CFRP沉头孔锪窝深度误差对连接性能的影响

沉头螺栓连接能保证结构良好的气动外形,常被应用于飞机蒙皮等结构。沉头孔的制备过程中,由于设备条件限制,会导致锪窝深度误差较大,给复合材料叠层结构带来隐患。针对这一问题,结合有限元仿真分析进行单钉单剪的静拉伸试验,研究锪窝深度误差对CFRP连接性能的影响。结果表明:对比于齐平状态的标准窝深值,锪窝较浅对静强度影响较小,较深则会导致结构的静强度下降,且锪窝越深,静强度下降越快。

基于压脚位移补偿的机器人制孔锪窝深度控制

为了解决机器人自动制孔过程中由于飞机壁板变形和振动引起的锪窝深度控制问题,提出将终端执行器压脚位移作为实时补偿信号的制孔进给轴全闭环控制系统设计方法;根据制孔过程中压脚振动的实际频率特性,引入低通滤波器,考虑飞机壁板锪窝深度精度要求确定截止频率,有效抑制压脚高频振荡对进给轴位置精度的影响,保证锪窝深度以及加工孔的表面质量.在材料为铝合金的圆弧工件和平面工件上,分别加工直径为5.8和9.8mm的孔.实验结果表明,该系统可将加工孔的锪窝深度误差控制在0.02mm以内,表面粗糙度达到0.8μm.

一种锪窝深度测量工具的设计

为满足锪窝深度测量对精度和经济性的要求,设计了一种简易的锪窝深度测量工具,具有设计制造简单、价格低、精度高、测量范围广的优点。详细阐述了锪窝深度测量工具的设计过程,从理论上分析了测量精度的影响因素,并进行了测量实验。结果表明:当工件表面为平面时,锪窝深度测量工具的精度与测量区域的平面度相当;当工件表面为曲面时,则视曲率半径大小,存在不同程度的误差;若已知工件表面的面形,可以通过补偿消除误差。

基于机器视觉的锪窝深度检测方法研究

针对飞机板材上锪窝孔深度检测效率低及人工检测主观性大等问题,提出了一种基于机器视觉的锪窝深度检测方法。根据锪窝孔的特点,设计了一套以3D激光轮廓传感器为基础的锪窝孔图像采集系统,利用Halcon算法库对采集到的图像进行分析处理。利用阈值分割算法和形态学图像处理算法对锪窝孔进行边缘粗定位,通过卡尺工具法提取锪窝孔外圆的亚像素边缘点,采用RANSAC算法拟合边缘点得到光滑的边缘曲线并获取其半径,从而计算出锪窝深度。经实验验证,该检测方法正确率高且稳定性好,测量精度可达到20μm。

基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化

针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化BP神经网络,并基于改进的BP神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。

基于接触式传感器的制孔质量自动检测装置及研究

飞机铆钉孔的质量对飞机可靠性和安全性至关重要,但铆钉孔的精度仍采用传统的手工方式进行检测,已 无法满足现代飞机对铆钉孔高精度的要求。通过研究基于接触式传感器的制孔质量自动检测装置,将接触式测头、 位移传感器等机械式测量工具和控制与数据采集系统、数据处理软件等自动化软件结合到一起,实现了铆钉孔孔径、 孔深、锪窝深度和锪窝直径的一体化检测功能,提高了铆钉孔质量检测效率、精度和稳定性,对铆钉孔的接触式一体 化检测起到了很好的推动作用,具有良好的工程应用价值。

基于机器视觉的沉头孔质量检测方法

针对沉头孔质量的检测效率低下和检测精度不稳定等问题,提出一种基于机器视觉的沉头孔质量检测方法。该方法使用工业相机采集沉头孔图像,并用高斯滤波等方法处理图像并提取所需特征值;通过建立沉头孔的平行投影计算模型得到其垂直度法矢偏差与锪窝深度的计算公式,结合透视投影计算模型对透视畸变引起的误差进行修正;最后,为验证方法的有效性进行测量试验。试验结果表明,该检测方法测得沉头孔垂直度矢量偏差的误差约为0.04°,锪窝深度的误差约为0.03 mm。

一种新型壁板类机器人制孔支撑夹具的应用

飞机装配中设备制孔锪窝深度是自动制孔较难控制的一个参数。产品的刚性对锪窝深度的影响较大,刚性越好,锪窝制孔窝深质量越稳定,这也是很多制孔设备在平板试刀台上制孔锪窝深度控制很好,但在飞机产品上制孔锪窝深度较难控制的原因,文章针对单侧壁板类机器人制孔时产品保形方案进行问题分析,找出解决办法,通过提出一种新型壁板支撑夹具的应用,通过试验验证新方法的可行性。