基于机器视觉的船体双曲度板测量方法

为测量加工后的双曲度船体外板,搭建由双目视觉传感器及三维数控平台组成的线结构光扫描测量系统,研究摄像机标定、结构光提取细化、双目立体匹配等算法,通过三维数控平台控制双目视觉传感器扫描运动实现扫描测量。同时完成对板材边缘的测量,为实现以板材边缘为基准的曲面匹配算法创造条件。试验证明,该视觉测量系统x、y方向精度为0.04 mm,z向测量误差小于0.5 mm,均满足工程应用要求。

基于改进SSA-LSTM模型的双曲度板材成形回弹预测

为了准确预测双曲度板材成形回弹量,控制板材加工成形质量,利用ABAQUS有限元软件对板材成形回弹过程进行仿真,构建长短时记忆网络模型(LSTM)。针对麻雀搜索算法(SSA)容易陷入局部最优的问题,提出基于Circle混沌映射、反向学习、高斯与柯西变异扰动的改进麻雀搜索算法,优化LSTM模型的学习率、迭代次数、隐藏层神经元个数,并将模型与BP神经网络模型、LSTM模型和普通SSA-LSTM模型进行对比分析。结果表明,该模型对双曲度板材成形回弹预测达到整体最优预测效果,具有一定有效性和可行性。

大型复合材料Invar钢模具型板预成形适应性研究

针对Invar钢模具型板形状复杂多样,传统加工方法效率低、质量低等缺点,借鉴双曲度船体外板成形加工经验,对活络方形压头非对压技术在Invar模具型板预成形加工上的适应性进行了研究。对Invar钢的材料特性、形状特点、成形工艺进行了分析,成形结果表明活络方形压头非对压技术结合大吨位油压机能够有效地加工Invar钢模具型板,成形精度满足Invar钢模具型板预成形生产要求。