一种高速压力机底座动态特性的可靠性设计方法

    公开(公告)号:CN107016173B

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201710173549.4

    申请日:2017-03-22

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G06F30/17 G06F119/02

    摘要: 本发明公开了一种考虑概率和区间不确定性的高速压力机底座动态特性的可靠性设计方法。包括以下步骤:选择在区间变量影响下可靠度的最小值作为可靠性指标,建立高速压力机底座动态特性的概率‑区间混合可靠性设计模型;采用拉丁超立方采样和协同仿真技术获得足够样本点;构建高速压力机底座动态特性对应的功能函数的多项式响应面模型;结合遗传算法和验算点法对概率‑区间混合可靠性设计模型进行双层嵌套优化,当在区间变量影响下可靠度的最小值达到可靠性要求且功能函数达到精度要求时,输出概率‑区间混合可靠性设计模型的最优解。本发明方法不仅可以满足底座的可靠性设计要求,也可以保持较高的计算效率,获得准确可靠的计算结果。

    一种基于邻域拓扑的医学图像三维重建方法

    公开(公告)号:CN110610478A

    公开(公告)日:2019-12-24

    申请号:CN201910671883.1

    申请日:2019-07-24

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于邻域拓扑的医学图像三维重建方法。载入原始医学图像序列,获得待标定图像等值线及其等值线图像,构建四个概率参数进而获得目标阈值。读取像素信息构建立方体集,判断立方体顶点的灰度值与目标阈值的大小关系,按顶点分布特征预分类为拓扑相似和拓扑变化两类;拓扑相似类,其邻域内若不存在拓扑变化则采用移动立方体算法,若存在拓扑变化则采用共有面拓扑一致处理的过渡算法;拓扑变化类,则采用按拓扑指定方式和拓扑相异方式划分的移动四面体算法。本发明使移动立方体算法和移动四面体算法融合起来,既避免了等值线拓扑连接的二义性,保证了精度,又显著减少计算量,提升医学图像序列的在线三维重建速度。

    一种基于Kinect传感器的机械臂零件图像识别抓取方法

    公开(公告)号:CN110480637A

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201910746529.0

    申请日:2019-08-12

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: B25J9/16

    摘要: 本发明公开了一种基于Kinect传感器的机械臂零件图像识别抓取方法。采用张正友标定法对Kinect传感器的彩色相机和红外相机进行标定和配准;对机械臂和Kinect传感器进行手眼标定,采用Tsai两步法求解获得手眼变换矩阵;将Kinect传感器获得的待抓取零件的点云图预处理得到RGD图像,预先建立基于卷积神经网络方法的栅格化抓取位置检测模型,通过输入待抓取零件的RGD图像,得到待抓取零件在图像空间的抓取位置;根据手眼变换矩矩阵和机械臂逆解算法,将图像空间的抓取位置映射为机械臂抓取位姿和关节角,控制机械臂按照执行抓取任务。本发明方法从零件RGB-D图像中检测到可行抓取位置,速度较快,结果可靠,检测模型泛化性能较好,稳定性高。

    一种三维打印装置及其打印平台系统

    公开(公告)号:CN107901413B

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201710897528.7

    申请日:2017-09-28

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明涉及一种三维打印装置及其打印平台系统,属于快速成型技术领域。三维打印装置包括控制单元、机架及安装在机架上且受控制单元控制的打印头及打印平台系统,打印平台系统包括安装座、驱动系统及打印平台,打印头相对安装座可做三维空间移动;驱动系统包括通过转轴安装在安装座上的转台,驱动转台绕转轴转动的旋转驱动器,可沿横向滑动地安装在转台上的滑台,及驱动滑台在横向上做二维平面移动的横向驱动器;打印平台通过用于调整打印平台姿态的调姿机构安装在滑台上。通过在三维打印装置中设置上述打印平台系统,可有效地提高三曲形件的打印质量,其可广泛地应用于快速成形制造领域。

    一种基于非饱和与饱和高光区分的图像高光去除方法

    公开(公告)号:CN110390648A

    公开(公告)日:2019-10-29

    申请号:CN201910564024.2

    申请日:2019-06-24

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G06T5/00

    摘要: 本发明公开了一种基于非饱和与饱和高光区分的图像高光去除方法。对于色彩平衡的高光图像,本发明按照漫反射、非饱和高光反射和饱和高光反射的分类标准对图像中的像素进行分类,获得高光图像的像素分类结果;对图像中的非饱和高光反射像素采用镜面分量分离的方法实现高光去除,对饱和高光像素区域采用样本块匹配方法来实现饱和高光像素的信息修复,而对图像中的漫反射像素不作处理,通过合并三种分类像素的结果数据获得不含有高光成分的图像。本发明方法可有效消除图像中的高光,同时不改变原图像中目标的色度信息,处理不同强度的高光分量时鲁棒性强,避免了传统的高光去除算法同时处理饱和与非饱和高光容易失效的问题。

    基于自注意力机制与深度学习的刀具磨损量预测方法

    公开(公告)号:CN110355608A

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201910650328.0

    申请日:2019-07-18

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: B23Q17/09 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于自注意力机制与深度学习的刀具磨损量预测方法。数控机床加工中安装测力计、加速度传感器和声传感器,采集铣削过程中的切削力、振动信号和声音信号,并测量刀具磨损量;对传感器测量数据进行预处理,与刀具磨损量标签组成训练数据;建立基于自注意力机制与深度学习的神经网络预测模型,包含自注意力层、双向长短时记忆网络和全连接网络;将训练数据输入预测模型中训练预测模型;将测试数据输入训练好的预测模型中,实时地预测刀具的磨损量。本发明充分挖掘了传感器测量数据中与刀具磨损相关的特征信息,并提取了不同时刻传感器测量数据之间的依赖关系,可以对刀具磨损量进行实时预测。

    一种基于电涡流场补偿加热的三维打印装置及三维打印头

    公开(公告)号:CN110126267A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910172821.6

    申请日:2019-03-07

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明涉及一种基于电涡流场补偿加热的三维打印装置及三维打印头,属于快速成型技术领域。三维打印装置包括机架、控制单元及安装在机架的打印头,打印头包括加热块及安装在加热块下端处的打印喷嘴;打印喷嘴由双层金属材料制成,在其周向上为铁磁导电连续结构;打印喷嘴的侧壁安装有温度监测传感器,以向控制单元输出温度监测信号;打印头加热块包括安装在打印喷嘴的外侧处的交变磁场发生模块,该模块为弧度式凹面板结构;控制单元包括用于向交变磁场发生模块供给电能的驱动电路。在打印头上增设基于电涡流场补偿加热的加热模块,能有效避免不同型号打印喷嘴堵塞,可广泛应用于增材制造业。

    主动同步弯曲的抗皱裂芯棒装置

    公开(公告)号:CN107138569B

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201710396227.6

    申请日:2017-05-27

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: B21D9/03

    摘要: 本发明公开了一种主动同步弯曲的抗皱裂芯棒装置。包括活芯体和依次串接在活芯体端面的多个万向节,万向节内安装有一体式伺服电机,通过电机运行带动各节万向节转动;万向节包括分别位于两端部的两个球面活芯环、两个叉头和位于中部的十字轴,十字轴每个轴端面通过电磁式棘轮组件与棘轮连接,电磁式棘轮组件包括直动式电磁铁、弹簧拨片、电磁铁推杆、弹簧和棘爪;同时通过自由度的合成与分解,将空间几何转角转换为伺服角度,通过脉冲驱动‑驱动芯片‑伺服电机控制转轴转动,实现薄壁管内的芯棒的主动同步弯曲。本发明通过芯棒相邻轴节的精准定位,降低错位扭矩,减少对内壁的刮擦,主动同步弯曲的芯棒可实现超薄壁弯管成形。

    一种几何网格模型邻接拓扑关联的层切多连通域构建方法

    公开(公告)号:CN106600710B

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201610905208.7

    申请日:2016-10-18

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G06T19/20

    摘要: 本发明公开了一种几何网格模型邻接拓扑关联的层切多连通域构建方法。设定全局数值计算阈值,求解几何网格模型点云的凸包围盒,进行坐标系变换,以分层方向作为层切平面增加方向,构建层切平面集合,预分块所有网格面片,构建索引链表存储相交网格面片集,计算邻接拓扑链表获得网格面片环,求取公共邻接边,对公共邻接边与层切平面求交点并有序化成环,得到各层切平面连通域的截面轮廓。本发明对几何网格模型的网格面片进行预分块,减少了层切平面与网格面片的相对位置的判断次数,将网格面片的邻接拓扑关系进行关联,实现了交点线段的同步有序化成环,解决了含奇异点复合环的求交难题,有助于实现复杂几何网格模型的鲁棒高效与精度均衡的几何层切。

    基于并行深度神经网络的数控机床刀具磨损状态预测方法

    公开(公告)号:CN109822399A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201910277738.5

    申请日:2019-04-08

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: B23Q17/09 B23Q17/12

    摘要: 本发明公开了一种基于并行深度神经网络的数控机床刀具磨损状态预测方法。在数控机床工作台及夹具上安装测力计、加速度传感器和声传感器;进行铣削加工实验,采集铣削加工过程的切削力、振动和声信号,得到多传感器数据,并采集刀具的磨损量;预处理得到训练数据和待测试数据;建立并行深度神经网络模型;将处理好的训练数据及刀具磨损量标签输入到并行深度神经网络中离线训练模型;将待测试多传感器数据传入训练好的模型中,在线实时预测刀具的磨损量。本发明方法充分挖掘了数控机床刀具加工过程的隐含特征,可以对刀具磨损量进行实时预测。且该方法适用性广泛,可以广泛应用于各种数控机床中。