基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统研究
这是一篇关于数字孪生,焊接,质量监控,缺陷识别,质量预测的论文, 主要内容为随着“中国制造2025"的提出,制造业的生产模式正向智能化转型。数字孪生作为智能制造的重要实现途径之一,引起了国内外研究者的广泛关注。而焊接作为制造中常用的一种加工手段,广泛应用于机械制造、航空航天等各个领域,对焊接过程进行质量监控是提高焊接质量的重要手段。针对当前汽车零部件制造中焊接质量实时检测与分析技术存在智能化低、精度差等问题,本文以某车型白车身焊接生产线为研究对象,进行基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的研究。主要研究内容如下:(1)根据某车型白车身焊接生产线质量监控系统的实际需求,确定了系统的设计需求和设计原则,设计了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的功能模块,确定了系统的网络架构和功能架构,完成了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的总体设计。(2)构建了包含几何模型、运动模型和物理行为模型的焊接生产线数字孪生体模型。首先,利用UG,3ds Max等实体建模软件和Unity3D仿真平台,构建焊接生产线几何模型;其次,基于运动变换矩阵对两类运动模型进行运动控制,通过实时数据驱动运动模型,利用机器人正运动学进行运动误差检测,实现模型的高精度动态运动仿真;然后,基于加工过程物理规则映射构建物理行为模型对焊接过程中的碰撞检测、焊缝生成等物理过程进行高度仿真;最后利用模型网格优化、遮挡剔除算法、LOD技术和模型批处理等优化处理方法,对虚拟场景进行优化,为焊接过程监控与工艺优化提供技术支撑。(3)提出了一种基于迁移学习的Dense Net(Dense Convolutional Network)焊接缺陷识别模型。通过迁移学习技术对Dense Net网络进行改进,优化初始网络参数,减少训练时间,提高模型准确率。对模型进行训练验证,结果表明本模型能够达到99.8%的测试精度。并设计对照实验,验证了所提算法的有效性与优越性。(4)基于焊接过程影响焊接飞溅的数据特征参数分析结论,以主要特征参数为输入,飞溅次数为输出,建立了基于Hyperband算法的优化BP神经网络预测模型,对焊接飞溅进行预测,实验结果表明飞溅点预测准确率达到88%。并进一步提出了焊接工艺参数自适应调整的控制策略,通过控制焊接电流和时间等参数提高焊接质量,实现了焊接质量的实时检测分析、预测与控制。(5)使用c#、python等开发工具对系统各模块进行开发,并对系统可视化模块、焊接缺陷识别模块和工艺自适应模块进行集成,测试验证焊接质量监控系统的整体性能、模块性能和显示性能,结果表明系统均能保持良好运行状态。
基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统研究
这是一篇关于数字孪生,焊接,质量监控,缺陷识别,质量预测的论文, 主要内容为随着“中国制造2025"的提出,制造业的生产模式正向智能化转型。数字孪生作为智能制造的重要实现途径之一,引起了国内外研究者的广泛关注。而焊接作为制造中常用的一种加工手段,广泛应用于机械制造、航空航天等各个领域,对焊接过程进行质量监控是提高焊接质量的重要手段。针对当前汽车零部件制造中焊接质量实时检测与分析技术存在智能化低、精度差等问题,本文以某车型白车身焊接生产线为研究对象,进行基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的研究。主要研究内容如下:(1)根据某车型白车身焊接生产线质量监控系统的实际需求,确定了系统的设计需求和设计原则,设计了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的功能模块,确定了系统的网络架构和功能架构,完成了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的总体设计。(2)构建了包含几何模型、运动模型和物理行为模型的焊接生产线数字孪生体模型。首先,利用UG,3ds Max等实体建模软件和Unity3D仿真平台,构建焊接生产线几何模型;其次,基于运动变换矩阵对两类运动模型进行运动控制,通过实时数据驱动运动模型,利用机器人正运动学进行运动误差检测,实现模型的高精度动态运动仿真;然后,基于加工过程物理规则映射构建物理行为模型对焊接过程中的碰撞检测、焊缝生成等物理过程进行高度仿真;最后利用模型网格优化、遮挡剔除算法、LOD技术和模型批处理等优化处理方法,对虚拟场景进行优化,为焊接过程监控与工艺优化提供技术支撑。(3)提出了一种基于迁移学习的Dense Net(Dense Convolutional Network)焊接缺陷识别模型。通过迁移学习技术对Dense Net网络进行改进,优化初始网络参数,减少训练时间,提高模型准确率。对模型进行训练验证,结果表明本模型能够达到99.8%的测试精度。并设计对照实验,验证了所提算法的有效性与优越性。(4)基于焊接过程影响焊接飞溅的数据特征参数分析结论,以主要特征参数为输入,飞溅次数为输出,建立了基于Hyperband算法的优化BP神经网络预测模型,对焊接飞溅进行预测,实验结果表明飞溅点预测准确率达到88%。并进一步提出了焊接工艺参数自适应调整的控制策略,通过控制焊接电流和时间等参数提高焊接质量,实现了焊接质量的实时检测分析、预测与控制。(5)使用c#、python等开发工具对系统各模块进行开发,并对系统可视化模块、焊接缺陷识别模块和工艺自适应模块进行集成,测试验证焊接质量监控系统的整体性能、模块性能和显示性能,结果表明系统均能保持良好运行状态。
基于数据集成的发动机拧紧缺陷识别与追踪系统设计与实现
这是一篇关于发动机,拧紧,缺陷识别,数据集成的论文, 主要内容为发动机是汽车、船舶、航天器等交通运载装备的重要组成部分,其生产装配质量对交通运载装备的可靠性、稳定性与安全性具有重要的意义。由于发动机生产装配涉及的过程众多,且影响其装配质量的因素多样,发动机装配质量缺陷识别与追踪受到业界的持续关注。随着人工智能与互联网等技术给装备制造领域赋能,缺陷识别已经从人为经验判断向数字化、智能化转变,基于大数据的缺陷识别手段逐渐应用在发动机装配领域。在缺陷识别的基础上,利用数据集成技术将发动机生产数据有机融合,实现全生产链的缺陷追踪可以提高发动机装配质量和服务质量,降低运营成本,提高经济效益。基于此,本文以发动机典型装配缺陷(螺栓拧紧缺陷)为切入点,基于数据集成模型,综合运用缺陷识别算法、平台二次开发技术,设计与实现发动机拧紧缺陷识别与追踪系统。本文主要研究内容如下:首先,考虑发动机拧紧工艺技术特点,开展基于数据集成的发动机拧紧缺陷识别与追踪系统需求分析与总体框架设计。系统需求包括发动机拧紧缺陷识别与追踪和数据集成需求,总体框架包括结构框架、技术架构、功能模块和业务流程等方面搭建系统整体架构。其次,对数据集成XML中间件技术进行相关研究,分析发动机生产装配过程中包括ERP、PDM、CRM与CAD等在内的异构数据源,构建异构数据库与XML之间的映射关系,实现异构数据之间的查询与访问,并采用My SQL为目标数据库对映射后的数据进行缓存管理,根据二次开发平台提供的接口文档设计为系统前后端交互接口。然后,针对发动机拧紧问题,对能够反映拧紧缺陷的扭矩和转角数据进行分析,从数据变化过程将螺栓拧紧分为五个阶段。基于SVM缺陷识别流程,构建SVM的缺陷识别模型实现发动机拧紧缺陷的智能识别,并拟定缺陷追踪机制,实现缺陷追踪功能。最后,采用Jowo Cloud平台提供的二次开发工具Jowo Studio,开展了基于数据集成的发动机拧紧缺陷识别与追踪系统软件开发,实现了用户管理、设备监测、数据管理和缺陷识别与追踪四大功能,且从系统的性能、交互、功能效果等方面进行测试,确保系统的实用性和可靠性。研究结果表明,本系统能够完成对发动机拧紧缺陷的识别与追踪,并提供用户管理、设备监测和数据管理等功能,且能够通过常规系统性能测试。
基于数据集成的发动机拧紧缺陷识别与追踪系统设计与实现
这是一篇关于发动机,拧紧,缺陷识别,数据集成的论文, 主要内容为发动机是汽车、船舶、航天器等交通运载装备的重要组成部分,其生产装配质量对交通运载装备的可靠性、稳定性与安全性具有重要的意义。由于发动机生产装配涉及的过程众多,且影响其装配质量的因素多样,发动机装配质量缺陷识别与追踪受到业界的持续关注。随着人工智能与互联网等技术给装备制造领域赋能,缺陷识别已经从人为经验判断向数字化、智能化转变,基于大数据的缺陷识别手段逐渐应用在发动机装配领域。在缺陷识别的基础上,利用数据集成技术将发动机生产数据有机融合,实现全生产链的缺陷追踪可以提高发动机装配质量和服务质量,降低运营成本,提高经济效益。基于此,本文以发动机典型装配缺陷(螺栓拧紧缺陷)为切入点,基于数据集成模型,综合运用缺陷识别算法、平台二次开发技术,设计与实现发动机拧紧缺陷识别与追踪系统。本文主要研究内容如下:首先,考虑发动机拧紧工艺技术特点,开展基于数据集成的发动机拧紧缺陷识别与追踪系统需求分析与总体框架设计。系统需求包括发动机拧紧缺陷识别与追踪和数据集成需求,总体框架包括结构框架、技术架构、功能模块和业务流程等方面搭建系统整体架构。其次,对数据集成XML中间件技术进行相关研究,分析发动机生产装配过程中包括ERP、PDM、CRM与CAD等在内的异构数据源,构建异构数据库与XML之间的映射关系,实现异构数据之间的查询与访问,并采用My SQL为目标数据库对映射后的数据进行缓存管理,根据二次开发平台提供的接口文档设计为系统前后端交互接口。然后,针对发动机拧紧问题,对能够反映拧紧缺陷的扭矩和转角数据进行分析,从数据变化过程将螺栓拧紧分为五个阶段。基于SVM缺陷识别流程,构建SVM的缺陷识别模型实现发动机拧紧缺陷的智能识别,并拟定缺陷追踪机制,实现缺陷追踪功能。最后,采用Jowo Cloud平台提供的二次开发工具Jowo Studio,开展了基于数据集成的发动机拧紧缺陷识别与追踪系统软件开发,实现了用户管理、设备监测、数据管理和缺陷识别与追踪四大功能,且从系统的性能、交互、功能效果等方面进行测试,确保系统的实用性和可靠性。研究结果表明,本系统能够完成对发动机拧紧缺陷的识别与追踪,并提供用户管理、设备监测和数据管理等功能,且能够通过常规系统性能测试。
基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统研究
这是一篇关于数字孪生,焊接,质量监控,缺陷识别,质量预测的论文, 主要内容为随着“中国制造2025"的提出,制造业的生产模式正向智能化转型。数字孪生作为智能制造的重要实现途径之一,引起了国内外研究者的广泛关注。而焊接作为制造中常用的一种加工手段,广泛应用于机械制造、航空航天等各个领域,对焊接过程进行质量监控是提高焊接质量的重要手段。针对当前汽车零部件制造中焊接质量实时检测与分析技术存在智能化低、精度差等问题,本文以某车型白车身焊接生产线为研究对象,进行基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的研究。主要研究内容如下:(1)根据某车型白车身焊接生产线质量监控系统的实际需求,确定了系统的设计需求和设计原则,设计了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的功能模块,确定了系统的网络架构和功能架构,完成了基于数字孪生的汽车零部件焊接质量监控系统的总体设计。(2)构建了包含几何模型、运动模型和物理行为模型的焊接生产线数字孪生体模型。首先,利用UG,3ds Max等实体建模软件和Unity3D仿真平台,构建焊接生产线几何模型;其次,基于运动变换矩阵对两类运动模型进行运动控制,通过实时数据驱动运动模型,利用机器人正运动学进行运动误差检测,实现模型的高精度动态运动仿真;然后,基于加工过程物理规则映射构建物理行为模型对焊接过程中的碰撞检测、焊缝生成等物理过程进行高度仿真;最后利用模型网格优化、遮挡剔除算法、LOD技术和模型批处理等优化处理方法,对虚拟场景进行优化,为焊接过程监控与工艺优化提供技术支撑。(3)提出了一种基于迁移学习的Dense Net(Dense Convolutional Network)焊接缺陷识别模型。通过迁移学习技术对Dense Net网络进行改进,优化初始网络参数,减少训练时间,提高模型准确率。对模型进行训练验证,结果表明本模型能够达到99.8%的测试精度。并设计对照实验,验证了所提算法的有效性与优越性。(4)基于焊接过程影响焊接飞溅的数据特征参数分析结论,以主要特征参数为输入,飞溅次数为输出,建立了基于Hyperband算法的优化BP神经网络预测模型,对焊接飞溅进行预测,实验结果表明飞溅点预测准确率达到88%。并进一步提出了焊接工艺参数自适应调整的控制策略,通过控制焊接电流和时间等参数提高焊接质量,实现了焊接质量的实时检测分析、预测与控制。(5)使用c#、python等开发工具对系统各模块进行开发,并对系统可视化模块、焊接缺陷识别模块和工艺自适应模块进行集成,测试验证焊接质量监控系统的整体性能、模块性能和显示性能,结果表明系统均能保持良好运行状态。
基于弱磁的电梯钢带检测仪器的设计与开发
这是一篇关于电梯钢带,弱磁检测,缺陷识别,缺陷定量的论文, 主要内容为电梯曳引钢带具有耐疲劳性能好、高曳引力、使用寿命长和低噪声等优良性能,曳引钢带正逐步取代传统的曳引钢丝绳应用在电梯中,随着城市高层建筑越来越多,电梯牵引设备发挥着越来越重要的作用。曳引钢带是在传统钢丝绳的基础上衍生而来的一种新型实用的电梯牵引构件,主要由若干根纵向平行布置的钢丝绳外敷了一层聚氨酯等高分子材料加工融合而成,钢带的性能对电梯的安全和平稳运行非常重要。本课题提出一种基于弱磁的电梯钢带检测技术,利用永磁体磁化钢带产生的微弱剩磁效应进行缺陷检测,并根据电梯钢带实际运行情况,对电梯钢带检测系统进行整体设计,完成了电梯钢带检测仪器样机的设计与开发。首先,介绍了物质的磁化理论和剩磁效应,阐述了电梯钢带检测仪基于磁化环境下的弱磁检测原理,通过建立弱磁检测模型分析其对电梯钢带检测的可行性。其次,介绍电梯钢带检测系统硬件部分设计,信号采集模块对TMR传感器采集的磁感应强度信号进行放大滤波处理及AD模数转换后发送到上位机进行下一步处理,并根据实际检测需求选择相应的硬件设备和对仪器机械结构也进行了合理设计。随后,利用C#编程语言编写电梯钢带检测系统上位机软件,通过对钢带断丝缺陷磁异常特征分析,提出了以磁感应强度信号曲线的极值点为特征点的钢带缺陷识别算法和以两极值点的差值进行缺陷断丝计算的缺陷定量算法,实现了钢带检测仪器在线实时检测、缺陷报警、缺陷位置记录、数据保存并且可生成钢带缺陷检测报告等功能。最后,模拟电梯运行环境进行人工断丝缺陷检测实验,以验证电梯钢带检测系统的可行性,通过对实验噪声进行分析并利用递推平均滤波法对噪声信号进行平滑滤波处理,使用拟合法对钢带缺陷断丝数和磁感应强度信号两极值点的差值进行二次多项式拟合,建立钢带断丝缺陷定量计算模型。实验结果表明,本课题设计的电梯钢带检测仪器可以实时、准确地检测钢带的缺陷大小及位置,能够满足检测人员对钢带检测的实际需求。
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