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公开(公告)号:CN116822985A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310667433.1
申请日:2023-06-07
IPC分类号: G06Q10/0637 , G06Q50/04 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F16/25
摘要: 本发明涉及一种智能工艺决策方法,解决了目前工艺决策人工经验依赖程度高、经验继承性不好、决策效率低下等问题,该方法首先对零件的三维信息模型进行信息提取,将提取到的信息存入工艺数据库;然后将特征信息和其他工艺决策需要的参数输入,根据输入的信息通过实例推理对加工工艺进行推理,并将目标实例保存入工艺数据库。通过加工能力元将机床信息与零件信息结合,基于K‑means聚类算法对加工机床进行分类,得到零件的加工机床,选择工艺数据库内的刀具与装夹工具,最终输出并保存零件的工艺决策信息。本发明所提出的智能工艺决策方法基于实例推理原理,能够极大减少人工依赖,实现智能工艺决策,缩短了工艺决策时间,提高了决策效率。
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公开(公告)号:CN116276162A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202211697684.6
申请日:2022-12-28
IPC分类号: B23Q3/00
摘要: 本发明涉及一种舵翼类零件铣削加工多工位夹具,包括安装板、工件固定板、驱动装置、传动装置和夹紧装置,传动装置将驱动装置的动力传递至夹紧装置中沿竖直方向运动的第二推杆上;夹紧装置至少包括两组第二推杆和对称设置在第二推杆两侧的夹紧机构,每一个夹紧机构包括第一固定架、第二固定架、第一推杆、第一连杆、第二连杆和第三连杆,第一推杆的底端固定有与待加工舵翼类零件形状匹配的压板,第一推杆穿过第一固定架上的限位孔后只能做竖直方向的往复运动,当第二推杆竖直向上运动时,两侧夹紧机构中的压板同时竖直向下运动,压紧零件。本发明通过对夹紧装置的设计,可以在一次加工工序中同时加工多个待加工舵翼类零件,提高了工件加工效率。
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公开(公告)号:CN116027747A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202211728952.6
申请日:2022-12-30
IPC分类号: G05B19/418
摘要: 本发明涉及一种柔性车间工艺路线与生产调度综合优化方法,包括步骤:确定柔性车间的工艺路线与生产调度综合优化的决策变量;以加工总时间最短、加工总能耗最小、加工刀具磨损成本最小为目标,建立柔性车间的工艺路线与生产调度的多目标集成优化模型;在满足约束条件的前提下,基于各个零件的加工特征,随机生成一个调度初始解;根据算法初始数据中所设置的初始种群数量,生成相应的初始种群;进行分层交叉、变异操作,形成新种群;迭代完成输出最优解集结果,得到最优工艺路线方案。本发明针对柔性车间的特点,结合遗传算法对零件的工艺路线和车间调度进行集成优化,提高了生产车间的生产效率,提高了设备利用率,同时降低了生产成本。
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公开(公告)号:CN116713811A
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310660366.0
申请日:2023-06-06
IPC分类号: B23Q17/09
摘要: 本发明涉及一种基于零件几何特征与切削工艺参数的刀具磨损预测方法,首先将复杂外形零件拆分为简单的零件几何特征,针对不同零件几何特征,建立关于零件特征参数、刀具参数及切削工艺参数的刀具磨损预测回归模型;根据设定的参数范围建立正交实验,测得在不同参数下的刀具磨损量,再将每组刀具磨损量、参数取对数并转化为矩阵的形式,输入到MATLAB软件中,求出刀具预测回归模型中参数的系数及指数部分,将系数与指数部分取对数反函数,得出在不同特征下的刀具磨损预测回归模型;最后对刀具磨损预测回归模型进行显著性检验以及残差分析,得到最终的刀具磨损量预测模型。本发明参考的参数较多,应用范围较广,对刀具的磨损预测准确性更高。
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公开(公告)号:CN116824226A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310660468.2
申请日:2023-06-06
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06T7/64 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要: 本发明涉及一种基于深度学习的加工特征分类识别方法,包括步骤:从零件三维模型的STEP中性文件中提取出模型的几何、拓扑信息,并存储为内存工作格式;对模型中两邻接面的相交边进行凹凸性判定,建立属性邻接图,并存储为扩展属性邻接矩阵;从属性邻接图中提取出加工特征子图,生成加工特征邻接子矩阵,将加工特征邻接子矩阵与预定义特征库中的扩展属性邻接矩阵进行匹配,得到加工特征并高亮显示,获取二维彩色加工特征图像,生成加工特征数据集;构建基于深度网络学习的加工特征分类识别模型,模型训练后用于对待识别零件的加工特征进行识别分类。该方法基于深度网络学习,有效解决了复杂加工特征识别困难的问题,提高了识别结果的准确率。
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公开(公告)号:CN117485874A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311633992.7
申请日:2023-12-01
申请人: 长春理工大学
摘要: 本发明公开了一种用于微小零件检测的料盘上下料装置,涉及微小零件检测技术领域。本发明中同步带轮传动机构用于向零件定位机构和零件喂入机构提供动力,料盘上下料装置包括送料状态和收料状态,当料盘上下料装置处于送料状态时,通过零件喂入机构和零件定位机构配合使用将零件定位在料盘输送机构顶部的料盘中,当料盘上下料装置处于收料状态时,料盘导轨机构用于将满载料盘输送至机台的左侧挡板处,同时通过料盘导轨机构控制空载料盘横向输送至料盘输送机构顶部。本发明通过料盘输送机构以及导轨和零件喂入机构,不仅可同步实现人机交互,还极大地方便了对工件上下料位置设定,解决了通过人工上下料体验感差,操作易失误等问题。
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公开(公告)号:CN115113584A
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202211028734.1
申请日:2022-08-26
申请人: 长春理工大学
IPC分类号: G05B19/4097
摘要: 本发明涉及一种基于实例及规则推理的数控自动编程方法,属于机械加工技术领域,该数控自动编程方法通过对同类零件的加工方法进行分析,将每个零件加工所需的操作以及加工参数、加工刀具以实例的形式分别存储到各自的加工工艺模板中,形成加工工艺模板库,对加工工艺模板中每一个加工操作制定加工规则,形成加工规则库,再以边界盒技术为基础,导入待加工零件模型之后直接实现对模型零件类型的判断,再根据零件的类型,从零件的加工规则库中选取到零件对应的加工规则,最后根据加工规则从加工工艺模板库中自动抓取加工该类零件所需的加工操作以及加工参数,自动生成编程所需要的操作,实现零件的数控自动编程,有效地提高零件编程效率。
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公开(公告)号:CN118297942B
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410711372.9
申请日:2024-06-04
申请人: 长春理工大学
摘要: 本发明涉及一种基于图像处理的零件形位误差检测方法及系统,属于机械工程技术领域,解决了传统形位误差检测中存在的可能损伤待测零件已加工表面、误差较大及检测效率低等问题。本发明利用相机标定物图像进行相机标定,由标定所获得的相机内参矩阵和畸变系数对待测零件图像和像素当量标定物图像进行畸变矫正,再由畸变矫正后像素当量标定物图像进行像素当量标定获取像素当量,再对畸变矫正后待测零件图像进行图像处理,针对处理后的图像框选感兴趣区域后使用基于粒子群优化算法的形位误差评定方法实现最终的形位误差计算。本发明避免了与待测零件之间的接触,最大程度减小检测过程中可能存在的误差,同时兼容多种类型形位误差检测,检测效率高。
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公开(公告)号:CN118153346B
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410565112.5
申请日:2024-05-09
申请人: 长春理工大学
摘要: 本发明涉及一种基于虚实交互的机床数字孪生系统及其开发方法,属于数字孪生技术领域,针对当前人工编写数控加工代码可能存在错误,进而影响加工质量与加工精度,以及产线多台设备连续协作加工时需要对机床进行远距离驱动和状态监控的问题,本发明将机床在虚拟空间中进行高保真镜像,得到其相应的数字孪生模型,通过对机床的运动特性分析,完成虚拟模型的运动关系绑定与加工仿真模拟,借助虚拟模型的加工过程反映实际机床的加工状态,并通过物理碰撞体与反馈机制,实现机床碰撞预警,利用机床运行数据进行物理空间与虚拟空间的交互控制,以及采用可视化工具对实时数据进行监控,提高了机床的数字化与智能化程度,节约了人工成本与时间成本。
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公开(公告)号:CN118247331A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410620070.0
申请日:2024-05-20
申请人: 长春理工大学
摘要: 本发明涉及一种基于图像识别的零件尺寸自动检测方法,属于图像处理技术领域,解决了人工检测过程中存在的检测准确率不足及效率低下等问题,包括步骤:自动采集批量零件的图像;利用三阶段模板匹配算法自动识别零件形貌;自动检测零件表面缺陷;建立图像自动预处理序列规则,通过数据库技术对序列进行调用及管理,实现对相应模板图像的批量自动预处理;采用基于质心定位的感兴趣区域坐标映射方法,自动检测零件尺寸;根据标准尺寸公差信息数据库和检测出的尺寸信息进行检测结果分析并输出。本发明具有智能、自动且高精高效的特点,对不同尺寸、形状和环境的变化具有更强的适应性,提高了零件尺寸检测方法的通用性和灵活性,提高零件尺寸检测效率。
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