足新一代运载火箭推进剂精准的加注要求,需要实时准确监测加注过程中贮箱内的液位高度。本文针对火箭地面加注过程的液位信号数据,对其三角波电压和线性波电压的特征进行分析、提取,基于BP（Back Propagation,反向传播）神经网络算法完成对不同加注状态的识别检测,并应用于传感器节数判别,优化了液位计算算法,降低了节数人为干预需求,提高了液位测量准确性。经实验测试验证,该方法可有效识别低温加注状态,识别准确率达到90%以上,用于液位信号处理中可显著提升液位高度计算的准确性。