論文作者:北京航空航天大學/曾德標
指導教師:鄭國磊《研究領域:主要從事工裝智能化設計、數控加工自動編程和數字化檢測等領域技術的研究。》
論文名稱:飛機及其工裝零件智能化檢測規劃關鍵技術研究
論文作者:北京航空航天大學/曾德標
指導教師:鄭國磊《研究領域:主要從事工裝智能化設計、數控加工自動編程和數字化檢測等領域技術的研究。》
數控檢測是現代飛機及其工裝零件加工質量檢驗的最常用方式,是飛機數字化快速研制的重要組成環節。而如何以零件三維模型為基礎開展零件智能化檢測規劃,已成為確保零件數控檢測過程安全性、有效性和準確性的關鍵問題。論文專門針對這一問題開展系統性研究,提出了基于自定義特征的智能檢測規劃理論和方法。論文的主要內容包括:
1. 研究三維形狀特征定義框架及統一的特征識別算法。特征定義框架由特征面屬性向量、特征面拓撲與幾何關系矩陣、特征截面屬性約束和特征幾何參數約束四部分組成。用戶按照框架規范定義的任意類型形狀特征都可由統一的特征識別算法識別。
2. 提出專門識別飛機結構件輪廓面的模擬滾動算法。通過模擬滾柱繞零件輪廓的滾動過程實現輪廓面的識別,不但可以避免復雜的幾何推理,而且識別的準確度高,識別的精度和速度還可通過參數控制。
3. 研究以檢測知識為基礎的測量點自動分布技術。當機床及加工過程處于穩定狀態,工件的加工誤差會呈現出在該加工條件下的典型分布形態。因此對于相同條件下加工的一批工件,首件工件采用主檢加補檢的檢測方案獲取該批工件的加工誤差分布形態;后續工件通過測量與首件工件位置相同的測量點進行檢測。通過建立檢測知識模型,開發知識驅動的測量點智能分布算法實現測量點自動分布。
4. 開發結合聚類和改進模擬退火算法的測量方向優化選擇算法。首先分析測量點的可達性以得到每個測量點的可達方向集;然后將具有共同可達方向的測量點合并以縮減問題規模,增大模擬退火算法找到全局最優解的概率和速度;之后應用經多種策略改進過的模擬退火算法選擇測量全體測量點所需的最少測量方向;若問題規模很大,模擬退火算法得出的解不夠理想,則再通過逐步去除非必需測量方向的方法進行二次優化。
以上述技術和算法為基礎,設計并開發了一個基于自定義特征的智能檢測規劃原型系統。此系統已在多個重大航空產品的研制中得到應用,顯著提升了飛機及其工裝零件檢測規劃的自動化水平,驗證了本文提出的各項技術及算法的正確性和有效性。