中厚板T型接头双机器人焊接组织与力学性能

针对Q345中厚板高强钢构成的T型接头横角焊接位置在焊接过程中位置准确性差与根部难熔透的问题,提出一种双机器人双面双弧全熔透不清根MAG焊接方法.焊后对焊缝进行显微组织分析和接头力学性能测试.结果表明:打底焊前焊道过热区为板条状马氏体和下贝氏体组织,正火区为铁素体和珠光体组织;打底焊前弧焊道组织为板条状马氏体、针状铁素体和少量下贝氏体;打底焊后弧焊道组织为针状铁素体和先共析铁素体;填充焊道组织主要为针状铁素体.焊缝平均硬度为220 HV,高于母材平均硬度,-20℃条件下冲击吸收功高于27 J,符合标准要求,可实现自动化生产.

液力变矩器顶盖总成双机器人焊接工艺研究及应用

介绍了液力变矩器顶盖总成连接块大批量焊接生产条件下,采用一次装夹、精确定位,双机器人同步对称焊接工艺方法,弥补了手工焊、半自动焊、单机器人焊接在大批量生产中存在的诸多不足。结果表明:提高了连接块焊接质量合格率、生产效率,降低了制造成本,在大批量(年产量20万套)焊接生产中,具有较高的实用价值和经济价值。

中部槽双机器人焊接工作站的应用

中部槽双机器人焊接工作站采用先进的焊接专机设备和科学合理的焊接工艺,提高了中部槽焊接质量,使中部槽一次性探伤通过率显著提高,同时大大提升了生产效率,把员工从恶劣的焊接环境中解放出来。

双机器人松协调焊接过程无碰路径规划

针对两台机器人在同一工作区间进行焊接工作可能发生碰撞的问题,提出一种基于"假设修正"策略和遗传算法的无碰路径规划方法.利用球体和圆柱体建立机器人包络模型,根据空间几何理论求出包络模型之间最短距离解析式.以理想约束条件,得到假设路径.建立与弧焊焊接质量、点焊最短路径等相关的适应度函数,通过遗传算法搜索出无碰位形.以螺柱焊接工位为实例,运用仿真软件进行无碰路径规划工作.结果表明,方法正确可行,为双机器人规划出优质无碰焊接路径.

基于QPSO的双机器人同步焊接路径规划研究

手动液压搬运车是重要的物流搬运设备,其车架是由异型钣金件焊接而成。为了提高焊接质量和生产效率,降低劳动强度,主焊工位采用双机器人同步焊接加工势在必行。在充分考虑焊接变形和运动干涉的基础上,采用量子行为粒子群优化建立双机器人同步焊接数学模型,仿真求解了全局最优焊接路径的近似解,并将粒子群优化与量子行为粒子群优化做了仿真对比试验。结果表明,量子行为粒子群优化能更好地搜索整个解空间,在一定程度上有效解决了搬运车车架主焊工序双机器人同步焊接问题。

双焊接机器人避障路径规划

针对白车身双机器人同步焊接路径规划问题,采用栅格法建立双机器人同步焊接模型。首先通过改进蚁群算法和粒子群算法实现焊接机器人与工件之间的避障;其次通过C空间法实现两个焊接机器人无碰撞,求解出局部和全局最优焊接路径较好的近似解,并与标准蚁群和粒子群算法进行仿真对比实验。仿真结果表明,采用改进蚁群算法和带有交叉因子的粒子群算法,收敛速度较快,较其他算法更能缩短焊接工时。仿真结果验证了笛卡尔空间和C空间结合路径规划方法的可行性,对于双焊接机器人的路径规划具有指导意义。

双焊接机器人协同路径规划研究

针对白车身侧围双机器人协同焊接路径任务,对焊接路径规划算法进行研究,提出一种基于蚁群粒子群的融合算法。首先,建立单机器人焊接模型,将焊接任务转换为TSP问题,采用提出的融合算法优化TSP问题并与多种路径规划算法进行对比分析,证明所提出算法的优越性;其次,根据焊接任务将双机焊接转换为MTSP问题,依据约束条件,将MTSP转换为多个TSP问题,利用焊接路径之间的关系更新焊点,完成双机器人协同焊接模型建立,在MATLAB中得到路径规划的结果;最后,在ROBCAD中建立双机器人焊接工作站,对规划结果进行仿真验证。实验结果证明,所提出的融合算法对于双焊接机器人路径规划具有一定的指导作用。

大型三维复杂构件双机器人协同焊接智能路径规划方法

大型三维复杂构件是船舶、海洋装备、集装箱等的重要组成部分,其焊缝种类较多、空间分布复杂,部分焊缝存在协同同步弧焊焊接、焊接方向等特殊焊接工艺约束,现有协同焊接规划方法难适用于这类复杂场景。提出全局与局部相结合的双机器人协同焊接路径规划多阶段寻优方法;建立复杂构件三维空间焊缝模型以及双焊接机器人协同模型;根据协同同步焊焊缝的数量将构件划分出相应数量的分块,通过蚁群算法求解每一焊接分块的局部路径规划近似最优解;通过遗传粒子群算法进行多分块间的全局路径规划。仿真结果表明:通过分块划分多阶段寻优的方法可以有效地解决特殊焊接工艺约束下的大型三维复杂构件双机器人同步焊接路径规划问题。

机器人全自动双丝焊接工艺技术

根据优化的焊接工艺规范参数进行合理编程,掌握编程规律,并通过优化的焊接编程指导机器人完成焊接,避免了焊接裂纹的产生、减小了焊接结构变形、解决了焊缝质量不稳定的问题,提升装甲车辆焊接构件的整体质量,提高批量生产稳定性,同时降低了工人的劳动强度和生产成本。

基于人工蜂群算法的双机器人路径规划分析

针对手动液压搬运车车架主焊工序双机器人同步焊接路径规划问题,文中引入虚拟点将多旅行商问题转化为单旅行商问题,选用换位表达编码方式对车架焊缝编码,然后采用基于状态转移策略的人工蜂群算法建立双机器人同步焊接数学模型,仿真求解全局最优焊接路径的较好近似解,并与改进的自适应遗传算法以及人工鱼群算法做了仿真对比试验.结果表明,人工蜂群算法不会过早停滞,具有较快收敛速度,较其它两种算法更能缩短焊接工时,基于人工蜂群算法的双机器人路径规划方法能有效解决搬运车车架主焊工序双机器人同步焊接问题.

双光束激光焊接机器人轨迹优化

为提高飞机大尺寸结构件T型接头的焊接质量,本课题组研究了新型双光束激光焊接机器人多臂协同焊接轨迹优化问题。本文提出了一种针对双侧焊缝焊接的机器人平顺高效运动的优化策略。首先,提取双曲度壁板上T型接头双侧焊缝和按压桁条的关键路径点信息,根据路径点局部坐标系相对于双光束激光焊接机器人基坐标系的转换矩阵,得到机器人三条机械臂末端的位姿表示;然后,基于双光束激光焊接机器人多轴运动链逆解计算得到机器人各关节的位移或转动角度;再采用5次B样条曲线对18个关节的位移或转动角度进行插补,以双光束激光焊接机器人高效、平稳运动为目标,建立机器人协同焊接作业轨迹优化模型;最后,采用多目标优化算法NSGA(non-dominated sorting genetic algorithm)Ⅲ进行求解,并将求解结果与NSGAⅡ多目标优化算法的求解结果进行对比,结果表明,NSGAⅢ求解计算的时间消耗比NSGAⅡ仅多3.8‰,但得到的Pareto解集的多样性提高了161.29‰,证明了NSGAⅢ优化算法的有效性。

基于误差补偿的船舶双焊接机器人协同免疫网络控制

为了实现船舶双焊接机器人的高精度协同控制,提出了一种基于误差补偿的协同免疫网络控制算法。在双焊接机器人运动学分析基础上,将协同控制转化为二次型优化问题;将目标函数和关节角分别定义为抗原和抗体,借鉴免疫信息处理机制构建了包括输入层、跟踪隐层、补偿隐层和输出层的协同免疫网络;将由网络跟踪隐层评价所得递归误差经补偿隐层激活产生补偿项,再通过网络递归和疫苗接种实现船舶双焊接机器人的协同免疫网络控制器设计。4种不同轨迹的双机器人协同跟踪数值仿真表明,相比于MGNN和PDNN算法,协同免疫网络控制算法的平均跟踪误差降低19.05%,平均协同误差降低17.95%,平均关节偏移降低27.73%,验证了该算法的高精度、高协同性和高重复性控制性能。