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[硕士论文] 冒鹏飞
机械工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:精密定位技术是国家制造水平的一个重要标志,是精密驱动、精密测量、精密加工中的关键技术之一,在集成电路制造、超精密加工、数据存储技术、生物工程等领域均得到广泛应用。随着我国科技的高速发展,高尖装备特别是航空航天、精密加工、生物医疗以及微型操控机器人等领域,对定位的精密度提出了更高的挑战,传统的定位精度已经无法满足这些技术领域的要求,因此,利用现代精密驱动理论设计出行程大、性能高、可靠性强、定位速度快的定位平台成为这些技术领域突破的关键。
  论文基于超磁致伸缩材料(Giant Magnetostrictive Material,简称GMM)具有磁致伸缩应变大、能量密度高、响应速度快、输出力大、磁机耦合系数大、居里温度高并且能够实现电磁能-机械能的可逆转化等众多优点,设计出一种精密微定位驱动器,并以此为驱动源,设计出精密定位平台。主要工作以及结论如下:
  1、根据自由能极小值原理,阐述了超磁致伸缩材料的磁致伸缩机理。根据超磁致伸缩材料的材料特性,分别设计了超磁致伸缩驱动器(Giant Magnetostrictive actuator,简称GMA)的磁场结构、预应力机构、温控系统等,并以此为基础,结合实际加工技术能力,设计了超磁致伸缩驱动器的整体结构,依据现有GMM棒的几何形状尺寸确定GMA的各部分的几何尺寸。
  2、借助柔性铰链单元材料受力产生的弹性变形具有运动分辨率高、无摩擦、无需润滑、制造工艺简单等独特优点,基于理论力学和材料力学理论建立了直圆形柔性铰链机构的静力学模型,获得了柔性铰链几何参数与柔性铰链平台输出位移之间的理论数学模型。运用Matlab数值仿真软件对柔性铰链平台的几何参数进行了优化,获得了柔性铰链定位平台最优的设计参数,分别是最小厚度t=0.8mm,切割圆半径R=2.5mm,高度h=10mm,工作平台宽度为60mm。通过有限元方法对所设计的柔性铰链定位平台结构进行仿真验证,结果表明理论分析和仿真结果的最大误差仅为3.06%,从而验证了静力学理论分析的正确性,为柔性铰链定位平台的结构优化设计提供了理论基础。通过有限元方法对所设计的柔性铰链定位平台进行模态分析,结果表明理论分析和仿真结果的最大误差仅为0.8%,从而验证了动力学理论分析的正确性。
  3、介绍了国内外学者针对GMM磁滞非线性所创建的Preisach模型、神经网络模型、Duhem模型、J-A模型、自由能模型这五种磁滞非线性模型,基于此,选取了Preisach模型,阐述了经典Preisach模型的含义,并在经典Preisach模型上,通过对Preisach模型的离散化,创建了GMA磁滞特性数值模型。根据所设计的GMA具体尺寸,求解出磁场模型(Id~H)、以及磁滞伸缩模型(λ~M),确定了GMA的位移输出模型。性能测试表明:磁场强度H的实验结果与理论计算的最大误差为2.43kA/m;偏置线圈,磁场强度H的实验结果与理论计算的最大误差为1.74kA/m,验证了所建磁场强度公式的正确性。随着偏置电流的逐渐增大,GMA在同等电流下的最大行程变小,这与GMM的磁滞回线一致;随着偏置电流的增大即偏置磁场的增大,GMA的回程误差减小;所设计的GMA在偏执电流为0.6A时其状态最佳,验证了GMA设计理论的正确性。位移测试平台实验结果与模型计算的结果基本吻合,证明所建模型能够较好的反映出GMA输出位移的实际情况,验证了所建Preisach模型的正确性。
[硕士论文] 吕岩
机械工程 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:再制造是目前制造业中高价值机电产品循环利用的最佳方式,再制造研究对中国可持续发展战略有着十分重要的意义,但传统再制造工程中再制造毛坯数量与质量的不确定性阻碍了再制造工程的进一步工业化发展。本文针对再制造毛坯状况的不确定性和复杂性,阐释了主动再制造的核心理念,从产品设计角度出发,以设计需求为目标,以结构相似性为基础,提出基于结构-服役相似性分析的主动再制造优化设计方法。
  首先,阐释主动再制造的基本理论与概念,提出主动再制造设计框架,着重介绍主动再制造时域的内涵与时域匹配原则,结合产品性能退化曲线分析了产品服役-再制造过程性能演化过程。提出产品关键零部件的划分与提取原则,基于时域与性能分析将主动再制造时域需求转换为性能需求,提出优化设计的目标函数,提取并量化主动再制造的设计需求;其次,提出应力集中结构理论,基于相似性理论等建立相似结构与结构相似度的概念,通过对机械零部件的失效形式与性能分析建立服役相似度的概念。基于支持向量机方法原理,分析并量化设计参数与服役性能的映射关系,提出结构-服役相似映射函数,构建基于相似性分析的相似映射模型;最后,提出基于相似映射模型的优化设计方法,详细阐述具体的设计流程,而后以发动机产品为例,分别建立其关键零部件曲轴与连杆的相似映射模型,根据发动机的主动再制造设计需求对曲轴与连杆进行优化设计,验证了该方法的可行性与有效性。
  结果表明,通过基于相似性分析的主动再制造优化设计方法,可以对发动机关键件的再制造时域进行主动调整,满足主动再制造的时域目标,实现发动机的再制造时域匹配,降低再制造过程的不确定性,进一步提升再制造的经济性、环境性、技术性。
[硕士论文] 甄善鹤
机械设计及理论 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:随着工业水平的飞速发展,各行业对零件的性能和质量提出了更高的要求,传统加工技术难以满足加工要求或成本代价太高,因此新兴的液压成形技术成为现阶段加工板材的一种主要趋势。近年来,密封技术、超高压技术以及自动控制技术的发展,使得板材液压成形技术日趋完善,受到了人们的重视。橡胶隔膜液压成形技术作为一个分支,虽有公司可生产相关设备,但是专门研究其工艺理论尚少,尚需补充完善。
  本文首先对国内外橡胶隔膜成形工艺及设备进行调研,了解了技术发展的历史和研究现状,阐明了橡胶隔膜液压成形工艺的成形性能。
  接着建立了数值仿真模型,通过结合金属的塑性本构理论和超弹性材料模型理论,建立新的碳钢和橡胶理论模型,并通过力学性能试验获得相应的实验曲线,用来拟合材料的本构模型。
  最后以盒形件为成形零件,探索橡胶隔膜液压成形工艺的理论,对各个影响成形的参数进行了深入研究。设计橡胶隔膜液压成形的加工装置,并对模具的结构进行了静力学的有限元分析和验证,并给出了装置的优化思路进行优化分析;建立工艺理论模型,并给出从应力、应变、厚度、成形极限图等不同方面评价成形结果的标准;根据成形结果的不同,从各个角度分析成形参数的影响,采用控制单一变量法和正交试验多种方法,研究各个影响因素的作用,并对参数进行优化,得到合适的成形参数,为实际生产加工提供数值参考依据。
[硕士论文] 张成龙
机械工程 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:视觉检测是智能制造领域中一个重要的研究课题。与传统的人工检测方法相比,使用机器视觉技术进行变速箱装配过程中的质量检测具有智能化、柔性化、高度自动化的特点,可满足大批量生产时对于稳定性与可靠性的要求,具有极大的实际应用价值。
  针对智能制造形式下的变速箱零件装配质量检测需求,设计研发了基于机器视觉的变速箱零件装配检测系统。根据变速箱装配过程中的特点,以数字图像处理为基础,通过图像特征提取和基于支持向量机的识别检测算法,实现对变速箱零件装配正确性的快速检测。系统可用于装配过程中的质量控制,防止关键部件的错装、漏装,能有效解决变速箱常规检测中的装配缺陷存在多样性的问题,保证检测的准确性、实时性。本论文的主要内容如下:
  通过对视觉检测系统的分析,进行系统的总体设计,明确了视觉检测方案。为保证高质量图像的获取,针对装配件的特性,设计出了效果较佳的光源照明方案;对图像采集系统中的工业相机、光学镜头等硬件,进行了关键参数的计算,并以此为基础,结合检测工位的设计,搭建出视觉检测系统硬件实验平台。
  对视觉检测算法进行了研究。系统选择高斯滤波快速有效的去除了目标图像中的噪声,采用Otsu全局阀值法进行了图像分割,通过优化几何形状特征的提取,生成具有装配缺陷针对性的高效识别特征。提出以支持向量机为核心的视觉检测算法,结合SVM多级二叉树的多类别分类策略,有效的解决了变速箱装配过程中合格类与缺陷种类的快速判别检测问题,实现变速箱装配质量的检测。
  在Visual Studio2010的集成开发平台上,以开源的计算机视觉库OpenCV作为辅助的图像处理算法函数库,开发出视觉检测软件。最后,在实验室条件下对视觉检测系统进行检测实验,取得了较好的结果。并对影响检测结果的关键因素进行了分析,为后续的研究改进指明了方向。
[硕士论文] 龚沙沙
工业工程 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:在制造业中,外购件的质量会直接影响产品的整体质量。在外购件质检任务调度中,常规的人工手动生成质检任务以及分配质检任务的模式已经无法满足企业的生产需求。本文以发动机外购件质检任务流程为研究对象,对质量检验系统整体框架,质量检验任务生成模型和任务分配做详细研究。
  首先,介绍外购件质检方法和分析其质量检验流程,并在其基础上总结质量检验流程特点,提出质检需求,以此构建质量检验管控系统整体架构。其次,依据外购件抽样检验策略,结合外购件检验历史数据,构建以抽样规则、抽样方案和物料控制计划为基础的动态外购件质检任务生成模型。
  然后,在综合分析人员、质检工具和质检实验室约束以及优化相关变量的基础上,构建任务调度模型。为了准确的预测人员的时间约束,通过对物料质量检验过程的深入研究,运用流程程序分析法抽象和归类质检任务项,然后结合物料检测数据和物料检测任务分类,构建基于多目标回归模型的质量检测任务工时模型,同时运用加权平均法预测实际检测耗时。在检验总时长最短前提下,以平衡员工作强度为目标,利用改进遗传算法求解问题模型,在遗传算法的变异操作中,运用权重因子,增加处于劣势的并行质检单元被选中的概率,提高了收敛速度。通过实例分析,验证了该算法的有效性。
  最后结合某发动机企业实际的项目,开发出质量检验系统,为外购件质量检验提供方法和技术支持。
[硕士论文] 王克伟
工业工程 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:前桥装配系统是一个众多质量特性之间存在非线性约束的制造系统。由于存在误差传递及累积效应,在制品在当前质量特性的装配结果也会受到相近质量特性的影响。同时,鉴于众多质量特性对于在制品质量的影响各不相同,相应的管控力度也应有所差异。针对前桥装配的质量控制问题,本文首先构建出关键质量特性识别模型,实现关键质量特性的识别以抓住质量控制的要点,在此基础上,建立关键质量特性控制阈预测模型,用于质量特性的控制阈预测,并使用预测值进行装配质量的合格性判定,最终实现对前桥装配过程中的质量控制。该质量控制方法的研究对降低质量控制成本,实现质量的事前控制,有效提高产品质量具有重要意义。
  首先,分析了前桥装配的工艺流程及其特点,阐述了装配质量控制的研究现状,并对关键质量特性进行定义,同时介绍了数据采集,数据传输等与质量控制相关的关键使能技术。
  然后,构建了关键质量特性识别模型,使用BP神经网络算法进行模型求解,并通过实例验证,成功找出前桥装配过程中的关键质量特性。在此基础上,针对前桥装配过程中的误差传递及误差累积效应,构建了基于粒子群神经网络的关键质量特性控制阂预测模型,并经过实验仿真证明了模型的可行性。
  最后,根据基于关键质量特性识别与控制阈预测的前桥装配过程质量控制方法,开发了前桥装配质量控制系统,并对装配质量控制系统的软、硬件架构、系统功能规划、数据库设计、系统界面进行了介绍,最后将系统应用于某轻卡前桥的装配质量控制,证实了系统的可靠性。
[硕士论文] 杨大春
机械制造及其自动化 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:装配是产品全生命周期内的一个重要的环节,同样的一组零部件由不同的小组分别负责装配,所呈现的效率往往不同。产品的装配序列通常由设计工程师根据经验确定,不过随着零件数量的增加,可行装配序列的数量呈指数的增长。装配序列规划目的是寻找最优装配序列来指导装配,最优装配序列可以降低产品装配成本和时间,从而提高产品的装配效率。
  构建了装配规划模型。针对产品装配时整体的稳定性、部分零件的连续安装等因素,使用了4个对应的评价指标,使得目标函数能够更加全面准确的反映装配序列的优劣。装配信息矩阵由干涉矩阵、连接矩阵等矩阵组成,在装配序列可行性判断与评价中发挥重要的作用。
  针对产品装配效率低下的问题,本文使用人工蜂群算法求解产品的最优装配序列。在算法的雇佣蜂阶段,解的交叉操作将采用基于位置交叉和局部分布交叉相结合的策略;在跟随蜂阶段,算法将同样采用多种方法相结合的策略从而提高解的质量;侦查峰阶段将对那些指定次数不发生变化的解进行重新初始化。选取算法中几个重要的参数,针对参数的变化通过多次试验与比较,从而获得最优的数值。通过与当前有竞争力的智能算法进行比较,从而验证了人工蜂群算法的高效率。
  自动装配是对装配序列规划的实际验证。介绍了零部件的层次结构,零件约束的设置方法以及自动装配算法。自动装配相对于在虚拟装配环境下使用手持设备进行手动装配操作,在效率上无疑有很大的提升。
  论文主要创新性在于将人工蜂群算法应用于装配序列规划中,并针对人工蜂群算法的特点作了部分的改进,使得算法在求解装配序列规划时更加高效。在Creo平台上进行二次开发,实现自动获取装配体的干涉矩阵以及自动装配功能,从而提高开发效率。本课题的研究对缩短产品的开发周期,减少产品的开发成本以及提高产品的装配效率有积极意义。
[硕士论文] 周傲游
工业工程 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:当今社会的工业技术正在迈入信息物理系统的工业4.0时代,而精密机械产品作为衡量一个国家制造业水平的重要标准之一,在工业技术的发展过程中扮演越来越重要的角色。目前,精密机械产品的质量检测方法大多为传统的人工抽样检测或机械重复示教检测,这种检测方式效率低、速度慢,已经越来越不符合当代快速生产的节拍。近些年来,基于机器视觉的机械产品检测技术由于其稳定性好、可靠性高、速度快等优点而成为众多学者研究的重点,也是未来检测领域发展与研究的重要方向之一。
  本文以液力变矩器为研究对象,旨在解决液力变矩器螺孔质量检测过程中的目标识别和机械手路径规划问题。首先阐述了机器视觉技术的研究现状,在目前的视觉检测技术与深度学习理论框架模型的基础上,构建了基于FastR-CNN模型的深度学习机器视觉检测方法。
  其次,在视觉检测得到产品类型和螺孔位置坐标结果的基础上,分析了传统路径规划方法和智能路径规划方法的应用对象及优缺点,提出了基于Dijkstra算法贪心思想的机械手动态检测路径优化方法,并分别在二维平面以及三维空间内对该方法进行了验证。
  最后,在上述理论的方法的指导下,分析了软硬件架构,设计开发了一个基于机器视觉的小型精密机械产品在线质量控制系统,并详细阐述了系统的体系架构、运行逻辑,验证了该系统的有效性。本文为小型精密机械产品的质量检测提供了更加广泛的解决思路和技术支持。
[硕士论文] 黄善民
机械工程 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:变速箱装配过程具有装配工艺复杂、生产计划多变等特点,直接导致装配过程存在复杂动态的问题,增大装配决策的复杂性。针对变速箱装配过程复杂动态的决策问题,本文以变速箱装配过程为研究对象,以提供科学合理的智能决策支持为目标,提出了基于Multi-Agent的变速箱装配过程智能决策支持系统。本文的主要研究内容如下:
  首先,在研究变速箱装配工艺和分析其装配特点与不确定性的基础上,提出基于Multi-Agent结构和以数据库、模型库、方法库、知识库为基础的变速箱装配过程智能决策支持系统体系结构,并提出资源信息感知交互建模技术、智能决策支持建模技术和装配过程智能决策支持系统等关键技术。
  其次,在分析装配过程资源信息类型及特点的基础上,结合资源建模组态技术构建资源信息标识和感知交互模型,以实现对装配过程复杂动态资源信息的实时感知,为分析与决策提供可靠的数据支持。
  然后,在分析决策支持需求和决策支持四库内容结构的基础上,分析决策因子并构建智能决策支持模型,以实现对感知数据的模型分析和推理解释,为装配过程提供及时准确的辅助决策支持。
  最后,结合以上的体系结构和建模技术,建立基于Multi-Agent的变速箱装配过程智能决策支持系统,阐述了其系统的运行逻辑和整体架构,并说明了系统的应用流程,以实现变速箱装配过程的智能决策支持,验证了该系统的有效性。
[硕士论文] 陈莉
工业工程 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:机器视觉技术的发展与应用对生产方式的变革具有重要的推动作用。本文研究的基于机器视觉的大型复杂结构件在线质量检测技术及系统,对大型复杂结构件视觉检测所存在的图像混合去噪、待测特征的快速有效识别以及大视场范围下特征图像的采集等问题进行了研究,并提出了相应的解决方案。
  首先,研究了复杂环境下视觉检测的图像去噪技术,对大型复杂结构件视觉检测环境及其产生的图像噪声进行了分析,提出利用基于高斯和椒盐的混合去噪算法去除复杂环境导致的图像混合噪声;其次,研究了基于机器视觉的大型复杂结构件质量检测处理技术,利用基于边缘的模板匹配和外接矩形拟合方法分别实现待测特征的形状识别和尺寸测量;然后,研究了大型复杂结构件的图像采集技术,通过分析大型复杂结构件图像采集的影响因素,提出利用动态规划算法按照最短路径原则求解大型复杂结构件图像采集的最优路径,通过移动图像采集设备的位置,完成对所有待测特征的图像采集;最后,阐述了大型复杂结构件视觉检测系统的运行原理,构建了系统的总体架构,设计和开发了该视觉检测系统原型,并以某企业生产的叉车门架为研究对象,对其质量进行了检测,验证了本文方法的有效性。
  研究基于机器视觉的大型复杂结构件在线质量检测技术及系统,对解决机器视觉在大型复杂结构件质量检测应用上存在的实际问题,推动企业生产过程的自动化和智能化具有重要的意义。
[博士论文] 嵇存
软件工程 山东大学 2017(学位年度)
摘要:时间序列(Time Series)是按时间顺序排列的一组观测值的集合,通常时间序列是作为一个整体来进行处理发现其整体规律,这种规律是单个值不能体现的。另外,由于时间序列的数据量大、维度高、更新快以及高噪声等特点,引起来大量研究者的关注。目前时间序列分析在机器学习、数据挖掘以及数据仓库等领域中日益重要,时间序列分析被评为21世纪数据挖掘领域10大最具挑战性的研究问题之一。
  时间序列分类就是把一个未知的时间序列划分到某些预定义的或者已知的类别中,可以视时间序列分类为有指导的学习。时间序列的分类是时间序列研究里面的一个热点问题,也是一个广泛应用的问题,在制造领域时间序列分类问题具有广泛的应用场景。在制造业领域,对时间序列进行分类研究,借助于时间序列的分类结果可以实现机器异常检测、系统入侵检测、工艺流程控制,借助于时间序列的分类分析,促进智能制造的发展。
  目前时间序列分类问题,尤其是制造领域的时间序列分类,主要面临以下问题和挑战:(1)数据多源异构问题:在制造领域存在着各式各样的制造设备,这些设备产生形形色色的异构数据,如何将这些数据自动提取成规整的时间序列成为了巨大挑战。(2)数据规模问题:在制造领域,在生产流水线上存在着大量的制造设备,这些设备以较高的频率产生观测数据,这必然会导致大规模数据的产生,如何在大数据环境下对数据进行存储与分析成为了另外的一个挑战。(3)快速分类问题:制造领域内的设备采集频率高,导致了时间序列维度高,高维的时间序列又导致了分类训练时间长,如何针对高维时间序列快速构建分类器成为制造领域时间分类问题的很大挑战。(4)时间序列分类的可解释性问题:时间序列通常不具有直接的特征,即使通过复杂的特征选择技术,维度的潜在特征依旧非常高,时间序列本质的特征难以捕获,而在制造领域为了通过时间序列分类结果指导企业的生产与管理决策,必须对时间序列分类结果给出直观的可解释性的分类结果。
  本文对时间序列分类问题进行了深入研究,针对智能制造领域内时间序列分类过程中各个流程(包括时间序列提取、时间序列表示、时间序列分类)中存在问题与挑战,从面向智能制造一体化平台的多源异构设备数据提取模型、时间序列表示方法以及具有快速的、可解释性的基于shapelet的分类算法三个方向展开了一系列的研究。本文的主要工作和贡献包括:
  (1)针对制造领域中设备数据多源异构的问题,我们提出了一种面向智能制造一体化平台的设备数据提取模型。该模型中包含了设备模版以及四个数据处理策略(数据同步策略、数据切片策略、数据拆分策略、数据索引策略)。该模型通过预定义的设各模版,将四种数据处理策略分别应用于数据同步、数据切片、数据拆分和数据索引过程。我们将该设备数据模型集成到我们所构建的智能制造一体化大数据平台(An Industrial Big Data Platform,IBDP)中。基于此模型,我们从多个企业的若干数据源提取各种形式的设备数据,并将多源异构的设备数据统一的以时间序列的形式保存到IBDP中。基于提取的时间序列,我们进而分析了该平台上设备数据处理流程并给出了一个温度感知设备数据分析案例。该案例充分展示了,通过对时间序列进行分析发现其蕴含的价值,进而指导企业生产。
  (2)针对时间序列具有数据量大、维度高以及更新快等特点,导致在原始数据难以分析的问题,我们提出了一种基于重要点的时序数据分段线性表示方法(a Piecewise Linear Representation method based on Important Data Points,PLR-IDP)。该方法通过计算单点和分段拟合误差查找重要点,然后通过连接重要点分段拟合时间序列。PLR-IDP在对时间序列拟合的时候综合考虑了单点拟合误差、片段拟合误差和全局拟合误差。理论分析和实验结果显示该算法在降低时间序列的维度的同时能够很好的反映时序数据的关键特征,整体误差小。
  (3)针对目前基于shapelet发现算法运行速度较慢的问题,提出了一种基于重要点的快速shapelet发现算法和一种快速shapelet选择算法。Shapelet是时间序列中的一个较短的子序列,它能够很好区别出不同的类。在该算法中,通过重要点对时间序列子序列进行过滤,降低了shapelet候选的数量,进而加快了shapelet发现的速度。
  (4)针对shapelet变换算法训练时间过长的问题,提出了一种快速shapelet选择算法,来加速shape let变换分类过程。该算法对(3)中所提出的基于重要点的加速算法进行了继承并扩展。该算法中使用了两种加速策略:采样时间序列和过滤shapelet候选。通过这两种加速策略,我们的算法可以保证准确率的同时大大降低了发现shapelet的训练时间。
  (5)针对制造领域内准确率较高的分类器有往往需要较长的训练时间,不能满足动态需求问题,开发了一个时间序列即时分类系统。该系统以我们提出的快速shapelet选择算法为基础,多个服务协同合作,共同实现时间序列的即时分类。
[硕士论文] 赵志宇
精密仪器及机械 电子科技大学 2017(学位年度)
摘要:近年来,随着制造业的不断发展,制造企业多品种、小批量的要求越来越高;另一方面,工业4.0的提出,给制造业带来了新的发展方向,我国也随之提出了“中国制造2025”的纲要,制造业不断向智能化的方向发展,对制造业来讲无疑是一场变革。在这样的形势下,传统的制造系统的生产模型、分析方法、生产效率已经越来越不能满足现代化生产的要求,矛盾也日益突显。物联网技术为制造系统的智能化提供了新的思路,工业互联技术作为物联网在制造业中的应用,成为了智能制造系统实现的有效途径。工业互联技术通过RFID技术、二维码识别技术,实现资源信息的自主感知和交互,使制造系统分布式控制结构的实现成为了可能。
  基于此,本课题具体的研究内容有如下几个方面:
  (1)研究了物联网技术在工业领域的应用,并对工业互联技术中数据的来源进行了分析与分类,对制造系统的资源数据根据其来源与作用进行了分类,将其划分为感知类资源和被感知类资源,在此基础上,对工业互联中数据的交互过程进行了研究。
  (2)建立基于Petri网的工业互联数据模型。采用基于Petri网的建模方法,根据各类制造资源在制造过程中的特点,建立了各资源数据对应的Petri网模型,并对模型所表示的过程进行了分析说明。最后构建了工业互联数据交互过程的Petri网模型。
  (3)基于XML语言的工业互联数据模型的转化。首先介绍了XML与PNML语言,并根据物料在制造过程中涉及到的过程设计了物料Petri网模型所包含的数据。然后研究各资源的Petri网模型到可存储XML文档之间的转化,将各Petri网模型与模型中包含的数据转化为XML文档,实现制造资源的智能化。
  (4)进一步研究了各制造资源间信息的交互过程,在此基础上,应用本课题的研究成果,构建了针对某航天机械厂阀门制造车间的智能制造系统,对该系统的构建与实现进行了研究。
[硕士论文] 罗凤
机械工程 西南科技大学 2017(学位年度)
摘要:随着工业4.0的提出和发展,我国为加紧推进两化深度融合发布了中国制造2025战略,其中智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式。而MES又是智能工厂实现信息集成的必不可少的中间枢纽,在智能工厂环境下构建MES体系框架,研究其实现的关键技术问题,为智能工厂的实施奠定基础。
  主要研究工作:首先提出了一种智能工厂体系架构,对智能工厂进行需求分析,构建了智能工厂MES的总体体系框架结构;其次,对智能工厂MES的关键技术问题进行了详细研究:在智能工厂运用物联网技术,实现对智能工厂智能设备的网络互连,研究MES以OPC-UA统一架构集成现场智能设备和上层ERP的集成策略。确定了智能集成OPC-UA服务器结构,建立了MES集成信息模型,实现对智能工厂生产现场异构设备的统一交互集成;最后,根据上述的研究成果,本文选择基于.NET开发平台的Visual Studio C#为开发环境,以SQL为系统数据库管理平台,结合智能工厂具体需求,开发了B/S三层模式的MES原型系统。
[硕士论文] 黄中秋
机械制造及其自动化 兰州理工大学 2017(学位年度)
摘要:本课题结合国家自然科学基金项目(“大型复杂工件现场再制造中机器人拟人化机理研究”,编号:51065017)展开研究的。将工业机器人运用于传统的机械加工领域是工业机器人应用发展的重要趋势。本文针对MOTOMAN UP50型工业机器人用于机械加工时,由于其自身刚度弱,导致加工精度低,无法满足机械加工要求的现状,分析研究了MOTOMAN UP50工业机器人的刚度,并建立了其刚度模型,其次通过对其末端铣削力的分析求解,建立了其末端切削力模型,并基于刚度模型和末端切削力模型,对此时加工时产生的误差进行预测,同时由此建立其末端误差补偿模型,并通过关节量补偿到MOTOMAN UP50型工业机器人位姿控制程序中以提高实际加工精度。
  (1)以MOTOMAN UP50工业机器人为研究对象,采用D-H方法建立了其运动学方程,并对MOTOMAN UP50工业机器人运动学正逆解进行了推导。
  (2)分别以微分变换法和矢量法介绍了6自由度垂直关节机器人的雅克比矩阵的构造,并运用微分变换法构造了其雅克比矩阵,在此条件下,分析了机器人操作末端力和力矩与各连杆力与力矩之间的关系。与此同时对连杆的运动进行了分析研究,构建了各连杆运动之间的联系关系式,并运用拉格朗日法推导了工业机器人的动力学方程。
  (3)在连杆刚性的理想条件下,忽视连杆惯性力及重力影响,以及在已知臂杆刚度的条件下,研究关节刚度和臂杆刚度对机器人末端变形的影响,并由此建立了工业机器人刚度模型,为机器人刚度分析探索了一种新的建模方法。
  (4)对MOTOMAN UP50工业机器人末端切削力进行了分析研究,并在此基础上建立了机器人末端切削力模型,然后根据建立好的机器人的刚度模型,对此时加工产生的误差进行预测,并通过关节量的关节角补偿到机器人位姿控制程序中,从而建立机器人误差补偿模型,为基于刚度的机器人加工误差提供了新的补偿方法。
  (5)根据建立好的误差补偿模型,通过对MOTOMAN UP50工业机器人进行铣削实验,验证了其补偿方法的可行性以及有效性。
[硕士论文] 程兵
机械制造及其自动化 兰州理工大学 2017(学位年度)
摘要:随着科学技术的进步,工业机器人在生产制造尤其是机械加工领域越来越受到研究、生产单位和专家学者的重视,这得益于工业机器人本身具备的价格低、灵活性好等优点,在加工零件,特别是在加工复杂的曲面零件时,具有难以取代的优势。
  本文就以机器人应用于切削加工为出发点,分析了引起机器人切削加工误差的主要因素,将这些因素导致的误差集中体现为机器人的关节间隙误差,以机器人运动学为基础,按照误差传递的原则,分析切削加工时机器人末端执行件总的切削加工误差。按照笛卡尔空间与机器人关节空间的映射关系,将三维基坐标系误差映射为关节坐标系误差,通过对关节间隙误差的预补偿从而在一定程度上提高机器人的整体切削加工精度。
  本文主要研究的内容包括:
  (1)以Motoman UP50型机器人为研究对象,已知该机器人的连杆参数,利用机器人连杆变换公式建立了该机器人的正向和逆向运动学模型。
  (2)建立简单的机器人切削加工系统,分析该系统中切削加工误差的主要来源,以机器人运动学为基础,研究分析了在机器人存在切削加工误差时如何采用简单方便的方法补偿切削加工误差,最后利用Motoman UP50型机器人验证误差补偿方法的正确性与可行性。
  (3)针对误差补偿方法计算量大、步骤较多的缺陷进行研究,探讨了一种以神经网络代替机器人运动学预测计算机器人切削加工误差的方法,该方法可以简化误差补偿方法的计算量,及时有效地为提高机器人切削加工精度提供支撑。
[硕士论文] 黄垚波
机械工程 广东工业大学 2017(学位年度)
摘要:传统的机械装配训练需要耗费大量的时间和金钱,而且缺乏沉浸感。为了解决这些问题,本文提出了在移动增强现实环境下实现对机械零件拆装过程的诱导训练。针对目前增强现实的注册技术大多依赖人工标记,应用范围受限的问题,本文研究了一种Android平台上基于自然特征点的单目视觉SLAM方法。利用手机的单目摄像头,在移动平台上实现了陌生环境下的实时制图和跟踪,并将其应用于增强现实装配。着重解决了单目视觉SLAM中的特征提取和匹配、并行跟踪与地图构建、虚拟模型与真实场景融合技术以及装配流程的设计,具体研究内容如下:
  1、研究了不同的图像特征检测算法及特征匹配方法对增强现实应用性能的影响,为了提高图像特征提取的速度和稳定性,选择了ORB算法提取的特征点来描述环境,而且采用一种基于栅格分割的 ORB图像特征优化方法来提高环境自然特征的鲁棒性。为了提高特征点的匹配速度,采用一种速度上较优的基于稀疏光流法的特征匹配方案,最后利用随机采用一致性来剔除误差较大的匹配对。
  2、研究了一种基于环境自然特征的单目视觉SLAM方法,把传统的SLAM方法分为并行的跟踪与地图构建两个进程。根据得到的匹配对使用5点算法确定相机本质矩阵对系统初始化之后,跟踪进程会从实时的序列图像中筛选出关键帧,根据相机运动模型计算相机位姿;地图构建进程则通过极线搜索不断将新的关键帧插入到地图并利用光束平差法对其优化。
  3、研究Android平台下虚实融合场景中真实感缺失的问题,针对手机计算性能和图形绘制能力不足的缺陷,在Android平台中,本文主要利用OpenGL ES2.0来完成三维模型的解析与渲染,使虚拟模型融合到场景中显得更加流畅和真实。同时解决装配信息叠加的问题,丰富了场景中的融合信息,实现了装配训练中的装配零件信息三维可视化。
  4、以V型六缸汽车发动机为装配对象,搭建了一个完整的基于单目视觉SLAM的移动端增强装配系统,并对系统中的架构及各部分功能进行分析,最后完成此装配系统的功能演示。实现了移动端增强现实装配的三维可视化、虚实融合以及交互功能,验证了Android系统下的基于单目视觉SLAM技术的可行性。
[硕士论文] 王慧
工业工程 中北大学 2017(学位年度)
摘要:控制图是一种成功应用到实际生产过程质量监控和诊断的有效工具,特别是在生产过程中的监控的应用很大提高了生产质量保证的水平。尽管控制图对于生产过程中的质量控制发挥了巨大作用,但它对生产过程中的混合异常模式难以识别,很大程度削弱了控制图的识别效果。目前,很多研究都是基于基础异常模式,对于混合异常模式的识别研究相对较少。同时小波分析和BP神经网络对控制图模式识别已成为研究热点。本文就小波分析和BP神经网络的结合对质量控制图混合异常模式进行探索研究。
  本文研究内容如下:首先用蒙特卡洛方法生成基础异常模式特征数据,并用基础模式数据的矩阵相互叠加作为相应混合异常模式数据的来源。其次用BP神经网络对基础异常模式进行训练并检测网络的正确识别率。之后利用一维离散小波对原始数据进行特征提取,建立小波分析的控制图混合异常模式识别模型。最后对小波基函数的选择和BP神经网络参数作出相应分析,将重构细节信号和近似信号作为原数据的基础异常模式数据输入到训练好的BP神经网络进行识别研究,得出模式识别结论。
  如何选定基础小波以及提取控制图混合异常模式的特征是本文研究的关键。
  本文根据小波函数的特性选用DbN、SymN和CoifN三种小波函数。然后利用MATLAB工具箱将三种小波函数系列在不同层数的分解系数进行对比,选择最好表达原数据特征的小波函数以及分解层数。然后用选定的小波函数和分解层数进行小波重构,将生成数据输入到训练好的BP神经网络进行识别。识别研究表明:Coif4小波三层分解重构特征数据时,网络识别率较高。本文对控制图混合异常模式识别研究提供了理论支持,并且为其他控制图异常模式的识别研究提供分析方法。
[硕士论文] 刘雨航
仪器科学与技术 中国科学技术大学 2017(学位年度)
摘要:机器视觉是一门高速发展的前沿学科,其核心就是利用机器代替人眼,对特定的图像信息进行复杂的处理以得到各类信息的过程。而随着当代制造业的快速变革,传统工业的尺寸测量方法已逐步淘汰。本文依托机器视觉及图像的SIFT特征实现对工件尺寸的无接触测量研究,并对这一测量系统进行了改进和实现,最终达到良好的测量效果。
  在图像获取前,首先对测量系统进行校正,以减少机械装置等对工件图像造成的精度误差,提高测量准确度。由于本系统使用的是CCD传感器,为使传感器镜面与待测工件测量平面尽量保持平行,本系统采用棋盘格标定板作为校正工具。在图像获取后,由于工件和相机的空间三维位置关系,会使得到的图像存在畸变现象,本系统利用标准棋盘格计算出仿射变换模型参数,然后对获取的图片做校正处理。
  本系统对小尺寸的工件可以做到完整的图像信息采集,但是由于CCD相机拍照范围受限,大尺寸工件无法做到一次行的图像信息获取,因此要对得到的分块图像进行拼接以获取完整工件图像信息。基于光栅尺运动的图像拼接,利用每张图像对应的光栅尺坐标确定图像拼接的像素位置点,将新图片的显示区域纳入到整张图片中,最后在图像重合域利用平均加权算法进行图片融合以消除视觉误差,达到高效、快速的图像拼接效果。
  基于SIFT算子的和最佳缝合线的图片拼接技术,在实现上比光栅尺的拼接略微复杂,但是提高图像拼接准确度。经过SIFT算法来描述工件图像的关键点,利用最近邻方法完成图像中关键点的一次匹配,再经过RANSAC计算进行二次匹配并计算投影变换模型参数;然后在待拼接图像的重合区中做Max-Flow/Min-Cut计算以获得最佳缝合线,并将图像沿最佳缝合线进行拼接;最后,为消除缝合线的视觉割裂感,利用渐入渐出方法使两侧图像的灰度均匀过渡,完成图像拼接。该方法在继承SIFT算法关键点描述准确、稳定的同时,能够有效消除图像融合产生的重影问题,一定程度上提高工件尺寸测量的准确度。
  对工件的形状检测及计算同样受限于CCD相机分辨率,在不提升物理分辨率基础上,为提高测量结果准确度,使用亚像素细分技术。亚像素定位包括基于拟合、基于插值和基于矩的多种算法,各个算法都具有适用范围及一定局限。其中矩估计由于对噪声不敏感的特性而运用最为广泛,本系统采用矩估计亚像素细分法对工件的形状进行识别和测量。
[博士论文] 王磊
机械工程 广东工业大学 2017(学位年度)
摘要:板构产品是以板材为主要原料,以平面加工为主要制造特征,若干板式配件通过轻量化装配而形成的一类产品,常见于板式家具、玻璃深加工、建材卫浴、纸品与印刷业等诸多行业。下料作为板构产品制造的首道工序,而下料排样优化又属于经典的组合优化问题,因此具有重要的理论研究价值和实际工程意义。然而,强个性化需求驱动下的板构产品生产过程呈现了诸多新特征:超大量变规格、异型板、特殊工艺要求、过程优化与工艺优化耦合等。
  论文重点研究了板构产品制造过程中存在的排样优化问题。在考虑企业生产过程中的制造约束与工艺约束基础上,充分挖掘板构产品几何近似关系的启发作用,充分利用“特征近似”与“工艺相似”的映射关系,探索制造过程与工艺依赖的快速排样方法体系。主要的研究工作如下:
  (1)研究了面向排样的组化方法与技术体系。关键技术包括:深度与层次可控的组块快速构造方法、基于双队列排序的组块存储结构、基于适应度的组块快速举荐算法,并提出了基于组化技术的混合构造型启发式排样搜索模型。
  (2)提出了一维排样问题的两阶段混合启发式求解算法。第一阶段利用贪婪与递进结合的思想,快速生成可行下料模式;第二阶段将一维下料问题转化为集覆盖问题,建立问题的整数规划模型,通过分治法降低问题的求解规模,调用和集成CPLEX优化器进行快速求解。
  (3)针对满足“一刀切”约束的单规格排样问题,提出了基于组化技术的大小工件分治择优启发式排样算法BSDBF。算法以二元组块双递归执行“排布-切割”过程,集成了大小工件分治策略和组块快速举荐算法,通过二分法和贪心搜索获得初始排样结果,使用启发式的板材拆分策略进行排样结果后处理。BSDBF算法具备全局搜索、构造式及确定性的特征,获得的优解可复现。
  (4)为了求解多规格排样问题,提出了板材组件驱动的启发式排样算法MGDHPA。依赖于板材组下料率的天然维度间隙,通过板材组的构造、推荐、选择和替换操作,实现大量待选板材组的排样约简;通过全局变量板材利用率的反馈,依托宏微二级组化及反馈机制,协调组块在板材上的排布过程。通过分析多规格初次排样结果的构成,提出混合式重排算法,包括基于最后一片重排、遍历替换板材组的小规模重排及基于利用率优劣集的大规模重排三种重排算法。结合MGDHPA算法,考虑切割阶数,提出3NE分层启发式排样算法,实现了高效的剪切下料。
  (5)针对板构产品制造过程中存在的“下料—投放—装载”耦合优化问题,提出了基于缓存仓储片调度的集成优化求解方法。提出的基于k元组块的3NE分层装载算法,将下料方案和装载方案的耦合转化为流水次序求解问题,实现问题的策略性解耦;提出的基于次序约束的缓存仓一维排样优化求解方法,通过分层迭代实现计算性解耦。
  本文的研究创新包括:①提出了基于几何相似性的组化方法与技术体系,提升二维排样问题的计算粒度,并形成工件组块和板材组合相结合的宏微二级复合优化机制,有效约简了计算空间;②提出了高效的大小工件分治择优排样搜索算法BSDBF求解矩形件—刀切排样,可作为算法内核应用与其他求解算法中;③提出新式的三策略构造的混合重排算法,有效提升多规格板材二次重排利用率;④针对以排样为核心的多离散优化问题耦合现象,提出了领域依赖的、计算与策略相结合的混合式解耦方法。
  论文以国际上通用测试案例进行算法测试和性能比较,验证了所提算法的有效性。针对中空玻璃制造过程中存在的排样优化问题,通过企业实际生产数据测试,验证了所提算法的工程实用性。论文相关方法的研究能够为板构产品制造企业提供高效的智能下料排样服务和生产决策支持。
[博士论文] 苏凯凯
机械制造及其自动化 北京交通大学 2017(学位年度)
摘要:为了有效整合社会化制造资源、提高资源利用率、降低制造成本以及更快地响应市场需求,李伯虎院士提出了一种基于网络的、面向服务的智慧化制造新模式——云制造。云制造环境下的制造资源优化配置问题作为云制造的核心问题之一,其求解方法的优劣将直接影响到云制造服务的运行质量和效率,进而影响到云制造的发展与推广。为此,本文针对云制造环境下的制造资源优化配置问题进行了深入的研究,主要研究内容和成果如下:
  (1)对云制造环境下的制造资源优化配置相关基础理论进行了研究。对云制造的运行要素、相关概念、运行模式和体系结构进行了详细的论述,在此基础上,指出了云制造环境下制造资源配置的一般流程、制造资源优化配置问题的特点及其复杂性,并论述了实现云制造环境下制造资源优化配置的关键过程。
  (2)针对云制造环境下的制造服务与资源建模及其映射问题,提出了基于本体的云制造服务和资源的建模方法与基于可拓聚类算法的云制造服务-云制造资源映射方法。首先,将云制造服务分成了设计服务、仿真服务和生产加工服务等八个大类制造服务;其次,根据云制造活动对云制造资源需求的不同,将云制造资源属性划分为包含基本信息、功能信息、评价信息和状态信息等四种信息的基本结构;然后,提出了基于可拓基元模型的云制造服务和云制造资源模型的数学表达方法;再次,将可拓学中的关联函数与层次聚类法相结合,提出了基于可拓聚类算法的云制造服务-云制造资源映射方法;最后,通过算例分析验证了映射方法的可行性与有效性。
  (3)针对云制造环境下的制造资源评价问题,提出了基于可拓优度与模糊层次分析法相结合的云制造资源可拓综合评价方法。首先,提出了包含服务质量指标和服务能力指标的云制造资源评价指标体系;其次,基于云制造环境下制造资源评价问题的特点,研究了基于可拓优度的可拓综合评价法,并通过与模糊层次分析法相结合,提出了针对云制造资源的综合评价方法;最后,通过算例分析验证了评价方法的可行性与有效性。
  (4)将云制造环境下的制造资源组合优化选择问题分为有需求偏好和无需求偏好的制造资源组合优化选择问题,并分别提出了基于双层规划的云制造资源组合优化选择方法和基于非合作博弈的云制造资源组合优化选择方法。首先,针对不同结构的云制造资源组合优化选择问题,提出了包含服务质量指标和柔性指标的云制造资源组合优化选择指标体系;其次,针对有需求偏好的云制造资源组合优化选择问题,建立了基于双层规划的云制造资源组合优化选择模型,提出了基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法的模型求解方法;再次,针对无需求偏好的云制造资源组合优化选择问题,建立了基于非合作博弈的云制造资源组合优化选择模型,采用改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法对模型进行了求解;最后,分别通过算例分析验证了两种方法的可行性和有效性。
  (5)针对云制造环境下的制造资源组合优化选择模型的参数估计问题,提出了基于人工蜂群算法的云制造资源组合优化选择模型参数估计方法。首先,将云制造环境下制造资源组合优化选择模型参数的获取问题,转换成系统辨识中的模型参数估计问题;其次,建立了以估计值的损失函数值最小为优化目标的云制造资源组合优化选择模型参数估计优化模型,并针对该模型,提出了基于人工蜂群算法的参数估计优化模型求解方法;最后,通过算例分析验证了模型及其求解方法的可行性与有效性。
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