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公开(公告)号：CN118279528A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410368900.5
申请日：2024-03-28
申请人： 郑州轻工业大学 , 郑州恒达智控科技股份有限公司
IPC分类号： G06T19/00 , G06T19/20 , G06T17/00 , G06F16/215 , G06T7/13 , G06T5/40 , G06T7/136 , G06T5/50 , G06T7/33
摘要： 本发明提出基于数字孪生的综采刮板机S弯虚实映射与调控方法。首先，建立刮板机S弯的机理模型；然后，将原数据时间对齐；通过滑移时间窗口方法补充缺失数据值；使用Z‑score方法检测并删除具有突变和跳动等特征的异常数据，再补充数据，最终得到完整的数据集；然后，通过机器视觉方法测算出数据中的拉架回移形成误差，进行数据校正，得到孪生数据；然后，建立综采工作面虚拟场景，实现孪生数据驱动的刮板机S弯虚实映射；最后，根据机理模型，计算相邻刮板机特征点角度，判断S弯角度是否符合安全要求，并反馈控制液压支架推移油缸伸缩量，完成调直。
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公开(公告)号：CN118862682A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411058805.1
申请日：2024-08-02
申请人： 郑州轻工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/10 , G06F17/10 , G06N3/092 , G06F119/04 , G06F119/14 , G06F111/10
摘要： 本发明提出了一种基于数字孪生的高压辊磨机辊面寿命预测方法，首先，利用NX12.0三维建模技术对高压辊磨机关键零部件进行建模和装配。接着，通过双目摄像机、3D激光扫描仪和振动传感器建立虚拟场景，实现高压辊磨机的虚实映射，构建数字孪生体。然后，基于数学模型研究磨辊间物料的运动规律和受力情况，并使用EDEM进行辊面磨损演变分析。结合数字孪生的行为仿真特性和深度学习的数据挖掘能力，提出了数字孪生与深度学习融合驱动的高压辊磨机辊面寿命预测方法，实现了实时监测数据驱动下的零件剩余寿命在线预测。
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公开(公告)号：CN116383997B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310328207.0
申请日：2023-03-30
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的大型数控龙门铣床加工精度预测方法，首先获取零件表面离散点云数据集；其次采用离散小波分析对获取的离散点云数据进行多尺度滤波处理与分解重构，提取和分离不同尺度下的几何误差成分，获得关键零部件表面误差形貌，建立其零部件的肤面模型；然后，在Unity3D中完成龙门铣床模型装配并在其环境下开发虚拟仿真系统，实现基于数字孪生的数控龙门铣床虚拟交互平台；最后通过建立的数字孪生数控龙门铣床模型在开发的虚拟仿真系统中完成仿真实验并预测数控龙门铣床加工精度。本发明提供的基于数字孪生的加工精度预测方法在龙门铣床初始设计阶段为解决龙门铣床关键零部件的公差设计问题提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN117745942A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311755404.7
申请日：2023-12-19
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 一种基于数字孪生的飞机装配激光跟踪仪站位优化方法，其步骤如下：首先，建立飞机装配车间的三维模型，并构建飞机装配现场数字孪生系统；其次，确定激光跟踪仪在物理空间中的位置，并在数字孪生空间中同步激光跟踪仪的位置；进一步地，在数字孪生空间中，定义关键测量点位置信息，并对激光跟踪仪添加目标检测算法等技术对机身关键点进行检测，分析激光跟踪仪对测量点的覆盖情况及重合情况；在此基础上，引入约束条件，并通过布设遗传算法对激光跟踪仪的最佳布站点进行优化求解；最后，在数字孪生空间中验证遗传算法对激光跟踪仪最佳站位的可行性，输出激光跟踪仪最佳布站点位置和在最佳布站点上的测量结果。
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公开(公告)号：CN116704030A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310687408.X
申请日：2023-06-12
申请人： 郑州轻工业大学
IPC分类号： G06T7/73 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06T17/20 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F111/08 , G06F111/10
摘要： 本文针对机械零件结构中裂纹的识别问题，提出了基于扩展有限元与代理模型的裂纹识别方法。首先，基于在结构上布置的响应点，通过拉丁超立方抽样方法获取样本点。其次，利用扩展有限元方法进行正向分析，得到以裂纹坐标为输入，响应点位移为输出的样本数据，再次通过Kriging代理模型建立输入与输出之间的响应面并验证其精度，在此基础上结合粒子群算法对响应值寻优，识别出齿轮结构中裂纹的位置。
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公开(公告)号：CN116460857A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310619222.0
申请日：2023-05-30
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的个性化人机协作装配安全检测与预警方法，首先从人‑机‑环三个维度对物理空间影响装配安全的因素进行分类整理；再由状态检测传感器完成对人体运动学数据、环境的信息、机器人运动数据和人物工作状态的采集，通过数据处理计算出碰撞阈值；然后根据采集到的人机运动学数据，建立个性化的碰撞检测模型，并进行相应坐标转换，计算人机间的最短距离；最后搭建了人机协作安全装配预警系统，实现人机协作虚实场景的交互共融，并进行预警与反馈控制。本发明通过人机协作安全装配预警孪生系统实时检测人机碰撞距离，保障人与机器人交互过程的安全，提高了装配的效率。
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公开(公告)号：CN114789307B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202111600115.0
申请日：2021-12-24
申请人： 郑州轻工业大学
IPC分类号： B23K31/12
摘要： 本发明提出一种基于数字孪生的板件焊接质量实时监控方法，首先，通过焊装夹具将板件送入自动检测平台，基于深度学习算法实现焊缝缺陷识别分类，将板件信息和焊缝缺陷信息、焊接机器人仿真模型信息分别导入数字孪生系统中的缺陷信息库与模型库中；其次，通过模式匹配方法、特征提取分类、数据库技术等对焊缝精准定位识别分类和焊接参数调整，实现焊接质量诊断与控制；最后，根据系统语音视频模块给出的调整方案，通过VR设备使用人机交互功能对产线焊接机器人做在线参数调整，实现智能焊接。本发明运用的基于数字孪生的板件焊接质量实时监控方法能直观、全面地反映焊接过程全生命周期状态实现高效焊接质量监控，大大减少残次品，提高产线生产效率。
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公开(公告)号：CN115292849A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211001661.7
申请日：2022-08-19
申请人： 郑州轻工业大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/14
摘要： 本发明提出一种基于相场法和BP神经网络的机械结构剩余寿命预测方法，首先，建立机械结构的物理模型，基于物理模型采用相场法构建出机械结构的相场断裂模型，并对模型进行裂纹扩展分析；其次，在机械结构中选取易于测量的观测点，获取在裂纹扩展过程中观测点处的应变值和相对应的结构剩余寿命值，组成应变和结构剩余寿命的数据集；然后，将得到的数据集输入到BP神经网络中进行训练，获得应变和结构剩余寿命之间的预测模型；最后，只用连续采集机械结构观测点处的应变值，并将应变值输入到训练好的网络预测模型中，就能够预测出机械结构的剩余寿命信息。本发明只需要获得观测点处相应的响应值就可以预测出机械结构的剩余寿命信息。
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公开(公告)号：CN111563446B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202010362190.7
申请日：2020-04-30
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 本发明提出了一种基于数字孪生的人‑机交互安全预警与控制方法，其步骤如下：基于深度学习算法识别双目摄像机拍摄的图像中工作人员及工作人员人体关键点位置；将标签粘贴在机器人运动关节处，通过Canny边缘检测和霍夫圆检测算法识别图像中的标签位置获得机器人的位置；基于双目视觉测距原理测量工作人员人体关键点和标签的空间坐标，计算工作人员与机器人间的距离；搭建人‑机交互安全预警孪生系统，实现人‑机交互物理场景与虚拟场景的交互共融，迭代优化，实时在线可视化监控人‑机交互过程的安全。本发明利用实时数据驱动人‑机交互安全预警孪生系统，能够优化出最佳工作空间，保障人与机器人交互过程的安全，提高了人‑机协同工作的效率。
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公开(公告)号：CN111046589A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911406959.4
申请日：2019-12-31
申请人： 郑州轻工业大学
摘要： 本发明提出一种智能产线可试验数字孪生体建模方法，首先，利用数字化建模软件建立智能产线中设备的三维模型，并导入数字化产线仿真软件中得到智能虚拟产线；其次，规划设备的运动路径，对智能虚拟产线进行仿真，得到仿真节拍，直至遍历所有的运动路径，导出仿真节拍最小的运动路径以构建与智能虚拟产线相同的智能物理产线；最后，根据智能虚拟产线的仿真过程设置PLC控制逻辑方案，以驱动智能虚拟产线的设备进行生产动作仿真；使智能物理产线与智能虚拟产线的生产动作保持一致，完成智能产线可试验数字孪生体的构建。本发明通过运行智能虚拟产线能够实时反映智能物理产线的关键信息和运行数据，减少了产线搭建及调试时间，节约项目周期和成本。
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