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公开(公告)号：CN114169721B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111422627.2
申请日：2021-11-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N5/048 , G06F30/27 , G06Q50/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应模糊推理的全流程零件加工质量预测方法，构建零件各工序特征尺寸与最终加工质量的数据集，用于训练基于自适应模糊推理的最终加工质量预测模型，从而实现对零件最终加工质量的事先感知和事先干预。对于工艺设计人员，可在获取任意工序加工结束所对应的特征尺寸数据后，经过模型预测，得到零件的最终质量，再从零件设计要求出发调整过程工序的公差等级；对于现场加工人员，在完成过程工序后，对所加工的特征尺寸进行测量，之后经过模型预测即可得到零件最终的加工质量，从而实现对最终加工质量的预先感知，并且可以在预先感知的基础上，在后续的加工过程中做出提前干预，以更好的保证零件的最终加工质量满足要求。
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公开(公告)号：CN113836774B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111165049.9
申请日：2021-09-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F18/25 , G06F17/18 , G06F17/11 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于铣削加工相关技术领域，并公开了一种机理与数据融合的金属切削仿真过程不确定校准方法。该方法包括下列步骤：S1建立材料JC本构系数与理论剪切流动应力间的映射关系；构建铣削加工实验，以此形成切削参数与实际剪切流动应力的数据集；利用该数据集以及本构系数与理论剪切流动应力间的映射关系计算求解获得JC本构系数，以此实现JC本构系数的校准；S2建立铣削加工仿真模型，然后建立该仿真模型的有限元代理模型；构建有限元仿真实验，以此获得切削参数和摩擦系数与实际切削力一一对应的数据集；利用该数据集与所述有限元代理模型计算获得摩擦系数，以此实现摩擦系数的校准。通过本发明，用于提升仿真模型的精度与效率。
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公开(公告)号：CN115641419A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211286132.6
申请日：2022-10-20
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于三维扫描相关技术领域，并公开了一种复杂腔体类零件的点云拼接方法及装置。该方法包括下列步骤：S1构建扫描分层策略并对待测零件进行分层，计算每层的相机位点数；S2计算不同分层策略下对应的相机景深D；计算相机位点的坐标和姿态；S3按照不同的分层策略将所有相机位点相连，建立所有相机位点相连形成相机采样轨迹的总长度和采样时间的目标函数，计算目标函数的最小值获得最优采样轨迹；S4按照最优采样轨迹进行扫描，以此获得所有采样区域的点云数据，对点云数据进行粗拼接和精拼接，以此实现点云数据的拼接。通过本发明，解决复杂腔体零件内部点云扫描中视野遮挡和点云拼接的问题。
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公开(公告)号：CN107967198B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201711333985.X
申请日：2017-12-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明公开了一种星上图像处理仿真评估装置，包括定点DSP、浮点DSP、与定点DSP和浮点DSP相连的FPGA，FPGA，用于对星上图像在FPGA和星载ASIC上的处理进行仿真评估，当进行定浮点评估时，将星上图像的处理分为定点处理过程和浮点处理过程，定点处理过程在定点DSP上完成，浮点处理过程在浮点DSP上完成，FPGA用于定点处理过程与浮点处理过程之间的数据交互与同步，最终获得定浮点的运行性能。同时，两路FPGA与定点DSP和浮点DSP相连的处理结构，可以仿真星上图像处理系统的冗余设计。本发明具有对星上图像处理进行多维度评估的能力，具有评估范围大、覆盖面广的特点。
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公开(公告)号：CN119501940A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411705069.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人轨迹生成相关技术领域，并公开了一种基于自适应关键点提取的机器人轨迹快速生成方法及系统。该方法包括下列步骤：利用样本区域的点云生成加工该样本区域的多条样本轨迹，对该多条样本轨迹进行合并形成一条参考轨迹，该参考轨迹中均包括N个轨迹加工点；从待加工区域的初始加工轨迹中提取M个加工点作为关键点；将M个关键点和参考轨迹中的N个轨迹加工点进行轨迹规划，获得经过所述M个关键点的泛化轨迹，该泛化轨迹即为待加工区域最终的加工轨迹。通过本发明，解决复杂场景中机器人加工轨迹快速生成的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118625734A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410610069.X
申请日：2024-05-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明属于机器人铣削加工配置优化相关技术领域，其公开了一种细分轨迹视角下机器人铣削加工配置的补偿性优化方法及设备，所述补偿性优化方法将加工轨迹输入补偿性优化模型中进行机器人加工系统的配置优化；其中，所述补偿性优化模型的构建包括以下步骤：基于机器人加工系统的运动学模型及误差模型构建所述补偿性优化模型，所述补偿性优化模型所采用的多目标优化的适应度函数为补偿性优化指标EC＝[Ck CP CR]，Ck为误差权重项，表示几何误差和力致误差的比值，体现轨迹上误差组份及其波动特性，CP为位置误差项，表示位置误差的大小与波动特性，CR为姿态误差项，表示姿态误差的大小与波动特性。本发明有更优的补偿性。
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公开(公告)号：CN115556110B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202211311439.7
申请日：2022-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人加工相关技术领域，公开了一种基于主动半监督迁移学习的机器人位姿误差感知方法。该方法包括下列步骤：S1在机器人运动空间内选择多个位置，计算运动学参数误差；S2对所开展的任务，构建仿真域数据集；S3对应仿真域数据集，构建测量域数据集；S4利用仿真域数据集构建预训练模型，采用半监督迁移学习方法微调所构建的模型，得到最终模型；S5利用最终模型预测测量域中未被选择关节角对应的位姿误差并进行补偿，以此实现所开展任务的高精度运行。通过本发明，解决常规基于参数标定的位姿误差预测精度低的问题，并将少量点精确测量的精度等级迁移到所有任务点上，实现低测量成本下的位姿误差高精度预测和补偿。
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公开(公告)号：CN114254915B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111553833.7
申请日：2021-12-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0633 , G06N3/02 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/214 , G06F18/20
Abstract: 本发明属于决策优化相关技术领域，其公开了一种轴类零件全流程加工质量合格状态决策及优化方法，该方法包括对多个轴类零件进行多项指标的检测并分类，得到对应的观测状态几何指标；构建工序调节算子并修正隐马尔科夫模型；以多项指标和观测状态几何指标为输入并以零件最终合格状态为输出对修正后的隐马尔科夫模型进行训练得到训练完成的隐马尔科夫模型；获取影响最终合格状态的关键特征、关键加工工序以及关键加工参数，并构建代理模型函数，不断调整关键特征、关键加工工序以及关键加工参数，以使代理模型函数得到的输出输入隐马尔科夫模型后得出的结果满足要求。本申请可以实现对航空发动机细长轴类零件全流程加工质量合格状态决策与优化。
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公开(公告)号：CN116834009A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310896593.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式虚实孪生的机器人位姿误差在线补偿系统，包括：虚实轴组、第一运算介质、第二运算介质和驱动器；所述虚实轴组包括虚拟数控插补笛卡尔轴、虚拟位姿补偿笛卡尔轴和实际关节角轴，所述实际关节角轴与机器人关节电机通过驱动器连接；所述第一运算介质，用于获取虚拟位姿补偿笛卡尔轴的补偿量；所述第二运算介质，用于对G代码进行插补，将补偿量与虚拟数控插补笛卡尔轴的理论位姿叠加，得到实际位姿，对实际位姿进行逆运动学计算得到实际关节角轴的实际关节角度，将实际关节角度传递至驱动器；所述驱动器，用于使用实际关节角度驱动机器人关节电机运动。本发明可以实现高精度的误差补偿，补偿可靠性高，效率高。
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公开(公告)号：CN113076977A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110302309.6
申请日：2021-03-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于多工序加工误差溯源领域，具体涉及一种多工序加工中的误差溯源方法及其应用，包括：根据零件实际的加工工艺规划，建立零件基于状态空间方程的多工序误差流传递模型。另外，根据实际工件特征误差的测量数据，建立对抗神经网络并完成对抗神经网络的训练。将对抗神经网络生成器的输出虚拟数据反向输入生成器，获得各个误差源的分布，由前述建立的误差流模型确定各个误差源的物理意义，从而实现多工序加工误差源的分析。本发明可适用的场景为复杂零件的多工序加工中，通过对抗神经网络简单且有效地实现误差源解耦，极大提高误差溯源的精度和效率。
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