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公开(公告)号：CN118606658A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411075085.X
申请日：2024-08-07
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F30/20
Abstract: 本发明涉及设备形变分析技术领域，具体为一种基于大数据的设备形变分析系统及方法，包括构建设备仿真云平台，分析在设备形变实验前不同实验参数之间的数据变化的相关性，得到标记实验参数相关数据；分析在设备形变实验中的实验参数对实验结果参数的数据变化状态的影响程度，得到标记实验影响数据；获取标记实验参数相关数据，获取标记实验影响数据，分析在设备形变实验过程中的实验参数与实验结果参数之间的数据变化的关联程度，得到目标实验关联数据；对当前周期内的设备形变实验组中的实验数据进行验证，得到目标设备形变实验组，基于目标设备形变实验组，对当前周期内设备形变仿真模型进行智能优化。
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公开(公告)号：CN118297942B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410711372.9
申请日：2024-06-04
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理的零件形位误差检测方法及系统，属于机械工程技术领域，解决了传统形位误差检测中存在的可能损伤待测零件已加工表面、误差较大及检测效率低等问题。本发明利用相机标定物图像进行相机标定，由标定所获得的相机内参矩阵和畸变系数对待测零件图像和像素当量标定物图像进行畸变矫正，再由畸变矫正后像素当量标定物图像进行像素当量标定获取像素当量，再对畸变矫正后待测零件图像进行图像处理，针对处理后的图像框选感兴趣区域后使用基于粒子群优化算法的形位误差评定方法实现最终的形位误差计算。本发明避免了与待测零件之间的接触，最大程度减小检测过程中可能存在的误差，同时兼容多种类型形位误差检测，检测效率高。
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公开(公告)号：CN118153346B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410565112.5
申请日：2024-05-09
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于虚实交互的机床数字孪生系统及其开发方法，属于数字孪生技术领域，针对当前人工编写数控加工代码可能存在错误，进而影响加工质量与加工精度，以及产线多台设备连续协作加工时需要对机床进行远距离驱动和状态监控的问题，本发明将机床在虚拟空间中进行高保真镜像，得到其相应的数字孪生模型，通过对机床的运动特性分析，完成虚拟模型的运动关系绑定与加工仿真模拟，借助虚拟模型的加工过程反映实际机床的加工状态，并通过物理碰撞体与反馈机制，实现机床碰撞预警，利用机床运行数据进行物理空间与虚拟空间的交互控制，以及采用可视化工具对实时数据进行监控，提高了机床的数字化与智能化程度，节约了人工成本与时间成本。
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公开(公告)号：CN118094163B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410494673.0
申请日：2024-04-24
IPC: G06F18/20 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及模型构建技术领域，具体为一种基于多特征关联的数字物理模型管理系统及方法，所述管理方法包括了以下步骤：获取历史每一个物理模型的输出数据，进行错误数据排查得到有效数据组，进行特征提取得到特征集合；分析不同时间段特征集合中各个特征的变化状况，建立动态特征关联模型；在进行车辆性能评估实验中，生成实时特征集合；根据相同特征在两个实时特征集合的数量占比，和动态特征关联模型中预测的关联度，从两个物理模型中选取数据，构建一个数字物理模型；根据每个物理模型特征集合间的实际关联度，分析实际关联度与预测的关联度变化情况的差异，调整动态特征关联模型和数字物理模型。
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公开(公告)号：CN118247331A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410620070.0
申请日：2024-05-20
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像识别的零件尺寸自动检测方法，属于图像处理技术领域，解决了人工检测过程中存在的检测准确率不足及效率低下等问题，包括步骤：自动采集批量零件的图像；利用三阶段模板匹配算法自动识别零件形貌；自动检测零件表面缺陷；建立图像自动预处理序列规则，通过数据库技术对序列进行调用及管理，实现对相应模板图像的批量自动预处理；采用基于质心定位的感兴趣区域坐标映射方法，自动检测零件尺寸；根据标准尺寸公差信息数据库和检测出的尺寸信息进行检测结果分析并输出。本发明具有智能、自动且高精高效的特点，对不同尺寸、形状和环境的变化具有更强的适应性，提高了零件尺寸检测方法的通用性和灵活性，提高零件尺寸检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116822985A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310667433.1
申请日：2023-06-07
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/04 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F16/25
Abstract: 本发明涉及一种智能工艺决策方法，解决了目前工艺决策人工经验依赖程度高、经验继承性不好、决策效率低下等问题，该方法首先对零件的三维信息模型进行信息提取，将提取到的信息存入工艺数据库；然后将特征信息和其他工艺决策需要的参数输入，根据输入的信息通过实例推理对加工工艺进行推理，并将目标实例保存入工艺数据库。通过加工能力元将机床信息与零件信息结合，基于K‑means聚类算法对加工机床进行分类，得到零件的加工机床，选择工艺数据库内的刀具与装夹工具，最终输出并保存零件的工艺决策信息。本发明所提出的智能工艺决策方法基于实例推理原理，能够极大减少人工依赖，实现智能工艺决策，缩短了工艺决策时间，提高了决策效率。
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公开(公告)号：CN116276162A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211697684.6
申请日：2022-12-28
IPC: B23Q3/00
Abstract: 本发明涉及一种舵翼类零件铣削加工多工位夹具，包括安装板、工件固定板、驱动装置、传动装置和夹紧装置，传动装置将驱动装置的动力传递至夹紧装置中沿竖直方向运动的第二推杆上；夹紧装置至少包括两组第二推杆和对称设置在第二推杆两侧的夹紧机构，每一个夹紧机构包括第一固定架、第二固定架、第一推杆、第一连杆、第二连杆和第三连杆，第一推杆的底端固定有与待加工舵翼类零件形状匹配的压板，第一推杆穿过第一固定架上的限位孔后只能做竖直方向的往复运动，当第二推杆竖直向上运动时，两侧夹紧机构中的压板同时竖直向下运动，压紧零件。本发明通过对夹紧装置的设计，可以在一次加工工序中同时加工多个待加工舵翼类零件，提高了工件加工效率。
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公开(公告)号：CN115041990A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210977568.3
申请日：2022-08-16
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明涉及舱体零件铣削加工多工位转位夹具，包括：夹紧装置，用于将待加工件夹紧固定；与夹紧装置固定连接的转动装置，用于带动夹紧装置及待加工件在各个工位间旋转；分别与夹紧装置中的气缸和转动装置中的电机电性连接的控制面板，用于控制气缸的压力，使夹紧装置夹紧待加工件，以及控制电机的转动，使转动装置旋转。本发明利用夹紧装置可以实现同时对多个待加工件的夹紧，并且夹紧装置采用气缸作为动力，能够对夹紧力进行精确的控制，增强了夹具夹紧的稳定性和可靠性；通过对转动装置中电机的控制，可以带动与转动装置固连的夹紧装置及其上的多个待加工件进行旋转，增加了每次加工时待加工件的数量，降低加工失误率，提高工件加工效率。
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公开(公告)号：CN119130864A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411630046.1
申请日：2024-11-15
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明涉及无人机图像处理技术领域，具体为一种基于人工智能的无人机图像去雾系统及方法，包括分析历史无人机有雾图像与无人机有雾图像之间雾霾对图像影响的相近程度，得到特征图像雾霾影响相近值；分析历史无人机有雾图像与无人机有雾图像之间的图像相近程度；分析历史无人机有雾图像与无人机有雾图像之间的整体相似程度，得到特征历史无人机有雾图像；获取当前周期内的无人机有雾图像对应的特征历史无人机有雾图像，获取特征历史无人机有雾图像的所属的历史无人机拍摄记录，并基于所属的历史无人机拍摄记录，对当前周期内的无人机拍摄的无人机有雾图像进行优化，并对无人机图像去雾进行智能管理。
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公开(公告)号：CN118606658B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411075085.X
申请日：2024-08-07
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F30/20
Abstract: 本发明涉及设备形变分析技术领域，具体为一种基于大数据的设备形变分析系统及方法，包括构建设备仿真云平台，分析在设备形变实验前不同实验参数之间的数据变化的相关性，得到标记实验参数相关数据；分析在设备形变实验中的实验参数对实验结果参数的数据变化状态的影响程度，得到标记实验影响数据；获取标记实验参数相关数据，获取标记实验影响数据，分析在设备形变实验过程中的实验参数与实验结果参数之间的数据变化的关联程度，得到目标实验关联数据；对当前周期内的设备形变实验组中的实验数据进行验证，得到目标设备形变实验组，基于目标设备形变实验组，对当前周期内设备形变仿真模型进行智能优化。
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