【摘 要】
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随着科技的不断进步,制造业自动化技术在航空航天领域中也取得了巨大的突破。然而对于航天设备制造中的辅材箱体,仍然是采用传统人工测量和打磨的方式完成。由此带来制造技术瓶颈是:操作工人运用卡尺测量难以在短时间内计算出辅材箱体众多配合件在多配合目标下的工序尺寸,且人工手持砂轮加工的误差较大,往往不能一次加工满足要求,不仅质量难以保证,加工质量差异将导致各配合件的可装配性,而且效率很低,粉尘对操作工人的身心
【基金项目】
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国家2017年04科技专项,课题编号:2017ZX04005001;
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随着科技的不断进步,制造业自动化技术在航空航天领域中也取得了巨大的突破。然而对于航天设备制造中的辅材箱体,仍然是采用传统人工测量和打磨的方式完成。由此带来制造技术瓶颈是:操作工人运用卡尺测量难以在短时间内计算出辅材箱体众多配合件在多配合目标下的工序尺寸,且人工手持砂轮加工的误差较大,往往不能一次加工满足要求,不仅质量难以保证,加工质量差异将导致各配合件的可装配性,而且效率很低,粉尘对操作工人的身心健康具有很大影响。因此,研究辅材箱体在多配合目标下的装配信息自动化处理方法具有重要意义。本课题根据国家04专项课题(2017ZX04005001)的需求,主要开展了辅材箱体装配信息自动化处理方案的总体规划、多配合目标下的装配信息优化设计方法研究,包括辅材箱体特征点云信息的处理方法、配合件的公差分配、尺寸链优化求解方法、虚拟装配检验方法等相关内容,研制了辅材箱体装配信息自动化处理的相关模块。论文的主要研究工作和成果包括以下四个方面。1.辅材箱体装配信息自动化处理方案的总体规划。针对辅材箱体的装配信息处理需求,对其相关功能模块进行了划分,并对辅材箱体数据采集设备及平台进行了总体规划。2.辅材箱体特征点云信息的处理方法研究。针对辅材箱体毛坯制造精度低和配合件装配部位加工误差大导致的特征点云提取困难的问题,提出基于改进ICP(Iterative Closest Point)配准算法、基于改进欧式聚类(Improved Euclidean clustering)等点云处理方法,以实现快速、准确地提取有序的配合件特征点云信息。3.多配合目标下的尺寸链优化求解方法研究。针对辅材箱体在纵筋多配合目标下的环筋自动化加工工序尺寸求解难题,提出了面向多配合目标的工序尺寸解算模型和公差分配优化设计模型,并基于改进的非支配排序遗传算法(Improved NSGA-Ⅱ)对模型进行了求解。4.辅材箱体装配信息自动化处理系统的研制。基于模块化开发的思想,在VS2015和QT集成开发环境下,研制了辅材箱体装配信息自动化处理系统,其中包括辅材箱体特征信息获取、配合件尺寸链优化求解,虚拟装配干涉检验等主要功能模块。目前,辅材箱体装配信息自动化处理系统已通过了企业的实验测试,并实际应用到辅材箱体的自动化生产实践当中。
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