CN102802867A - 用于在空间上定向至少两个子组件部件的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种装置(1),用于使至少两个大尺寸子组件部件,特别是至少一个侧壳体(7,8)、至少一个上壳体(12)、至少一个下壳体(11)和/或至少一个底板框架结构,在空间上相对彼此对准以便集成特别是飞机机身区段的部件,该装置包括:a)用于分别拾取一个子组件部件的至少两个定位装置,特别是至少两个侧壳体定位器(2,3)、至少一个上壳体定位器(5)和/或至少一个下壳体定位器(4);b)用于检测特别是有关子组件部件和/或定位装置的位置数据的多个测量数据的至少一个测量装置;c)至少一个控制和/或调节装置(19),特别是至少一个CNC控制器,以及d)至少一个神经网络(20)。根据本发明集成到该装置中的神经网络(20)使得子组件部件通过定位装置在最短时间内以高精度执行的同时运动得到特定目标几何形状。控制和/或调节装置(19)优选地用于随后通过同时执行的定位装置的线性运动而相对彼此定向子组件部件。本发明还涉及一种用于定向子组件部件的方法。

Description

用于在空间上定向至少两个子组件部件的装置和方法
技术领域
本发明涉及一种使至少两个大尺寸子组件部件,特别至少一个侧壳体、至少一个上壳体、至少一个下壳体和/或至少一个底板框架结构,在空间上相对于彼此对准以便集成特别是飞机机身区段的部件的装置。
另外,本发明涉及一种使至少两个子组件部件在空间上对准的方法。
背景技术
在现代飞机结构中,机身单元通常采用所谓的分部组装工艺进行制造。在此工艺中,例如侧壳体、上壳体和下壳体以及底板结构的子组件部件以及例如技术设备系统的适用的其它系统部件被集成在一起,以形成机身区段。飞机的完整机身单元接着通过相继配置的多个机身区段形成。
用于制造机身单元的当前使用的制造设备包括定位装置,通过定位装置,拾取子组件部件,并使其在空间上彼此对准。用于对准的必要数据通过适当的测量装置确定。实际对准接着以手动控制方式在反复的过程中实施。但是,在此过程中,除了满足所需的高配合精度之外,特别是还需要限制作用在子组件部件上的力,例如防止由于作用在子组件部件上的外部机械力造成的未限定的自变形。但是,由于这些效果,通过单独定位装置实施直到已达到预定希望位置的反复方法过程和工艺的数量因此增加。另外,在手动定位的情况下,出于安全因素,通常只有一个定位装置在任何给定时间内运动。迄今为止在机身区段组装过程中或者在用于此目的的装置中所使用的实践中的上述缺陷造成较长的组装时间。
发明内容
本发明的目的在于提供一种装置,该装置使其能够尽可能快地设定子组件部件的预定所需几何形状并随后通过优选的简单横向运动将子组件部件运动到能够使其得到定位和/或结合的位置。
此目的通过根据权利要求1的装置来满足,该装置包括以下特征:
a) 用于分别拾取子组件部件的至少两个定位装置,特别是至少两个侧壳体定位器、至少一个上壳体定位器和/或至少一个下壳体定位器,
b) 用于获取特别是有关子组件部件和/或定位装置的定位数据的多个测量数据的至少一个测量装置,
c) 至少一个控制和/或调节装置,特别是至少一个CNC控制系统,以及
d) 至少一个神经网络。
所述装置的定位装置优选地支持例如侧壳体、上壳体和下壳体以及至少一个底板结构的至少两个子组件部件在三维空间的自动拾取和自由定位能力。在此过程中,应该考虑到大型子组件部件在其已通过定位装置或配置其上的保持装置被拾取之后,由于其本身的柔性,必须首先运动到预定准确限定的所需几何结构。只在其已获得所需的几何形状之后,才有可能将子组件部件运动到可以例如通过定位装置的横向运动来拾取和结合的位置。在定位装置已拾取子组件部件之后首先在子组件部件内形成的几何形状可只使用复杂非线性数学算法来描述。
为此,该装置包括优选地用来通过设施的同步运动来设定至少两个子组件部件的根据构造规定所需的几何形状的至少一个神经网络。由于定位装置的同时出现的横向运动,该横向运动通过神经网络监控,获得所希望的几何形状所需的时间可以显著减少。
此外,对于定位装置的横向运动的补充或替代控制,需要至少一个控制和/或调节装置,这可例如通过公知的CNC控制系统来实施。在子组件部件通过神经网络运动已呈所需几何形状之后,子组件部件可通过CNC控制系统例如通过简单的横向运动以受控的方式运动到使其可以得到定位和结合的空间位置。由于子组件部件首先已通过神经网络运动呈预定所需几何形状,控制子组件部件横向运动直到获得使其得到定位和/或结合的状态所需的调节取向和/或控制取向的努力大为减小。
根据该装置的有利实施例,通过至少一个测量装置,可以得到子组件部件和/或定位装置的空间位置。
由此,有可能进行待结合子组件部件的高精度对准。在这种配置中,定位过程通过至少一个控制和/或调节装置和/或通过至少一个神经网络来控制。
该装置的改进使得至少一个测量装置设置成包括至少一个激光跟踪器和/或至少一个摄影测绘系统。
这使得有可能实现子组件部件的相应空间位置的非接触获取,同时在装置内提供优于0.1mm的高精度。在通过激光跟踪器获得子组件部件的空间定位数据的过程中,子组件部件优选地分别设置至少六个反射标记。但是在基于摄影测绘方法的测量系统的情况下,通过待评估图像中对比度的所得改进,这种附加标记不是强制性的,它们有助于加速测量过程和/或测量精度的改进。作为这种情况的替代,还可以使用基于激光的GPS系统来作为测量装置,该系统适用于室内应用(所谓的“室内GPS®”),该系统产生空间的参照激光网格。
该装置的改进设置成使得神经网络特别是在至少一个控制和/或调节装置内被设计成基于硬件和/或基于软件的。
神经网络的基于硬件的应用首先提供速度优势;但是它涉及显著更大的系统复杂性。与此相比,基于软件的解决方法可以直接集成到CNC控制系统中,总体来说这是控制定位装置所必须的,或者基于软件的解决方法集成到已经为此设置的算术单元中。
根据本发明的另一实施例,有关子组件部件的定位数据(该定位数据通过至少一个测量装置得到)被传输到控制和/或调节装置以及神经网络。
需要将测量装置得到的空间坐标反馈到至少一个神经网络以及控制和/或调节装置,以便产生闭合(环形链接)控制和/或调节回路。由此,控制和/或调节装置以及神经网络可以很小的延迟检测子组件部件的任何不正确定位,并且可通过相应地运动定位装置来抵消与这些相对于所需位置的偏差。
根据该装置的有利改进,在各种情况下,定位装置包括用于拾取和释放至少一个子组件部件的至少一个保持装置,其中至少一个保持装置能够通过控制和/或调节装置控制。
以此方式,有可能通过定位装置实现子组件部件的完全自动拾取和完全自动放置(如果适用的话)。保持装置可例如通过抽吸杯或可以插入的球形头部来实施,而对于拱形拾取装置没有任何影响。
该装置的另一有利的实施例另外使得定位装置可以通过手动控制装置控制。
由此,操作人员可以在出现错误的情况下求助于附加的干预选择。此外,在需要时,手动控制提供了子组件部件的所需几何形状的附加手动精度修正,该几何形状已经通过神经网络设定。例如操纵杆形式的手动控制装置发送马上传输到定位装置的相关致动器的电信号。手动控制信号相对于神经网络和控制和/或调节装置的任何信号具有优先权。作为替代或补充,可以设置例如激光线或类似物等定位辅助手段,以改善操作者视觉监控的精度。手动控制装置优选地设计成使得在各种情况下只有一个定位装置可以通过至少一个致动器手动运动。
该装置的改进使得至少一个定位装置设置成固定至少两个子组件部件的相对位置。
这消除了将已经适当彼此对准的子组件部件运输到分开(也就是空间上移除)的定位站和/或结合站的需要,这种运输会造成不受控的位置变化以及所得尺寸偏差或位移。
根据该装置的有利改进,至少一个结合装置设置成结合至少两个子组件部件。
以此方式,在修正三维几何形状的最初过程之后以及在对准和任选定位完成之后,至少两个子组件部件可以结合,以形成部件。
根据该装置的改进,在至少一个定位装置的区域内,至少一个测量传感器配置成确定进一步的测量数据,该测量传感器连接到至少一个控制和/或调节装置以及至少一个神经网络。
这使得测量数据有可能在定位装置的区域内直接得到,例如定位装置处的直接位移测量值和/或力测量值。
在该装置的进一步有利的实施例变型的情况下,至少一个测量传感器是特别是用于得到有关子组件部件的变形的力换能器;特别是用于得到有关定位装置的定位数据的位移换能器;转动角度换能器;速度换能器;加速换能器;温度换能器;和/或大气湿度传感器。
以此方式,除了作为优先通过测量装置以非接触方式确定的位置数据之外(该位置数据涉及子组件部件或定位装置),有可能直接得到定位装置处的多种进一步物理测量变量,但是特别是定位设施的准确位置坐标,从而通过神经网络和/或控制/或调节装置进一步优化定位装置的控制。特别是在位移换能器的情况下,在待监控的定位装置和测量传感器之间可以具有直接的机械连接装置。
此外,本发明的目的通过根据权利要求12的方法来满足,该方法包括以下与该方法相关的步骤:
a)在每种情况下将子组件部件插入至少两个定位装置之一内,特别是插入至少一个侧壳体定位器、至少一个上壳体定位器和/或至少一个下壳体定位器,
b)在至少一个神经网络和至少一个测量装置的控制下同时运动定位装置,直到已得到预定所需的几何形状,
c)通过测量装置得到至少两个子组件部件和/或定位装置的定位数据,以便确定实际位置;以及
d)通过至少一个控制和/或调节装置和/或至少一个神经网络通过根据分别由测量装置和/或通过测量传感器得到的实际位置来同时运动定位装置,以受控方式使子组件部件对准,直到达到特别是适用于定位和/或结合子组件部件的所需位置。
在与该方法相关的步骤a)中,在每种情况下,首先子组件部件通过定位装置拾取或者插入或放入定位装置。为了拾取子组件部件,每个定位装置包括至少一个(但是优选为至少两个)没有游隙的保持装置或连接装置。在其端部处,保持装置配置在定位器的保持臂上;它们可例如被设计成至少在一些区域内以正配合插入球插口的球形头部。作为替代,特别是在子组件部件具有平滑表面的情况下,还有可能使用抽吸杯。保持装置优选地通过中央控制和/或调节装置操作,并可从相应子组件部件脱离。
在与该方法相关的步骤b)中,定位装置以及在其上拾取的子组件部件通过至少一个神经网络以受控的方式同时运动,直到得到子组件部件的所需几何形状,该形状根据CAD部件数据预先确定。以此方式,在开始对准过程之前,有可能消除定位装置内拾取的子组件部件的初始未限定变形,例如在大型子组件部件的情况下与重量相关的自变形、与温度相关的长度上的变化和/或定位装置的区域内与制造相关的尺寸偏差。理想地是,子组件部件的所需几何形状(该形状在与该方法相关的步骤b)之后得到)对应于CAD部件数据中预先限定的形状。此外,这造成用于监控定位制造的横向运动所需的编程努力和/或调节努力的减小,特别是直到达到使其得到定位和/或结合的子组件部件的位置。
作为通过神经网络的运动顺序控制的替代或补充,定位装置运动顺序的控制可以通过至少一个控制和/或调节装置来执行。
为了造成子组件部件的变形,该变形是实现所需几何形状所必须的,因此需要将机械力引入子组件部件。作为“力监控”的一部分,这些机械力通过定位装置产生的程度特别是通过设置在定位装置的区域内的测量传感器连续确定,测量传感器尤其被设计成力换能器,并且这些机械力被传输到神经网络和/或控制和/或调节装置以便进一步评估。通过定位装置内致动器的相应控制,在保持臂和保持装置或连接装置内,可以防止将不可接受的高机械力引入待结合的子组件部件,并因此防止对待结合部件的永久结构损害,并排除对准子组件部件内的不许可的高应力。对于待引入的力,通常来说提供最大极限数值,其中在超过此数值时,由于运动定位装置而造成子组件部件的几何形状的任何进一步变化不能实现,从而防止所涉及的子组件部件和/或定位装置和保持装置的永久损害。
为了在给定时间确定每个子组件部件的实际几何形状,优选地使用非接触测量装置,例如是激光跟踪器、室内GPS或摄影测绘装置。在激光跟踪器的情况下,多个激光反射器配置成在子组件部件上分布,激光反射器使其可以准确得到所述的子组件部件的表面的相应实际几何形状。在随后的与该方法相关的步骤中,测量装置也可用来得到子组件部件和/或定位装置的空间位置,而不考虑定位装置区域内的任何测量传感器,特别是位移换能器。
在与该方法相关的步骤b)中至少两个子组件部件已经具有预定所需几何形状之后,在与该方法相关的步骤c)中,至少两个子组件部件和/或定位装置的定位数据通过至少一个测量装置确定,以便确定子组件部件和/或定位装置的当时实际位置。
与该方法相关的步骤d)中接着根据测量装置和/或测量传感器得到的定位数据,通过至少一个控制和/或调节装置和/或至少一个神经网络控制而在子组件部件对准之后进行,直到特别是达到适用于定位和/或结合子组件部件的所需位置。在已经达到预定的所需位置之后,固定可以定位对准的子组件部件的位置,并且同样如果适当的话,通过适当装置最终结合。作为替代或补充,位置监控也可以通过设置在定位装置内的位移换能器来执行。
由于将至少一个测量装置和/或测量传感器得到的空间坐标连续传输到控制对准过程的控制和/或调节装置和/或神经网络,可以实现快速和准确的对准过程。
如已经简明所述,子组件部件和/或定位装置的定位数据的获得可通过测量装置经由激光跟踪器、摄影测绘系统和/或室内GPS执行,并因此总的来说,可以实现小于0.1mm的测量误差。在所有情况下,激光跟踪器的使用需要所谓的标记固定到相应子组件部件和/或定位装置上的与变形相关的参照点上,并且同时可同样通过激光跟踪器得到所述标记的运动。
例如,增量或绝对操作线性位移换能器和/或转动角度传感器可用作定位装置的区域内的测量传感器。适当的位移换能器(换言之抗干扰、低磨损和不需维护的位移换能器)例如根据感应或视觉来操作。除了位移换能器之外,力换能器至少优选地集成在定位装置内,以便能够得到定位装置的横向运动过程中作用在子组件部件上的力,并将由所述力造成的子组件部件的变形减至最小程度。此外,保持臂和/或保持装置或连接装置可包括转动角度换能器、速度换能器、加速换能器、温度换能器、湿度换能器和类似的换能器。
温度传感器通常对于包括定位装置的大型子组件部件的尺寸的与温度相关的变化进行补偿中十分重要。根据已知的温度,定位装置的横向运动可以得到补偿,并且此外接收定位装置上的子组件部件所需的保持装置可同样得到相应的重新调节,以防止子组件部件中的机械应力的产生,并且在所有可以设想到的环境状况下确保高精度对准。除了温度影响之外,还存在以一定程度影响该方法的精度的其它干扰因素。
激光跟踪器、位移换能器、力换能器和所有的进一步可选的测量传感器提供优选为直接数字形式的定位数据或其它物理测量数据,使得相应的数据可以没有干扰的方式输送到控制和/或调节装置以及神经网络,由此可以快速得到进一步处理。
控制和/或调节装置可例如通过公知的CNC控制系统经由标准PC集群和/或能够优选地直接访问待对准的子组件部件的CAD结构数据的至少一个处理计算机来实施。至少一个神经网络可以仅仅基于硬件和/或软件的方式在标准工业PC或包括标准工业PC的大功率集群上实施。
根据该方法的进一步改进,在试验阶段,神经网络被教导,直到其陈述实现足够的正确性,并从中针对通过神经网络执行的第一与该方法相关的过程产生初始数据组。
得到的初始数据组用作所有随后与该方法相关的过程中的第一基础,并且必须相对于具有另一特征的子组件通过更新来运行。
由于反馈回到神经网络的实际定位数据,并由于与定位装置和子组件部件相关的另一物理测量数据,神经网络内的初始数据组被进一步的与该方法相关的过程稳步改进,并子组件部件相对彼此的高精度对准可以在非常短时间内实现,而没有任何外部手动干预。教学通过采用包括所需的定位装置的真实子组件部件来实施,其中使得子组件部件在随后过程中采取预定的所需几何形状,并随后相对彼此对准。通过手动控制装置,可以在试验阶段实现手动修正以改善神经网络的学习效果。
在以上描述的文字中,术语神经网络的“陈述的正确性”指的是在完成教学阶段之后相对于子组件部件保持所需几何形状(由构造规格确定)或子组件在该装置内相对于彼此对准来说实现的初始精度。
与此相比,控制和/或调节装置通过公知方法经由分析而预先编程。这种编程可例如通过教学方法实施,或者单纯根据有关子组件部件和/或定位装置的预定CAD坐标在数学上实施。
特别是通过将至少一个测量装置确定的位置数据和/或至少一个测量传感器确定的测量数据连续馈入至少一个神经网络,该方法的进一步有利实施例在与该方法相关的过程中使得初始数据组逐步得到改进。
由于通过其余测量传感器确定的位置数据或测量数据连续反馈回到神经网络的效果,教学过程实际上延伸到神经网络的正常操作中,并且因此定位精度得到稳步改进,并同时减少所需时间,直到实现最佳情况。
附图说明
附图示出了:
图1是装置的基本图示;以及
图2是在该装置中优选使用的神经网络的示意图。
在附图中使用相同的附图标记表示相同的设计元件。
具体实施方式
图1示出了根据本发明的装置的示意图。
装置1尤其包括两个侧壳体定位器2、3、下壳体定位器4以及上壳体定位器5。另外,至少一个附加定位装置表示成可以例如被设计成用于使至少一个底板结构(图1未示出)对准的展示框架。此外,设置配置在上壳体定位器5的两侧上的两个工作平台或吊杆提升机(为了清楚起见未示出),使得操作人员有可能手动干预。坐标系6表示图1所示的所有部件的空间位置。由于通过定位器2-5拾取的子组件部件的尺寸,在装置1的一种优选实施例变型中,分别,每个定位器之后配置有至少一个另一定位器,以便在x轴线的方向上偏移。
在两个侧壳体定位器2、3上,侧壳体7、8分别通过在每一实例中设置在侧壳体定位器2、3的三个保持臂的端部上的保持装置或连接装置(未示出)被拾取。以说明所有其它保持臂的方式,侧壳体定位器2、3的上保持臂包括附图标记9、10。
相应地,下壳体11通过三个保持臂(同样未示出)经由配置在其端部处的保持装置连接到下壳体定位器4,并且上壳体12从由两个保持臂承载的上壳体定位器5悬置,所述保持臂各自包括位于其端部上的保持装置,以便从上方伸入装置1。如坐标系6所示,包括可选的工作平台和展示框架的定位器2-5可至少平行于x轴线、y轴线以及z轴线自由运动。但是优选地,每一个定位装置包括三个以上的独立自由度。
两个侧壳体定位器2、3被设计成至少平行于x轴线可滑动,同时侧壳体定位器2、3的保持臂能够至少平行于y轴线和z轴线运动。与两个以网格方式受到支承的两个保持臂协作,上壳体定位器5使得有可能在空间上至少平行于坐标系6的三个轴线定位上壳体12。作为替代,也可以进行转动运动顺序(如果可以的话还可以与平移运动相结合)。
这同样适用于下壳体11以及定位装置(未示出)的运动选择,以便操控底板结构(附图未示出)的空间位置。通过定位装置平行于笛卡尔坐标系6的轴线的上述单纯的平移运动选择(在各实例中代表每个定位装置的三个自由度),定位装置可包括进一步的自由度,例如对于每个定位装置的进一步的三个转动运动选择。以此方式,装置1内的子组件部件可以在更加复杂的运动路径上运动,换言之特别是在任何所需弯曲运动路径上运动,并且因此加速随后的空间对准。除了定位装置和设置其上的保持臂的所述运动选择之外,保持装置或连接装置本身还有可能包括多个自由度,以改善子组件部件的定位选择。
两个侧壳体7、8、下壳体11、上壳体12以及底板结构(未示出)最终相互对准,使得这些子组件部件采取至少可以进行临时定位或最终结合以便形成飞机的完整机身区段的预定所需位置。
为了通过激光跟踪器13获得侧壳体7、8、下壳体11以及上壳体12的各自当前的定位数据,多个例如标记的反射器主要在与自变形相关的参照点的区域内配置在壳体7、8、11、12上,其中这些反射器14之一包括代表所有其它特征的参照特征。在每种情况下,通过激光跟踪器13发射并通过反射器反射的激光脉冲或激光束通过虚线双箭头表示。通过激光跟踪器13,可以确定该装置内的子组件部件的准确位置,并且可以的话可以间接方式确定定位装置本身的坐标,直到几十毫米的精度。替代或另外,激光跟踪器11还有可能例如使用基于摄影测绘系统的测量装置。
另外,多个测量传感器被整合在两个侧壳体定位器2、3、上壳体定位器5、下壳体定位器4以及底板结构定位器内。在这些传感器中,定位在侧壳体定位器2、3内的测量传感器包括代表所有其余测量传感器的附图标记15、16。测量传感器例如是力换能器,通过力换能器可以不同的方式得到分别作用在子组件部件上的机械力。这些力可以通过定位器的横向运动造成和/或通过待对准的子组件部件的本身重量造成,以及通过产生的前述自变形造成。除了力换能器之外,可以集成其它的测量传感器,例如位移换能器、速度换能器、加速换能器以及转动角度换能器。此外,可以设置温度换能器和湿度换能器,特别是获得子组件部件和/或定位装置由于热影响造成的几何形状的变化,并且如果可以的话,能够补偿这些变化。
除此之外,每个定位装置包括用于定位装置的任何所需空间运动的至少一个致动器或一个电或液压驱动器。以代表所有其余致动器的方式,两个侧壳体定位器2、3内的两个致动器被标示附图标记17、18。定位装置内的致动器优选地使得定位装置有可能在该装置内在至少三个自由度上获得高精度的运动,而没有任何游隙。致动器可例如实施为液压、气动和/或电动的。但是优选地,使用电操作精密心轴驱动器。
此外,该装置包括至少一个控制和/或调节装置19以及根据本发明的至少一个神经网络20(与控制和/或调节装置19处于同样级别)。为了数据交换的目的,所述装置通过双向数据总线22永久相互连接。数据总线22使其有可能在控制和/或调节装置19和神经网络20之间保持完全的信息交换。这意味着子组件部件经由致动器通过控制和/或调节装置19以及神经网络20在空间上可自由运动。另外,控制和/或调节装置19以及神经网络20可以得到所有与子组件部件相关的定位数据,以便进一步处理,这些数据通过激光跟踪器13确定,并包括在定位器和保持装置内确定的进一步的物理测量数据。
通过激光跟踪器13确定的有关子组件部件的所有定位数据(包括例如力测量传感器确定的进一步的物理测量数据)如线所示被输送到控制和/或调节装置19,并同时因此使得神经网络20可以得到,这些数据例如是定位装置或子组件部件的力测量数值、速度数值、加速数值和/或转动角度数值。相反,定位装置的所有致动器从控制和/或调节装置19和/或从神经网络20选择性地接收多个控制信号,这些信号在图1的视图中通过箭头表示。
因此控制和/或调节装置19一直处于以受控方式、在空间上不受限制方式运动或对准的位置,所有定位装置位于装置1内。
为了补充控制和/或调节装置19以及神经网络20,手动控制装置21被另外设置成使得使用者有可能在装置1内在完全自动运行定位过程中手动干预。手动控制装置和控制和/或调节装置19之间的双箭头表示通过控制和/或调节装置19或通过神经网络20对于手动控制21的选择反应。以此方式,例如在其中拾取有子组件部件的定位装置相对于障碍物和/或另一子组件部件运动和/或受到很大的机械载荷的情况下,以触觉或触摸方式感受的反馈可被给予使用者,使得例如即使在没有视觉接触的情况下,也可以早期指出定位错误。对使用者的触觉反馈例如可以通过机械振动产生,振动的频率和/或强度在错误的情况下例如与机械地作用在定位装置上的力成比例。作为替代,手动控制装置的启动力可以限定分步的方式增加。
原则上,手动控制装置21的信号对于神经网络20和/或控制和/或调节装置19传递到定位器的致动器的控制信号具有优先权。在这种配置中,出于安全原因,手动控制装置21被设计成使得使用者可优选地在每种情况下通过这类描述的至少一个致动器在空间上一次只运动一个定位装置,并通过手动控制装置21进行控制。以手动控制模式运动定位装置通常根据使用者的视觉监控来进行。子组件部件和定位器的所有位置变化(通过手控制装置21执行的变化)或者子组件部件的几何形状的变化(通过定位器运动造成的变化)例如通过激光跟踪器13得到,并被传递到控制和/或调节装置19以及神经网络20,使得所述控制主体一直被告知装置1的当前实际状态。
在通过定位器或设置在定位器的保持臂上的保持装置拾取子组件部件之后,子组件部件(通常由于其尺寸是变化的)通过该装置内的定位器的相应运动首先呈构造规格所确定的所需几何形状。由于子组件部件的变形通过极为复杂的非线性数学规则控制,在此阶段,定位装置优选地仅仅通过神经网络20控制。在这个过程中,通过测量传感器,进行作用在子组件部件上的机械载荷和运动路径的恒定控制,该载荷必须不超过预定极限数值,从而防止不可逆转的变形。在此过程中,优选地在定位装置的保持臂或保持装置的区域内,在所代表的多个不同的测量点上进行力的测量。
在子组件部件已得到构造规格确定的所需几何形状(3D几何形状)之后,优选地在控制和/或调节装置19的单独控制下,子组件部件的运动通过定位器进行,直到达到为了定位和/或结合过程设置的所需位置。在通过神经网络20使得子组件部件已呈所需几何形状之后,定位装置的同时进行的线性横向运动足以达到子组件部件的使其得以结合和/或定位的位置,并且随后控制努力和/或调节努力显著降低。总的来说,控制和调节装置19被预定用于监控子组件部件的这种线性横向运动,一旦实现所需几何形状,便认为这些子组件部件是刚性的(名义上)。
但是直到达到子组件部件可以被定位和结合的位置的运动过程可以作为补充或替代,同样可以仅仅通过神经网络20控制。为了在所有情况下使对准次数(时间)减至最少,所有的定位器总是优选地同时运动。用于定位装置的致动器的控制信号的转换或混合(控制信号已通过控制和/或调节装置19以及神经网络20产生)可以通过转换器或混合器(图1未示出)来实现。
除此之外,在装置1内,定位装置(同样未示出)可以设置成优选地完全自动操作,并且可以通过控制和/或调节装置19以及神经网络20受到控制。一旦子组件部件已达到相对于特定定位过程设置的所需位置,所述部件的临时结合(定位)可以通过定位装置进行。这种位置固定可例如通过定位铆钉、永久磁体和/或电磁体来进行。
在改进的进一步阶段,为了增加自动化程度,装置1还可包括结合装置(未示出)。由于定位装置和结合装置的另外结合,通过装置1,可以由子组件部件完全自动地制造飞机的完整机身区段。
下面,将更加详细地说明根据本发明的方法的顺序。
首先,两个侧壳体7、8、下壳体11、上壳体12以及至少一个底板结构(未示出)的形式的子组件部件被拾取,并且其位置通过保持臂和定位在定位装置的端部处的保持装置固定,保持装置分别设置在侧壳体定位器2、3、下壳体定位器4、上壳体定位器5以及展示框架或底板结构定位器上。
随后优选通过神经网络控制的定位器被运动,直到每个子组件部件呈与CAD设计数据相对应的几何形状。在这种状态下,可以认为子组件部件是大致刚性的部件,通过定位装置的平移线性横向运动可以相对于彼此运动,而使其达到得以被定位和/或结合的位置的定向控制和/或定向调节的努力很小。
此后,子组件部件运动直到已达到定位和结合位置。总的来说,控制和/或调节装置19足以控制这种运动过程,由于通常只需要线性(即平移)横向运动。但是作为替代,到子组件部件达到其得以定位或结合的位置的点的运动过程可以通过神经网络20以补充或排他的方式控制。
在神经网络20可以用于控制和/或调节装置1内的顺序之前,必须进行深入的学习过程或试验过程。
为此,同一子组件部件在定位器内被拾取,随后通过神经网络20在常规的与该方法相关的过程中被定位。在子组件部件通过定位装置已被拾取之后,所述子组件部件通过神经网络20以受控方式运动,直到子组件部件得到预定的所需几何形状,或者直到至少两个子组件部件相对彼此运动到使其可以定位或结合的位置。在此过程中,通过激光跟踪器13确定的有关子组件部件的位置数据以及通过测量装置或其的其它物理数据被连续地输送到神经网络,以便在反复试验和错误过程中对于子组件部件的尽可能最快以及同时高精度对准来说逐步使得神经网络20的控制和/调节特征优化。与控制和/或调节装置相比,神经网络20在试验或学习阶段通过所述的过程最终自己自动地“编程”或组织构建。
如果可以的话,通过手动控制装置21,在神经网络20的试验阶段或学习阶段中,始终需要进行手动修正。
在试验或学习阶段完成之后,在神经网络20内产生初始数据组。此数据组形成同样类型的子组件部件的所有随后对准过程的基础。
在示例性的示意图中,图2表示神经网络的可能结构。
神经网络20包括输入层23、隐藏层24以及输出层25,其中所述层分别包括多个神经元,其中代表所有其余神经元的上神经元26-28分别被标示附图标记。分别,神经元之间存在多个加权连接,其中只有代表其余连接的两个连接29、30被表示附图标记。输入层23处提供的输入信号31通过神经网络20转换成在输出层25处排序并可以分流以便进一步处理的输出信号32。
通过加权连接的乘积加权和隐藏层24内所含的神经元的刺激,输出信号32可以通过使用详尽的数学函数从输入信号31导出,其中代表所有其余数学函数的这些数学函数之一被标示附图标记33。
神经网络20内的输入信号31是任何的物理测量数据,但是优选的是定位装置和/或该装置内的相关子组件部件的定位数据以及作用在所述部件上的机械载荷或力的测量数值。此外,所述部件的速度数值和/或加速数值可以作为输入信号31馈送或耦合到神经网络20内/中。在同样需要的测量方向调整之后,可以使用在输出层25处排序的输出信号32,特别是用于控制运动定位装置所需的致动器。
附图标记列表
1 装置
2 侧壳体定位器
3 侧壳体定位器
4 下壳体定位器
5 上壳体定位器
6 坐标系
7 侧壳体
8 侧壳体
9 保持臂
10保持臂
11下壳体
12上壳体
13激光跟踪器
14反射器(标记)
15测量传感器(侧壳体定位器)
16测量传感器(侧壳体定位器)
17致动器(侧壳体定位器)
18致动器(侧壳体定位器)
19控制和/或调节装置
20神经网络
21手动控制装置
22数据总线
23输入层
24隐藏层
25输出层
26神经元
27神经元
28神经元
29连接
30连接
31输入信号
32输出信号
33函数

Claims (14)

1. 一种装置(1),用于使至少两个大型子组件部件,特别是至少一个侧壳体(7, 8)、至少一个上壳体(12)、至少一个下壳体(11)和/或至少一个底板结构,在空间上相对于彼此对准以便集成特别是飞机机身区段的部件,该装置包括:
a) 用于在各种情况下拾取子组件部件的至少两个定位装置,特别是至少两个侧壳体定位器(2, 3)、至少一个上壳体定位器(5)和/或至少一个下壳体定位器(4),
b) 用于获取特别是有关子组件部件和/或定位装置的定位数据的多个测量数据的至少一个测量装置,
c) 至少一个控制和/或调节装置(19),特别是至少一个CNC控制系统,以及
d) 至少一个神经网络(20)。
2. 如权利要求1所述的装置(1),其特征在于,通过至少一个测量装置,能够得到子组件部件和/或定位装置的空间位置。
3. 如权利要求2所述的装置(1),其特征在于,至少一个测量装置包括至少一个激光跟踪器(13)和/或至少一个摄影测绘系统。
4. 如权利要求1-3中任一项所述的装置(1),其特征在于,神经网络(20)特别是在至少一个控制和/或调节装置(19)内被设计成基于硬件和/或基于软件的。
5. 如权利要求1-4中任一项所述的装置(1),其特征在于,通过至少一个测量装置已获得定位数据,有关子组件部件的定位数据被传输到控制和/或调节装置(19)和神经网络(20)。
6. 如权利要求1-5中任一项所述的装置(1),其特征在于,在各种情况下,定位装置包括用于拾取和释放至少一个子组件部件的至少一个保持装置,其中至少一个保持装置可通过控制和/或调节装置(19)和/或神经网络(20)受到控制。
7. 如权利要求1-6中任一项所述的装置(1),其特征在于,定位装置通过手动控制装置(21)受到控制。
8. 如权利要求1-7中任一项所述的装置(1),其特征在于,设置至少一个定位装置,以便固定至少两个子组件部件的相对位置。
9. 如权利要求1-8中任一项所述的装置(1),其特征在于,设置至少一个结合装置,以便结合至少两个子组件部件。
10. 如权利要求1-9中任一项所述的装置(1),其特征在于,在至少一个定位装置的区域内,至少一个测量传感器配置成确定进一步的测量数据,测量传感器连接到至少一个控制和/或调节装置(19)和至少一个神经网络(20)。
11. 如权利要求10所述的装置(1),其特征在于,至少一个测量装置是特别是用于获得有关子组件部件的变形的力换能器、特别是用于获得有关定位装置的定位数据的位移换能器、转动角度换能器、速度换能器、加速换能器、温度换能器和/或大气湿度传感器。
12. 一种用于通过至少两个定位装置特别是如权利要求1-11中任一项所述的装置(1)使至少两个子组件部件相对于彼此对准以便集成部件的方法,该方法包括以下步骤:
a)在各种情况下,将子组件部件插入至少两个定位装置之一内,特别是插入至少一个侧壳体定位器(2, 3)、至少一个上壳体定位器(5)和/或至少一个下壳体定位器(4),
b)在至少一个神经网络(20)和至少一个测量装置的控制下同时运动定位装置,直到已得到预定所需的几何形状,
c)通过测量装置得到至少两个子组件部件和/或定位装置的定位数据,以便确定实际位置;以及
d)通过至少一个控制和/或调节装置和/或至少一个神经网络(20)通过根据在各种情况下由测量装置和/或通过测量传感器得到的实际位置来同时运动定位装置,以受控方式使子组件部件对准,直到已达到特别是适用于定位和/或结合子组件部件的所需位置。
13. 如权利要求12所述的方法,其特征在于,在试验阶段,进行至少一个神经网络(20)的教学,直到神经网络(20)实现其陈述的充分正确性,并针对通过神经网络(20)执行的第一与该方法相关的过程产生初始数据组。
14. 如权利要求12或13所述的方法,其特征在于,在与该方法相关的过程中的初始数据组逐步得到改进,特别是通过将至少一个测量装置确定的位置数据和/或通过至少一个测量传感器确定的测量数据连续馈入到至少一个神经网络(20)。
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