一种基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法

为提高远距离、大倾角条件下环形靶标的识别率与定位精度,提出了一种基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法。通过真实图像与合成图像的混合数据集来构建多角度、多距离的图像空间集合,采用像素损失与感知损失来改进图像超分辨率模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,丰富靶标轮廓的图像细节,利用已训练好的图像超分模型重建图像,最后使用传统的检测算法识别与定位环形靶标。实验结果表明,环形靶标识别率可提高40%,靶标定位精度可提高8.47%。

智能化思想在钣金件拉深类模具设计中的应用

钣金件拉深类模具快速设计中存在很多不确定的因素,如设计人员在设计过程中不断对这些不确定因素进行处理,必然影响设计效率。阐述了智能化思想在钣金件拉深类模具设计中的应用,利用人工智能的思想,将设计人员处理不确定因素的思考过程变成一系列复杂的逻辑推理算法,实现在模具快速设计过程中方案细节的智能化确定。以半管拉深模为例,介绍了智能化的思想在模具设计中的应用。利用CATIA二次开发功能实现了半管拉深模具的快速设计模块,对凸模尺寸确定、凹模型腔确定、导向板类型选择、标准件安装位置确定、标准件自动装配等方面均应用了人工智能思想。手动输入半管零件参数,程序自动进行设计、装配,大大提高了同一类型模具的设计速度,验证了智能化思想在拉深类模具快速设计中应用的可行性。

基于ABAQUS的多点支反力求解优化分析

针对在实际工程中装备的框架或基座与地面多点连接时,如何准确地对各连接点受力情况求解的问题,以及如何对连接点受力优化设计分析的问题,本文提出利用有限元分析软件ABAQUS对此类问题求解,并对一个与地面8点固定的框架案例进行支反力分析求解,以及优化设计分析,分析结果表明:ABAQUS软件能快速、高效完成此类问题的求解,对于该案例框架,在同样的载荷条件下,优化后的框架对地面的作用力(即支反力)显著减小,且各点支反力较为接近,最大值减小为优化前的60%。

飞机部件数字化调姿定位测量点的优选与构造算法

数字化调姿定位系统中飞机部件的位姿常通过固连在部件上的测量点的坐标来控制,依据测量点在调姿定位前的实际坐标和调姿定位后的理论坐标将飞机部件从初始位姿调整到目标位姿。由于实际工况中测量点之间的实际长度与理论长度存在偏差,甚至存在超差,如果不对测量点及其坐标数据进行处理,将会产生较大的调姿定位系统内力,也将影响调姿定位精度。为提高飞机部件调姿定位的整体精度,降低调姿过程中的系统内力,提出一种测量点的优选和构造算法,以测量点在调姿定位前、后的实际坐标和理论坐标作为输入条件,分析实际工况中测量点的位置偏离状态,构建测量点的优选判据,计算并确定优选的测量点。在此基础上,将实际工况中的优选测量点匹配构造到理论坐标处,使构造点处于其理论点的公差盒内,并使构造点与理论点的距离的平方和最小。试验结果表明:经过测量点的优选和构造,飞机部件调姿定位过程中的系统内力减少到无优选和构造情况下的4.4%,并使得满足理论坐标及其公差要求的测量点的数量较无优选和构造情况提高了30%。

面向形状控制的传感器和作动器布局综合优化

随着诸多智能材料的兴起,可赋予传统结构多样化的功能,并有力推进了各领域对智能结构的研究。围绕智能结构形状控制要点,首先综述了智能结构形状监测常用的3种基于应变的结构变形重构方法:模态法、Ko位移理论法、逆有限元法的基本原理和研究现状,对比分析了这3种重构方法的优缺点之后,确定本文选用逆有限元重构法;其次总结了压电智能结构中作动器控制变形影响因素和优化算法的研究现状;然后将压电智能结构作为载体,以实现结构具有自感知、自驱动能力为目的,结合不同智能算法的利弊与传感器和作动器布局综合研究的实际需求,提出了一种压电传感器和压电作动器布局综合优化策略;最后讨论了压电传感器和作动器布局综合优化研究中存在的难点问题,并展望了压电智能结构在未来的研究发展前景。

随位串联三坐标定位器定位精度建模与试验

飞机部件自动化装配一般通过多台三坐标定位器的并联驱动实现,针对三坐标定位器的重组效率和定位精度对飞机部件的装配效率和精度影响较大的问题,提出三坐标定位器的3个直线运动模块的随位串联模式,通过对三坐标定位器随位串联所含形位误差引起的运动学逆解误差进行分析,建立运动学逆解补偿模型。试验结果表明:随位串联三坐标定位器的实际定位精度达到了0.025~0.038mm,满足新一代飞机部件装配对随位串联三坐标定位器的高精度要求。