机械臂环境三维重建与避障算法研究

为了解决机器人在未知环境中的避障规划难题,提出了一种基于视觉的三维重建与避障规划方法。通过深度相机(RealSense D435i)与机械臂组成手眼系统,首先,根据目标物体与ArUco码的相对关系,通过相机获取的ArUco标记上的特征点坐标,求解出目标物姿态;然后,改进三维重建方法,通过融合机械臂工具末端位姿和多帧点云数据,对环境进行较高精度的三维重建,作为后续规划的障碍空间;最后,应用了快速扩展随机树(RRT)的改进算法进行机械臂的避障运动规划。研究搭建了仿真及控制平台,来进行验证。实验表明:环境三维建模的精度维持在8mm以内,避障成功率为96.5%,平均规划时间为1.2s,验证了方法的可行性。

仿足弓准零刚度隔振器特性分析与实验

为满足光学精密仪器更高的精度及动态特性要求,解决其安装空间逼仄与宽频域隔振的矛盾,提出了一种由屈曲梁与黏弹性材料并联构成的仿生准零刚度隔振装置,并建立了该仿生隔振装置的非线性动力学模型,结合谐波平衡法对其振动传递特性进行了分析。仿真与实验结果表明:当频率比大于15时,振动幅值传递率小于0.2,系统共振区振动幅值传递率低于0.75,隔振效果良好。该结论验证了仿足弓准零刚度隔振器的有效性,为光学精密仪器复杂隔振系统设计提供了参考。

自适应区域生长的复杂曲面点云分割方法

机器人自动加工复杂曲面之前,需要对待作业目标曲面进行区域划分,以适配不同的工艺参数。针对现有方法分割复杂曲面点云产生的过分割和欠分割问题,提出一种自适应区域生长的复杂曲面点云分割方法。首先,设计基于动态平滑阈值的自适应生长准则,用于复杂曲面对象的点云分割,以减少过分割现象;其次,提出欠分割判断准则,以判定分割后的点云集,过滤出欠分割区域;然后,将欠分割区域重分割,直到不存在欠分割区域;最后,以扫描陶瓷洁具素坯得到的复杂曲面点云为实验对象,测试了提出方法对复杂曲面点云的分割效果。实验结果表明,提出方法的分割精度达92.63%、召回率达98.89%、综合评价指标F1分数达95.66,能有效且完备地分割出复杂曲面点云的各个区域。

产品全生命周期工业大数据采集与管理范式探究

针对工业大数据的多场景数据建模的复杂性以及数据处理过程中分散式与流式、实时式与离线式的数据多模态等特点,通过一般大数据的技术框架范式分析,阐述了产品全生命周期和典型应用场景工业大数据的阶段数据性质和数据结构特点,提出工业大数据离线批处理、实时检索、实时流处理、融合数据仓库的四种大数据采集与管理技术解决方案,从而为在产品生命周期过程中和不同场景下工业大数据的采集、传递、积聚、融合与在线分析提供更加及时、精准、自动化的技术处理框架范式。

基于多头卷积和差分自注意力的小样本故障诊断方法

轴承是工业设备中使用最广泛的旋转部件之一,如果轴承在故障状况下运行较长时间,将会造成巨大的经济损失并威胁人身安全,因此,对轴承故障诊断进行研究具有十分重要的意义。基于深度学习的故障诊断技术目前日趋成熟,但在小样本情况下存在过拟合、效果不稳定、准确率不高等问题。为了解决这类问题,文中提出了一种融合多头卷积(Multi-Head Convolution,MC)的数据嵌入新算法和差分自注意力(Differential Self-Attention,DSA)机制的Transformer变种模型MDT(Multi-Head Convolu⁃tion and Differential Self-Attention Transformer),以实现端到端的小样本故障诊断。MC算法对样本进行多路径一维卷积,由多通道输出将样本从一维扩展到二维,通过多个卷积核尺寸提取出原样本中各个频域的丰富故障信息。相较于Transformer中原有的点积自注意力机制,DSA机制通过差分为每个特征求得对应的注意力权重向量,从而可从样本中提取出更为深层次的故障特征。MDT继承了Transformer对于处理序列数据的强大能力,可从时域信号中提取更为丰富的故障信息,同时避免了小样本模型中常见的过拟合问题。实验结果表明,该方法在每个故障种类仅有100个训练样本的轴承故障诊断任务中能稳定获得99%以上的测试准确率,具有强抗过拟合性和强鲁棒性。

高分辨率瓷砖图像实时拼接算法

为了解决不同纹理瓷砖图像的快速拼接问题,研究了图像拼接算法。首先,分析了图像拼接中速度和精度的关系,通过构建高斯金字塔尺度空间以减少程序的运算时间。然后,采用相位相关法配准瓷砖图像。在这个过程中,结合亚像素细化补偿分辨率下降引起的配准误差,并提出一种基于拉普拉斯算子的高频特征凸显策略以增强相位相关法鲁棒性。在多种颜色和纹理的瓷砖图像拼接实验表明,所提出的算法相比于基于SIFT和ORB算法,拼接成功率提升了60%和65%;相比于SURF、H-SURF和FFT算法,SSIM提升了9.04%、7.58%和4.02%。在运行速度上,所提出的方法相比于SIFT、SURF和H-SURF算法提升了4倍、3倍和2倍,仅为传统基于傅里叶变换的相位相关法的52%。该算法实现了快速和高质量的图像拼接,满足了工业应用中对高分辨率瓷砖的成像要求。

面向铸件自动化打磨的点云精简方法

由于铸件自动化打磨作业中存在点云数据过冗余等问题,导致数据处理时间过长,影响加工效率。为了提高点云处理的计算效率,提出一种基于线性耦合曲率的点云精简方法,以兼具效率和精度。对源扫描点云构建K-d树数据结构,并提出更稳健的线性耦合曲率特征模型以提取特征域;在此基础上,利用改进空间二分法快速精简非特征域;最后融合特征域和精简后的非特征域,得到最终精简结果。结果表明:该方法可得准确的精简比,拟合曲面模型仅存在微小的数据空洞。在90%精简比、2.7%噪声比条件下,保形性误差为0.867 mm,优于传统的点云精简方法,能够实现铸件点云的高效精简。

基于深度学习的曲面玻璃表面缺陷检测方法

针对曲面玻璃表面缺陷成像难、识别准确率低等问题,提出一种基于YOLOv4的曲面玻璃表面缺陷检测方法。根据光源的方向确定平面与曲面的光学特性,采用明场背面漫射照明的方式来获得图像信息,确立打光方案后获取不同表面的缺陷图片。使用改进K-means聚类算法,采用交并比函数确定锚框的量度,解决原锚框大小不适用于玻璃缺陷小目标检测问题。将所提方法与缺陷检测主流算法对比验证。结果表明:所提改进的YOLOv4方法均值平均精度(mAP)可以达到80.14%,与Faster RCNN以及YOLOv3算法相比,mAP分别提升了8.29%和16.11%,并且有更好的鲁棒性和检测效果。

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法．探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法．该算法可处理受应力、位移约束的结构优化问题．数值计算实例表明该算法效率高。

基于网格化封装的模具行业ASP网络化制造系统

针对我国模具制造业的现状及其对信息化建设的需求 ,提出了对制造资源网格化封装的面向模具行业的ASP网络化制造系统 ,系统借鉴网格计算的思想 ,提出了用网格技术集成封装制造单元和制造知识 ,从而使ASP网络化制造系统能够支持标准化工作 ,实现动态资源的最佳配置 ,使系统更具可扩展性、可重用性和开放性。通过对网格化封装的模具行业ASP系统的研究开发和应用 ,将为我国模具制造企业实现信息化和网络化 。

大跨度中厚板边缘视觉识别与打磨引导研究

中厚板切割自由边打磨质量影响后续焊接等工艺性能,机器人打磨的高效一致性能很好地保证后续工艺要求,对大跨度中厚板的边缘打磨提出了视觉图像识别引导的方法。首先对随机尺寸或形状大跨度中厚板进行远视场全局图像采集,利用基于HED融合算法的全局图像边缘稳定识别,然后基于全局边缘路径引导,对局部近视场边缘3D点云图像采集分析并提取边缘点集,最后根据工艺进行参数调整后进行定位引导动态打磨去毛刺测试。结果表明:打磨深度和打磨宽度均符合打磨要求,并且局部的点云检测可以有效进行边缘异物实时检测,避免设备异常碰撞损坏。对于难以精准定位大跨度大重量甚至自由边不规则的多类型中厚板的机器人打磨,以上方法可以极大提高打磨效率以及保证边缘打磨效果的一致性,极好地满足后续焊接工艺的需求。

大型板结构的一种优化准则法

提出一种适合于大型板结构尺寸优化新方法。是以板结构有限元矩阵方程和Ｋ－Ｔ条件为基础推导出来的，属于一种结构离散优化准则法。将应力约束按满应力准则视为一种尺寸限约束，由于起作用的位移约束数目往往较少，其相应的拉格朗日乘子较易计算，数值实验表明，本方法迭代次数少，且与设计变量数目无关，特别适合于大型板结构的优化问题。

面向MC的客户群体倾向模型

面向大规模定制生产,建立了客户倾向模型,通过关联分析法量化市场调研和客户需求,采用最大树模糊聚类法进行基于属性重要度的客户群体划分和市场细分,获取客户群体消费倾向,为客户需求的工程特征转换、进行产品簇规划提供数学准备和数据支持。

p自适应分析求解快速迭代算法的研究

提出一种结构系统ｐ自适应有限元分析快速求解算法．该方法以预处理共轭梯度法为基础，采用了逐单元矩阵处理技术和基于单元的分块预处理矩阵技术；提出以高斯消元法求得ｐ＝１或２时问题的解作为高阶问题初始解的求解策略，避免了显式组装系统总体刚度矩阵，具有内存需求少、收敛速度快的优点．

制造业信息化的发展——网络化制造

概述了制造业信息化的内涵,说明通过信息共享、集成和协同工作,提高了企业核心竞争力。简单回顾制造业信息化发展历程,指出网络化制造是信息化发展的主流。进一步讨论了网络化制造的内涵,并介绍了基于知识体系、社会支援体系和安全体系的网络化制造系统内容体系。通过网络化制造实践,对我国如何实施网络化制造实现制造业信息化提出了建议。

面向并行设计的结构分析和优化设计特征建模

基于并行工程原理研究了结构分析和优化设计的特征建模问题，研究了结构分析特征和优化特征的分类及表达。建立了有限元网格数据结构与几何模型的关系，并采用形状特征参数作为优化设计变量，实现结构有限元分析和优化设计与几何设计信息共享，对进一步研究ＣＡＤ／ＣＡＥ／ＣＡＭ集成具有重要意义。

面向联机分析处理的多维产品模型研究

个性化需求导致企业产品的系列化、多样化和产品数据量的急剧增长。如何对之进行有效管理,实现共享与重用,进而提供决策支持功能,成为当前企业面临的现实问题。本文建立了一种面向联机分析处理的多维产品模型,即从结构层次维、属性类型维和生命周期维等维度进行产品模型定义,采用星型模式组织该模型数据;同时,阐述了基于该模型的数据分析操作方法。最后,结合某汽车产品给出了该模型实例和数据组织实例。

面向对象的p自适应分析系统建模与实现

采用面向对象建模技术建立了结构p自适应分析模型．提出用对象模型和功能模型来描述面向对象的p自适应分析系统，并探讨系统分析、设计和实现．计算结果表明系统具有良好的计算效率和计算精度．面向对象建模技术使系统具有良好扩展性和代码重用性．

基于p元的解析灵敏度分析方法的研究

在ｐ元分析的基础上，讨论了解析灵敏度分析的列式和实现方法．以二维几何单元为例推导出隐式微分敏度分析公式，同时给出了利用ＰＣＧ迭代方法求解灵敏度方程的初始解向量选取方案．计算结果表明本文敏度分析方法是高效的、高精度的．

云制造服务平台的资源使用及访问控制

为了重新规划与设计面向云制造服务平台的访问控制模型,从资源的使用角度出发,将云制造服务平台中的广义制造资源划分为硬件资源、软件资源、信息资源、计算资源与智力资源,分析了各类制造资源在云制造服务平台中的使用方式和访问控制需求,依此设计了云制造服务平台的访问控制模型,定义了系统级别的宏安全策略及子域级别的访问控制请求与响应流程,并展示了初步研究成果———可应用于云制造服务平台协同式子域的授权路径分析工具,有利于促进云制造服务平台资源的安全使用,是云制造领域已有研究工作的延伸和技术扩展。