CN110516320B - 适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法及装置 - Google Patents
适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110516320B CN110516320B CN201910721685.1A CN201910721685A CN110516320B CN 110516320 B CN110516320 B CN 110516320B CN 201910721685 A CN201910721685 A CN 201910721685A CN 110516320 B CN110516320 B CN 110516320B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- deviation
- assembly
- parts
- matching
- measurement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Automatic Assembly (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法及装置,包括如下步骤:步骤1,零部件偏差的旋量表达:进行零部件偏差的提取和数学表示,得到偏差数据;步骤2,偏差模型的建立:以偏差数据为基础,进行偏差建模,根据模型分析的结果作为装配质量评价目标;步骤3,零部件匹配组合寻优:结合所述装配质量评价目标,利用大数量模拟装配得到最优组合数。相比传统的互换装配法,选择装配法、修配法等,本方法所提供的技术方案可以在实际装配之前进行模拟装配分析,快速寻找最优的装配组合,进一步地可以最大限度的利用现有零部件,减少产品的报废率。在零部件制造水平和精度不变的情况下,大大提高了产品的装配合格率。
Description
技术领域
本发明涉及装配体零部件的装配偏差控制与零件匹配领域,具体地,涉及一种适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法及装置。
背景技术
机械产品通常由许多零部件组成,零部件形状、结构特点不同,装配形式和装配方法也不同。装配是产品加工过程的重要阶段,装配质量的好坏可以直接影响产品性能。而机械零部件由于自身加工精度的问题,往往形成相对于名义值有尺寸、形状和位置的偏差,在装配过程中,零部件间偏差的传递和累积会直接影响到整体产品的装配质量。对零部件装配偏差的分析和匹配研究一直是复杂机械产品质量控制的重点。高速列车,作为我国大力发展的国家品牌产品,代表着我国制造业的整体水平。它的装配过程复杂,包含了成千上万的零部件,其偏差的控制和零部件之间的匹配优化对高速列车的产品合格率至关重要。高速列车车体,作为列车的主体和旅客的乘坐载体,其装配质量将直接影响旅客安全以及舒适度。较好的偏差分析和匹配方法对于高速列车车体的零部件装配质量至关重要。传统的零部件偏差控制和匹配方法,主要是互换装配法,选择装配法、修配法和调整装配法。这些传统的装配匹配方法存在对零部件精度要求高、产品合格率低以及匹配效率低下的突出问题。在零部件不同偏差下,如何快速精确地寻找正确的零件进行匹配,使零件装配组合满足最终偏差要求,如何最大限度地利用现有车体零部件,提高零部件的利用率和合格率,一直是迫切需要解决的问题。传统的如专利文献CN107992670A所公开的一种汽车零部件的模拟匹配方法,包括:数据采集步骤,其中,扫描整车的一级零部件以获取它们的3D数据;模拟装配步骤,其中,根据扫描的数据将一级零部件模拟组装到数字标准车身上,以得到一级零部件的超差数据;匹配和分析步骤,其中,根据扫描的数据利用仿真技术将一级零部件与实际车身数据模拟组装在一起并进行匹配分析,以得到一级零部件与实际车身数据模拟组装的超差数据;尺寸改善步骤,其中,根据分析结果制定改善策略,以通过模拟仿真对有问题的一级零部件数据进行修复。
高速列车车体零部件通常具有多种偏差存在。但是目前针对高速列车车体零部件偏差和零件匹配还主要停留在传统匹配方法和工艺上,相关的理论研究还很缺乏。在车体零部件存在不同大小和类型偏差的情况下,高效地选配合格零部件满足偏差要求的同时,近一步提高产品合格率方面还存在不足。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法及装置。
根据本发明提供的一种适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法,包括如下步骤:
步骤1,零部件偏差的旋量表达:通过测量获取批量零部件特征的偏差,采用小位移旋量方法得到对应的确定性偏差旋量,得到偏差数据;
步骤2,偏差模型的建立:以偏差数据为基础,进行偏差建模,,构建对应的雅克比偏差传递链,并设定模型分析的测量目标偏差作为装配质量评价目标;
步骤3,零部件匹配组合寻优:结合所述装配质量评价目标,利用大数量模拟装配对不同确定性偏差零部件进行组合,得到最优组合数。
优选地,所述零部件为列车侧墙零部件,包括:墙下板、窗间板以及墙上板;所述墙下板、窗间板以及墙上板依次连接。
优选地,所述零部件偏差包括:连接方向上的尺寸偏差、连接面的面轮廓度、垂直于零件表面的面轮廓度。
优选地,所述模型用沿x、y和z轴三个方向的转动旋量和沿x、y和z轴三个方向的平动旋量来表示。
优选地,所述步骤2包括如下步骤:
步骤2.1,建立各个偏差之间的传递模型,根据零部件偏差所在几何特征的位置不同,建立各自的局部坐标系;
步骤2.2,根据装配关系,计算各零件几何特征相对于测量终点的空间位置距离和角度;利用雅克比矩阵建立各特征偏差相对于测量终点的传递关系;
步骤2.3,根据已建立的模型和雅克比矩阵,来表征偏差传递分析模型。
优选地,所述偏差传递分析模型的输入参数为零部件的空间位置、几何尺寸和偏差值;以测量终点的偏差值作为输出值来评价装配体的装配质量。
优选地,所述步骤3包括如下步骤:
步骤3.1,模拟实际装配,从零件组中各抽取一个零件根据偏差传递函数进行计算,得出测量起始点与测量终点之间的目标偏差,并进行判断;
步骤3.2,模拟装配一次之后,将已模拟装配的零件分别从零件组中删去,不计入下一次模拟装配。
根据本发明提供的一种适用于列车车体装配零部件的匹配分析装置,包括如下模块:
零部件偏差的旋量表达模块:进行零部件偏差的提取和数学表示,得到偏差数据;
偏差模型建立模块:以偏差数据为基础,进行偏差建模,根据模型分析的结果作为装配质量评价目标;
零部件匹配组合寻优模块:利用大数量模拟装配得到最优组合数。
与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:
1、通过本技术方案,可以清晰全面地描述高速列车车体零部件之间的空间装配关系,可以直观地描述零部件之间不同的偏差值对目标测量点偏差的影响。可以直接得到目标点偏差在x、y和z轴三个方向的角度偏差和沿x、y和z轴三个方向的位移偏差。
2、通过本技术方案,不同零部件的不同类型和数值的偏差都可以进行描述,具有广泛适用性。可以适用于不同装配关系和装配类型的高速列车车体的装配中。
3、可以快速建立零部件组群的偏差信息数据库,通过偏差传递模型直接得到相对应的目标偏差。通过计算机随机模拟装配来对已有零件进行装配分析,减少了实际人力物力成本,节约时间,大大提高了产品的利用效率。
4、相比传统的互换装配法,选择装配法、修配法等,本方法所提供的技术方案可以在实际装配之前进行模拟装配分析,快速寻找最优的装配组合,进一步地可以最大限度的利用现有零部件,减少产品的报废率。在零部件制造水平和精度不变的情况下,大大提高了产品的装配合格率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为高速列车侧墙零部件组合结构示意图。
图2为侧墙零部件接口示意图。
图3为轮廓度偏差的旋量表达示意图。
图4为侧墙零部件装配空间关系和局部坐标系示意图。
图5为侧墙装配体装配尺寸链示意图。
图6为模拟装配及寻优组合流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1至图6所示,根据本发明提供一种适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法,包括如下步骤:
步骤1,零部件偏差的旋量表达:通过测量获取批量零部件特征的偏差,采用小位移旋量方法得到对应的确定性偏差旋量,得到偏差数据;
步骤2,偏差模型的建立:以偏差数据为基础,进行偏差建模,构建对应的雅克比偏差传递链,并设定模型分析的测量目标偏差作为装配质量评价目标;
步骤3,零部件匹配组合寻优:结合所述装配质量评价目标,利用大数量模拟装配对不同确定性偏差零部件进行组合,得到最优组合数。
步骤1主要是使零部件的偏差的提取和数学表示。步骤2在步骤1得到的偏差数据为基础,进行偏差建模,根据模型分析的结果作为装配质量评价目标。步骤3以步骤2结果作为装配合格与否的标准,利用大数量模拟装配得到最优组合数。在优选例中,本发明所应用的对象是高速列车侧墙零部件,其特征包括墙下板、窗间板和墙上板等。零部件的连接关系是:墙下板-窗间板-墙上板。上述零部件,每一个都具有如下偏差:连接方向上的尺寸偏差,连接面的面轮廓度,垂直于零件表面的面轮廓度。上述的每个偏差由于数值较小,可以用小位移旋量去表达。每一个已确定偏差相对于理论名义值,可以用沿x、y和z轴三个方向的转动旋量和沿x、y和z轴三个方向的平动旋量来表示,建立各偏差对应的旋量模型。确定目标偏差。以墙下板底部为测量起始点,以墙上板顶端为测量终点。测量起始点和测量终点之间的空间位置相对于理论值的变化作为装配控制目标。侧墙零部件匹配以该偏差作为评价侧墙装配体的装配质量是否合格的标准。
进一步地,建立各个偏差之间的传递模型。根据零部件偏差所在几何特征的位置不同,建立各自的局部坐标系。根据装配关系,计算各零件几何特征相对于测量终点的空间位置距离和角度。利用雅克比矩阵建立各特征偏差相对于测量终点的传递关系。根据已建立的旋量模型和雅克比矩阵,来表征整个侧墙的偏差传递分析模型。其中侧墙零部件的空间位置、几何尺寸和偏差值作为偏差传递模型的输入参数,以测量终点的偏差值作为输出值来评价侧墙装配体的装配质量。标记墙下板、窗间板和墙上板代号为A、B和C。分别记录A~C零部件的连接方向上的尺寸偏差、接口匹配面的面轮廓度和垂直于零件表面的面轮廓偏差为Ad、Ap、Av到Cd、Cp、Cv等共9组偏差值。其中d表示尺寸偏差,p表示零件接口匹配面的面轮廓度,v是垂直于零件表面的面轮廓偏差,字母A~C表示零件A、B和C。上述每个零部件的9组偏差值,每一个偏差值都用δu、δv和δw三个沿x、y和z轴的平动旋量以及δα、δβ和δγ转动旋量来表示,共有54个偏差数据。其中δu表示沿x轴平动旋量,δv表示沿y轴平动旋量,δw表示沿z轴平动旋量,δα表示沿x轴转动旋量,δβ表示沿x轴平动旋量,δγ表示沿轴平动旋量。在已加工确定的各个零部件中,每一个零件都包含18确定的偏差旋量。以上述的偏差数据作为样本,以雅克比-旋量偏差传递函数作为约束条件。在现有偏差数据基础上模拟装配。
进一步地,模拟实际装配,从A零件组、B零件组和C零件组中各抽取一个零件根据偏差传递函数进行计算,得出测量起始点与测量终点之间的目标偏差,并进行判断。结果满足偏差要求则视为合格的装配体,完成一次正确的零件匹配。若计算结果不满足偏差要求,则视为失败的零件匹配。模拟装配一次之后,将已模拟装配的零件分别组中从A零件组、B零件组和C零件删去,不计入下一次模拟装配。继续重复[0020]至[0022]中的操作顺序,直到A、B、C零件组中所有零件全部模拟装配完毕。记录上述模拟装配中匹配合格次数f1,并记录匹配合格时的零件A、B、C所对应的偏差组合。次数f1/零件组数的比值就是该模拟装配的匹配成功率,也即是装配体侧墙总成的合格率。重复上述操作,分别记录装配合格率,重复次数十万次,以此保证装配结果的最优化。其中最高的合格率即为本方法所寻求的最优组合。上述最高匹配合格率所对应的零件A、B、C偏差组合即是最优的偏差匹配。在此组合进行零件匹配,可以得到最高的侧墙装配合格率,使现有零部件达到最大的利用价值。上述模拟装配及循环过程,均在MATLAB编写程序实现,输入各零部件偏差值即可快速得到相应地最优化装配的匹配组合。
更进一步地,本实施例所描述的高速列车侧墙,如图1所示,有三个零部件构成,分别是墙下板、窗间板和墙上板,用代号A、B和C来表示。零件A、B、C,每种零件20组。零件的名义几何尺寸如图1所示,z向长度均为800mm。零件A的y向长度变化为100mm,零件C的y向长度变化为300mm。零件A、B和C之间连接通过图2所示接口连接。定位面为切口接触面。零件A、B和C在该面的面轮廓度公差分别为Ap、Bp和Cp。对于接口处结合面的面轮廓度Ap~Cp,可用沿x、y和z轴三个方向的δu、δv和δw平动旋量以及沿x、y和z轴三个方向的转动旋量δα、δβ和δγ来表示。具体的,如图3所示,接口处面轮廓度限制沿y方向的平移,限制沿x方向的转动和沿z方向的转动。由于面轮廓度Ap~Cp不限制沿x、z方向的平移自由度和沿y方向的转动自由度,因此对应的旋量为零。
具体的,接口处的面轮廓度对应的旋量T表示如下:
T=[0 δv 0 δα 0 δγ]T (1)
T表示几何特征偏差的旋量表达式。具体地,根据零件不同,旋量T中分量数值也不尽相同,其中TA对应的是零件A与B结合面处A的面轮廓度,TB对应的是零件B与C结合面处B的面轮廓度,TC对应的是零件C的测量终点处的面轮廓度。20组零件A、B和C,分别进行测量,记录每个零件的偏差值,并用公式(1)中的旋量表示。每个零件接口处面轮廓度可以用三个旋量表示,三种零件,每种零件20组,即可以得到180个偏差数据。这里定义零件A、B、C的偏差δv在±0.1mm范围内,偏差δα在±0.005rad范围内。利用计算机模拟,每种零件都随机生成在规定范围内的20组偏差值来模拟真实零件的相应偏差。根据零件的空间装配位置和装配关系,建立局部坐标系,具体地,如图4所示。坐标系1表示测量初始点的空间位置。坐标系2代表零件A与B装配连接处的几何特征位置。坐标系3代表零件B与C装配连接处的几何特征位置。坐标系4是测量终点处的几何特征位置。以坐标系1为装配基点,根据装配体尺寸链,如图5所示,各个装配结合处的空间位置与测量终点坐标系4之间的空间位置关系,可以得到各个装配结合处相对于坐标系4的雅克比矩阵。
具体地,坐标系2相对于坐标系4的雅克比矩阵如下:
J2-4表示坐标系2相对于坐标系4的雅克比矩阵。
具体地,坐标系3相对于坐标系4的雅克比矩阵如下:
J3-4表示坐标系3相对于坐标系4的雅克比矩阵。
具体地,坐标系4相对于坐标系4的雅克比矩阵如下:
J4-4表示坐标系4相对于坐标系4的雅克比矩阵。
根据公式(1)中的旋量表达式和公式(2)-(4)中的雅克比矩阵,就可以得到侧墙零部件装配偏差传递模型,具体地,如下所示:
δ=J2-4TA+J3-4TB+J4-4TC (5)
δ表示最终的目标偏差值,是评价装配体是否合格的指标。
利用计算机编写匹配组合程序。首先模拟一次装配过程。从20组A零件中随机抽出一个零件,从20组B零件中随机抽取一个零件,从20组C零件中随机抽取一个零件,根据已记录的偏差值,代入公式(5)中进行计算。这里定义测量终点相对于测量初始点的目标偏差为二者之间在y方向上的偏差值,也即是坐标系4相对于坐标系1在y方向上的偏差值,如图5所示。根据偏差传递函数(5)进行计算,得出测量起始点与测量终点之间的目标偏差,并进行判断。这里定义判断标准是偏差为±3mm。若(5)的计算结果小于3mm且大于-3mm,则认为该次零件匹配满足偏差要求,视为合格的装配体,并完成了一次正确的零件匹配。记录正确的组合零件,标记正确匹配次数f1=1。若(5)的计算结果超出规定的±3mm范围内,则视为不合格装配,标记f1=0。随机装配一次完成后,模拟实际装配情况,将已装配的零件剔除。继续对剩下的19组零件进行装配,利用公式(5)得到目标装配偏差值,进一步判断该组匹配是否正确,若正确则记录正确的零件匹配组合,并标记正确匹配数f1+1,否则f1不变。并将已装配零件剔除。重复上述操作,直到A、B、C三种零件各自的20组零件全部匹配完毕,并得到该装配20次后所得到的最终正确匹配次数f1。将上述的操作步骤视对这三种零件组进行了一次全部装配。重复操作步骤十万次,即模拟随机装配这20组零件共十万次。相应地,十万次模拟装配会得到十万个正确匹配数,从f1到f100000。从这十万个f数列中可得到最大值的fi,fi则表示A、B、C零件的20组装配体中正确装配最多的次数,也即是最优装配组合。第i次所对应的装配组合就是最优的匹配组合,可以用于指导实际装配。整个模拟装配及寻优组合流程如图6所示。具体地,零件组数量可以不只是20组,可以根据实际生产的零部件而设定。具体地,每个零件的偏差值可以根据实际生产出的零件进行测量,不仅限于该实施例中的随机产生的偏差值。具体地,模拟寻优装配次数不仅限于本实施例中的十万次,可以更多。越多的装配次数所得到的fi越可靠。通过本发明实施例所展示的对零件装配组合的寻优,可以快速的找到最优的匹配组合。通过计算机模拟,可以在实际装配前完成最优组合的确定,大大降低了实际装配中可能出现的产品不合格问题。节约了人力和物力,提高了材料的利用率,在制造水平一定的情况下,可以通过该方法提高产品的合格率。以上实施例只是本发明的一部分,根据实际高速列车侧墙的零件数量不同,几何结构不同,目标偏差的种类和方向不同,则偏差传递模型也会随着变化。本发明提出的这种方法,可以适用于高速列车车体的其他零部件,不仅限于侧墙本身。也不仅限于侧墙零件中墙下板、窗间板和墙上板之间的装配连接关系,也可以是其他形式的装配连接。
本领域技术人员知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以,本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构;也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
在本申请的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改,这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下,本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (2)
1.一种适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,零部件偏差的旋量表达:通过测量获取批量零部件特征的偏差,采用小位移旋量方法得到对应的确定性偏差旋量,得到偏差数据;以墙下板底部为测量起始点,以墙上板顶端为测量终点;测量起始点和测量终点之间的空间位置相对于理论值的变化作为装配控制目标;侧墙零部件匹配以该偏差作为评价侧墙装配体的装配质量是否合格的标准;
步骤2,偏差模型的建立:以偏差数据为基础,进行偏差建模,构建对应的雅克比偏差传递链,并设定模型分析的测量目标偏差作为装配质量评价目标;
步骤3,零部件匹配组合寻优:结合所述装配质量评价目标,利用大数量模拟装配对不同确定性偏差零部件进行组合,得到最优组合数;具体为利用计算机编写匹配组合程序;首先模拟一次装配过程; 从20组A零件中随机抽出一个零件,从20组B零件中随机抽取一个零件,从20组C零件中随机抽取一个零件,根据已记录的偏差值,代入公式中进行计算; 这里定义测量终点相对于测量初始点的目标偏差为二者之间在y方向上的偏差值,也即是坐标系4相对于坐标系 1在y方向上的偏差值; 根据偏差传递函数进行计算,得出测量起始点与测量终点之间的目标偏差,并进行判断; 这里定义判断标准是偏差为±3mm; 若计算结果小于3mm且大于-3mm,则认为该次零件匹配满足偏差要求,视为合格的装配体,并完成了一次正确的零件匹配; 记录正确的组合零件,标记正确匹配次数 f1=1; 若计算结果超出规定的±3mm范围内,则视为不合格装配,标记f1=0; 随机装配一次完成后,模拟实际装配情况,将已装配的零件剔除; 继续对剩下的19组零件进行装配,利用公式得到目标装配偏差值,进一步判断该组匹配是否正确,若正确则记录正确的零件匹配组合,并标记正确匹配数f1+1,否则f1不变; 并将已装配零件剔除; 重复上述操作,直到A、B、C三种零件各自的20组零件全部匹配完毕,并得到该装配20次后所得到的最终正确匹配次数f1; 将上述的操作步骤视对这三种零件组进行了一次全部装配; 重复操作步骤十万次,即模拟随机装配这20组零件共十万次; 相应地,十万次模拟装配会得到十万个正确匹配数,从f1到f100000; 从这十万个f数列中可得到最大值的fi, fi则表示A、B、C零件的20组装配体中正确装配最多的次数,也即是最优装配组合; 第i次所对应的装配组合就是最优的匹配组合,可以用于指导实际装配;
所述零部件偏差包括:连接方向上的尺寸偏差、连接面的面轮廓度、垂直于零件表面的面轮廓度;
所述步骤3包括如下步骤:
步骤3.1,模拟实际装配,从零件组中各抽取一个零件根据偏差传递函数进行计算,得出测量起始点与测量终点之间的目标偏差,并进行判断;
步骤3.2,模拟装配一次之后,将已模拟装配的零件分别从零件组中删去,不计入下一次模拟装配;
所述零部件为列车侧墙零部件,包括:墙下板、窗间板以及墙上板;所述墙下板、窗间板以及墙上板依次连接;所述模型用沿x、y和z轴三个方向的转动旋量和沿x、y和z轴三个方向的平动旋量来表示;
所述步骤2包括如下步骤:
步骤2.1,建立各个偏差之间的传递模型,根据零部件偏差所在几何特征的位置不同,建立各自的局部坐标系;
步骤2.2,根据装配关系,计算各零件几何特征相对于测量终点的空间位置距离和角度;利用雅克比矩阵建立各特征偏差相对于测量终点的传递关系;
步骤2.3,根据已建立的模型和雅克比矩阵,来表征偏差传递分析模型;
所述偏差传递分析模型的输入参数为零部件的空间位置、几何尺寸和偏差值;以测量终点的偏差值作为输出值来评价装配体的装配质量。
2.一种适用于列车车体装配零部件的匹配分析装置,其特征在于,采用权利要求1的方法包括如下模块:
零部件偏差的旋量表达模块:进行零部件偏差测量,并采用小位移旋量方法进行数学表示,得到偏差数据;
偏差模型建立模块:以偏差数据为基础,进行偏差建模,设定模型分析的测量目标偏差作为装配质量评价目标;
零部件匹配组合寻优模块:利用大数量模拟装配得到最优组合数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910721685.1A CN110516320B (zh) | 2019-08-06 | 2019-08-06 | 适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910721685.1A CN110516320B (zh) | 2019-08-06 | 2019-08-06 | 适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110516320A CN110516320A (zh) | 2019-11-29 |
CN110516320B true CN110516320B (zh) | 2022-02-15 |
Family
ID=68624379
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910721685.1A Active CN110516320B (zh) | 2019-08-06 | 2019-08-06 | 适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110516320B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112100852B (zh) * | 2020-09-16 | 2023-08-15 | 河海大学常州校区 | 一种面向装配质量的产品零件选配方法和装置 |
CN113779735B (zh) * | 2021-10-13 | 2024-05-17 | 重庆齿轮箱有限责任公司 | 一种基于雅可比旋量模型的行星齿轮箱三维公差分析方法 |
CN114322715B (zh) * | 2021-12-06 | 2023-05-09 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种零部件尺寸匹配装置及方法 |
CN114720149A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-07-08 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种以试验台为载体的车门匹配尺寸偏差分析方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101344387B (zh) * | 2008-09-04 | 2011-04-13 | 上海交通大学 | 基于偏差模式的柔性薄板产品夹具偏差诊断系统 |
US9285203B1 (en) * | 2014-09-11 | 2016-03-15 | Honda Motor Co., Ltd. | Methods and apparatus for determining vehicular assembly tolerances |
CN105787200B (zh) * | 2016-03-22 | 2018-08-17 | 上海交通大学 | 大型部件自动对接装配方法及系统 |
CN106096099B (zh) * | 2016-05-27 | 2019-09-10 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 一种机械产品误差传递分析方法及其装置 |
CN107992647A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-05-04 | 华中科技大学 | 一种受几何结构影响的局部并联尺寸链误差获取方法 |
CN107992670A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-05-04 | 戴姆勒股份公司 | 汽车零部件的模拟匹配方法 |
-
2019
- 2019-08-06 CN CN201910721685.1A patent/CN110516320B/zh active Active
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
柔性件装配概念设计偏差分析系统架构;李余兵等;《上海交通大学学报》;20061231(第12期);第2章 * |
装配体三维公差建模及分析研究;程彬彬等;《机械设计与制造》;20160430(第04期);第2、3章 * |
高速列车侧墙的装配偏差仿真分析与测点优化;姚利民等;《机械设计与研究》;20170831;第33卷(第04期);摘要、1.1、1.2、1.3、1.4、1.5节 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110516320A (zh) | 2019-11-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110516320B (zh) | 适用于列车车体装配零部件的匹配分析方法及装置 | |
CN111274671B (zh) | 一种基于数字孪生的复杂产品装配过程精准修配方法及其运行系统 | |
CN111145236B (zh) | 一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法及实现框架 | |
EP3082055B1 (en) | Rotorcraft component simulation using scan-based geometry | |
CN111125946B (zh) | 一种基于mdo技术的上车体结构优化方法 | |
CN111723441B (zh) | 塑料件预变形零件建模方法、系统、装置及存储介质 | |
US20080126018A1 (en) | Method for constructing object by stacking up functional feature | |
CN113435086A (zh) | 面向增减材复合制造的增减交替工序自动规划方法及系统 | |
CN112163281A (zh) | 车身钣金零件热变形cae仿真分析方法 | |
US6882893B2 (en) | Method of designing product using 3-dimensional model | |
EP1452984A1 (en) | Method for converting 3-dimensional shape data into cell inner data and conversion program | |
US6708071B1 (en) | Method and system for defining and verifying a part | |
US20040267391A1 (en) | Method for determining the effects of manufacturing decisions | |
CN112182796B (zh) | 一种基于正交试验的冲压参数优化方法 | |
CN111709127B (zh) | 适于管件的虚拟检具及管件检测方法 | |
Jin et al. | Design automation and optimization of assembly sequences for complex mechanical systems | |
US5546328A (en) | Method and system for automated alignment of free-form geometries | |
CN113743483B (zh) | 一种基于空间平面偏移分析模型的道路点云误差场景分析方法 | |
CN114662232A (zh) | 一种复杂形状热冲压零件的成形质量分析方法 | |
CN111859629B (zh) | 一种直升机动部件的检测规划方法及系统 | |
CN112560311A (zh) | 一种快速自动提取结构信息并对结构进行分析和优化的方法 | |
KR100411043B1 (ko) | 씨엠엠 시뮬레이션을 이용한 차체 패널 조립성 분석방법 | |
CN107662342A (zh) | 汽车传感器的3d打印系统及方法 | |
US12026439B2 (en) | Method for simulating the optical power of a laminated glass | |
CN111768347A (zh) | 一种判定零件工装是否适合从模拟量改为数字量的方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |