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公开(公告)号：CN117745942A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311755404.7
申请日：2023-12-19
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 一种基于数字孪生的飞机装配激光跟踪仪站位优化方法，其步骤如下：首先，建立飞机装配车间的三维模型，并构建飞机装配现场数字孪生系统；其次，确定激光跟踪仪在物理空间中的位置，并在数字孪生空间中同步激光跟踪仪的位置；进一步地，在数字孪生空间中，定义关键测量点位置信息，并对激光跟踪仪添加目标检测算法等技术对机身关键点进行检测，分析激光跟踪仪对测量点的覆盖情况及重合情况；在此基础上，引入约束条件，并通过布设遗传算法对激光跟踪仪的最佳布站点进行优化求解；最后，在数字孪生空间中验证遗传算法对激光跟踪仪最佳站位的可行性，输出激光跟踪仪最佳布站点位置和在最佳布站点上的测量结果。
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公开(公告)号：CN116460857A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310619222.0
申请日：2023-05-30
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的个性化人机协作装配安全检测与预警方法，首先从人‑机‑环三个维度对物理空间影响装配安全的因素进行分类整理；再由状态检测传感器完成对人体运动学数据、环境的信息、机器人运动数据和人物工作状态的采集，通过数据处理计算出碰撞阈值；然后根据采集到的人机运动学数据，建立个性化的碰撞检测模型，并进行相应坐标转换，计算人机间的最短距离；最后搭建了人机协作安全装配预警系统，实现人机协作虚实场景的交互共融，并进行预警与反馈控制。本发明通过人机协作安全装配预警孪生系统实时检测人机碰撞距离，保障人与机器人交互过程的安全，提高了装配的效率。
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公开(公告)号：CN114789307B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202111600115.0
申请日：2021-12-24
申请人： 郑州轻工业大学
IPC分类号： B23K31/12
摘要： 本发明提出一种基于数字孪生的板件焊接质量实时监控方法，首先，通过焊装夹具将板件送入自动检测平台，基于深度学习算法实现焊缝缺陷识别分类，将板件信息和焊缝缺陷信息、焊接机器人仿真模型信息分别导入数字孪生系统中的缺陷信息库与模型库中；其次，通过模式匹配方法、特征提取分类、数据库技术等对焊缝精准定位识别分类和焊接参数调整，实现焊接质量诊断与控制；最后，根据系统语音视频模块给出的调整方案，通过VR设备使用人机交互功能对产线焊接机器人做在线参数调整，实现智能焊接。本发明运用的基于数字孪生的板件焊接质量实时监控方法能直观、全面地反映焊接过程全生命周期状态实现高效焊接质量监控，大大减少残次品，提高产线生产效率。
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公开(公告)号：CN114312750B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210052344.1
申请日：2022-01-18
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 本发明公开了一种主动转向和横摆力矩自学习协同控制方法，第一步骤是构建储存于车载ECU中的基础方程，第二步骤是在车辆的行驶过程中，车载ECU按如下子步骤在线计算主动转向角δC和横摆力矩Mc的值，并根据δC和Mc的计算结果控制机动车的运行状态；第一子步骤是ECU采集原始实时参数值，第二子步骤是辨识器和控制目标参考模型计算步骤；第三子步骤是主动转向角δC和横摆力矩Mc计算步骤；重复第二步骤，本发明无须系统控制模型即可实现主动转向和横摆力矩自学习协同控制，修正驾驶员的转向操作，克服不当驾驶，使车拐弯时趋向于中性转向中性转向，机动车反馈的实际质心侧偏角和横摆角速度趋近于公式5计算得到的βr值和γr值，避免不当驾驶引起的失稳等事故。
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公开(公告)号：CN116975992A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310501364.7
申请日：2023-05-04
申请人： 郑州轻工业大学
IPC分类号： G06F30/15 , G01C15/00 , G01B11/00 , G06F30/20 , G06F111/08
摘要： 一种数字孪生环境下的飞机测量装配引导方法，首先，搭建飞机机身翼身对接工位的数字孪生系统，其次，通过激光跟踪仪照射地标点，确定激光跟踪仪位于物理空间坐标系中的位置，通过数据传输，将激光跟踪仪坐标系信息传输到数字孪生空间中，形成激光跟踪仪物理位置与孪生空间位置一致。进一步，在孪生空间中，通过特征提取分类、数据库技术、YOLO方法对机身桶段、翼身、工装上关键点进行识别，引导数字孪生环境中激光跟踪仪对机身翼身、工装上关键点与型面覆盖情况进行分析。最终通过分析求解，求出激光跟踪仪放置最佳位置，在数字孪生环境中生成最优化布站区域。当到达最优站位时，物理空间蜂鸣器发出声音，孪生环境中最优化区域变为绿色。
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公开(公告)号：CN116822159A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310659261.3
申请日：2023-06-06
申请人： 郑州轻工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06T17/00 , G06Q50/04 , G06F16/28 , G06V10/12 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06F111/18 , G06F113/14 , G06F119/14 , G06F119/10
摘要： 本发明公开了一种人机环境动静融合的数字孪生车间快速建模方法。首先，构建人机环境动静融合的数字孪生车间快速建模框架；在此基础上，通过三维扫描技术对车间内部静态物体进行快速三维重构，生成静态模型组成的虚拟空间；然后，对于人员、运输车辆等运动对象进行识别、匹配并导入静态虚拟空间中；同时，通过多种传感器对车间内的人员运动、运输车辆运动、光照和温湿度的变化等“人‑机‑环境”相关时变数据进行感知并实现动静融合；最后，对构建的数字孪生车间进行动静融合性评价。通过本方法可以快速地构建车间静态模型，可以感知并刻画运动对象的时变状态，实现“人‑机‑环境”共融的数字孪生车间动静融合。
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公开(公告)号：CN116573027A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310126602.0
申请日：2022-06-27
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 本发明涉及转运机技术领域，具体为一种基于智能制造车间自动智能转运机的转运方法，包括用于运载十字轴的运载箱，所述运载箱上设置有用于方便装卸十字轴的装货机构，所述装货机构上设置有与装货机构配合将十字轴固定防止旋转的封闭机构，所述运载箱上设置有与封闭机构配合在装卸时稳定十字轴的卸货机构，本发明的目的在于提供一种智能制造车间自动智能转运机，方便套结十字轴的同时，另外将十字轴外侧的长轴夹紧，避免在转运时十字轴发生旋转，另外可以在卸十字轴时，保持未卸下的十字轴稳定。
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公开(公告)号：CN114789307A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202111600115.0
申请日：2021-12-24
申请人： 郑州轻工业大学
IPC分类号： B23K31/12
摘要： 本发明提出一种基于数字孪生的板件焊接质量实时监控方法，首先，通过焊装夹具将板件送入自动检测平台，基于深度学习算法实现焊缝缺陷识别分类，将板件信息和焊缝缺陷信息、焊接机器人仿真模型信息分别导入数字孪生系统中的缺陷信息库与模型库中；其次，通过模式匹配方法、特征提取分类、数据库技术等对焊缝精准定位识别分类和焊接参数调整，实现焊接质量诊断与控制；最后，根据系统语音视频模块给出的调整方案，通过VR设备使用人机交互功能对产线焊接机器人做在线参数调整，实现智能焊接。本发明运用的基于数字孪生的板件焊接质量实时监控方法能直观、全面地反映焊接过程全生命周期状态实现高效焊接质量监控，大大减少残次品，提高产线生产效率。
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公开(公告)号：CN118279528A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410368900.5
申请日：2024-03-28
申请人： 郑州轻工业大学 , 郑州恒达智控科技股份有限公司
IPC分类号： G06T19/00 , G06T19/20 , G06T17/00 , G06F16/215 , G06T7/13 , G06T5/40 , G06T7/136 , G06T5/50 , G06T7/33
摘要： 本发明提出基于数字孪生的综采刮板机S弯虚实映射与调控方法。首先，建立刮板机S弯的机理模型；然后，将原数据时间对齐；通过滑移时间窗口方法补充缺失数据值；使用Z‑score方法检测并删除具有突变和跳动等特征的异常数据，再补充数据，最终得到完整的数据集；然后，通过机器视觉方法测算出数据中的拉架回移形成误差，进行数据校正，得到孪生数据；然后，建立综采工作面虚拟场景，实现孪生数据驱动的刮板机S弯虚实映射；最后，根据机理模型，计算相邻刮板机特征点角度，判断S弯角度是否符合安全要求，并反馈控制液压支架推移油缸伸缩量，完成调直。
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公开(公告)号：CN114897271B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210674299.3
申请日：2022-06-14
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 本发明提出一种数字孪生环境下基于故障传播的中央空调预测性维护方法，其步骤如下：首先，搭建中央空调的数字孪生系统，包括物理空间的中央空调设备、虚拟空间的三维模型和数学模型。其次，利用设计结构矩阵的建模方法，建立基于“功能‑原理‑结构”的多领域故障传播模型。最后，根据实时运行数据和变更预测算法，预测潜在的高风险故障，在孪生模型中高亮预警，形成主动的预测性维护信息，反馈给运维人员，提供维修决策依据。本发明构建了“三维模型+数学模型”的双模型驱动的中央空调运维模式，能够根据物理实体的实时运行数据，预报潜在故障，为预测性维护提供了决策依据，提高了企业的维修时效性与管理效率，减少了过度维护以及漏维护情况。
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