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针对目前传统方法在飞机装配过程中存在的工作量大、测量数据不连续等问题,创造性地结合实际三维数据,设计了一种带有权重的装配算法,给出了完整的飞机虚拟装配流程,可实现针对飞机部件装配的偏差分析和可视化输出,全面反映出飞机装配过程中的间隙情况。该系统的输入是实际测得的待装配部件点云数据,通过一系列高效的处理,最终将待装配件的最优位姿输出。 相似文献
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为了实时监控飞机机身的对接过程,针对机身对接数据没有标注和样本不平衡的特点,提出基于梯度提升树(GBDT)的机身对接状态识别方法. 通过定位器及定位器上的载荷传感器,实时获取机身对接过程中的位移和载荷数据. 结合飞机部件对接的工艺流程对历史对接数据进行状态标注,提出准确、高效的对接状态自动标注方法. 在经过标注的对接数据上训练基于GBDT的机身对接状态识别模型,通过该模型可以获得各个特征的重要性. 与长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)以及一些传统机器学习方法相比,该方法对接状态识别的宏F1(macro_F1)指标高达0.998,能够精准地识别每一种对接状态且训练速度较快. 相似文献
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飞机大部件对接工艺在使用移载定位系统时需要快速标定坐标系并且采用全驱动调姿算法,目前国内学者针对该领域的研究较少。文中建立了移载定位系统的运动学模型,提出了一种翼身对接移载定位系统的全驱动调姿算法。通过测量设备获取数据计算得到定位系统坐标系;设计了调姿轨迹,根据调姿轨迹求解出驱动量;结合激光雷达误差检测实时对轨迹进行优化,保证了调姿过程的安全性与准确性;对运动误差进行了仿真分析。结果表明该全驱动调姿算法驱动量计算准确,在移载定位系统存在运动误差或球头位置误差时能实现调姿轨迹的实时修正,使机翼姿态达到对接工艺要求。 相似文献
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在数字化测量中经常面临坐标转换的问题,转换参数在很大程度上影响着最终测量精度。在采用bursa模型求取转换参数时一般是通过3个以上公共点利用最小二乘法求取,但其中的系数矩阵往往是病态的,使转换参数并不可靠。现采用7参数法,对布尔沙模型进行泰勒展开,建立了适用于大旋转角的线性化坐标系转换模型。 相似文献
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现有的法矢量测量技术无法满足测量准确度和实时性的双重要求,法矢量计算方法不能适用于不同曲率的曲面。利用双目立体视觉,本文提出了一种基于曲率自适应的法矢量测量方法。首先,在双目立体视觉的基础上,基于变曲率曲面特征建立制孔区域曲面模型,提出投影点的布局方法;然后,基于三维重建的投影点数据,提出了基于曲面曲率自适应识别的法矢量计算方法;最后,针对小曲率曲面样件的测量结果,与三坐标测量仪测得的法矢量进行对比,用以验证本双目视觉测量方法的精度。实验结果表明:该方法测量法矢量误差为1.6°。该方法可有效提高法矢量测量的准确度,满足大型航空零件现场测量的工程要求。 相似文献
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