CN113916555A - 一种车辆的尺寸偏差处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种车辆的尺寸偏差处理方法及系统。该尺寸偏差处理方法包括：构建整车虚拟模型；获得各个装配部件的尺寸超差率；向过程数据库中输入所有装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据；将过程数据库中的所有影响因子的实际尺寸数据导入整车虚拟模型中，以输出问题影响因子以及敏感度；对装配部件的尺寸超差率和问题影响因子的敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重；根据各个问题影响因子的综合影响比重确定出导致装配部件的尺寸出现超差的问题归属。本发明方案可以自动快速准确地筛选出影响结果超差的问题敏感因子以及对应的敏感度，从而自动精确地确定出造成装配部件尺寸出现超差的问题归属。
Description
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，特别是涉及一种车辆的尺寸偏差处理方法及系统。
背景技术
目前基于测量的尺寸问题分析一般都是需要人为进行的，其流程一般是发现问题、查找报告、现场巡查后进行问题溯源，通过一定了解后进行问题归属评判。
而由于人为评判的准确性和客观性存在偏差，所以需要通过反复生产验证进行问题归属确认。这种传统方法存在诸多问题，既耗时耗力，又会因人为评判问题归属经常有争议，同时处于人为操作层面，没有实现全程自动化等等。
发明内容
本发明第一方面的一个目的在于提供一种能够自动精准确定出造成装配部件尺寸出现超差的问题归属的方法。
本发明第一方面的进一步的目的在于提供一种能够将问题归属可视化的处理方法。
本发明第二方面的目的在于提供一种能够自动识别并精准确定出造成造成装配部件尺寸出现超差的问题归属的系统。
根据上述第一方面，本发明提供了车辆的尺寸偏差处理方法，包括如下步骤：
基于待分析车型车辆的各个装配部件的装配关系、定位基准以及DTS公差值构建整车虚拟模型；
获取各个装配部件在生产过程和/或生产出车后的实际测量尺寸数据，得到各个装配部件的尺寸超差率；
向过程数据库中输入所有所述装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据，所述实际尺寸数据包括所述实际测量尺寸数据以及所述影响因子对应的尺寸数据；
将所述过程数据库中的所有影响因子的所述实际尺寸数据导入所述整车虚拟模型中，以使所述整车虚拟模型输出导致所述装配部件的尺寸出现超差的问题影响因子以及所述问题影响因子的敏感度；
对所述装配部件的所述尺寸超差率和所述问题影响因子的所述敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重；
根据各个问题影响因子的综合影响比重确定出导致所述装配部件的尺寸出现超差的问题归属。
可选地，所述对所述装配部件的所述尺寸超差率和所述问题影响因子的所述敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重的步骤中，所述装配部件的所述尺寸超差率乘以预设的第一权重，加上所述问题影响因子的所述敏感度乘以预设的第二权重，得到所述影响因子的综合影响比重。
可选地，所述尺寸偏差处理方法还包括如下步骤：
将所有所述问题影响因子、对应的敏感度以及综合影响比重发送至可视化端，以将所有所述问题影响因子和对应的敏感度，或者将所有所述问题影响因子和对应的综合影响比重锁定在所述可视化端显示的整车三维模型上。
可选地，所述将所有所述问题影响因子和对应的敏感度，或者将所有所述问题影响因子和对应的综合影响比重锁定在所述可视化端显示的整车三维模型上的步骤中：
将敏感度和/或综合影响比重的数值按照由大到小的次序顺序显示在所述整车三维模型上。
可选地，所述将敏感度和/或综合影响比重的数值按照由大到小的次序顺序显示在所述整车三维模型上的步骤中，即将敏感度大于预设敏感度，和/或将综合影响比重大于预设比重的数值按照由大到小的次序顺序显示在所述整车三维模型上。
可选地，每个所述装配部件对应有至少一个敏感因子。
根据本发明第二方面，还提供了一种车辆的尺寸偏差处理系统，包括：
整车虚拟模型，基于待分析车型车辆的各个装配部件的装配关系、定位基准以及DTS公差值构建而成；
过程数据库，存储有所有所述装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据，所述过程数据库与所述整车虚拟模型连接，以将所述过程数据库中的所有所述装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据导入所述整车虚拟模型中，以使所述整车虚拟模型输出导致所述装配部件的尺寸出现超差的问题影响因子以及所述问题影响因子的敏感度，所述实际尺寸数据包括各个装配部件的实际测量尺寸数据以及所述影响因子对应的尺寸数据；
获取单元，用于获取各个装配部件的所述实际测量尺寸数据，得到各个装配部件的尺寸超差率；
处理器，与所述获取单元和所述整车虚拟模型均连接，以对所述装配部件的所述尺寸超差率和所述问题影响因子的所述敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重，并根据各个问题影响因子的综合影响比重确定出导致所述装配部件的尺寸出现超差的问题归属。
可选地，所述处理器配置成将所述装配部件的所述尺寸超差率乘以预设的第一权重，加上所述问题影响因子的所述敏感度乘以预设的第二权重，得到所述影响因子的综合影响比重。
可选地，所述尺寸偏差处理系统还包括：
可视化端，显示有整车三维模型，用于将所有所述问题影响因子和对应的敏感度，或者将所有所述问题影响因子和对应的综合影响比重锁定所述整车三维模型上。
可选地，所述整车虚拟模型是基于蒙特卡洛模拟得到的问题影响因子的敏感度。
根据本发明的方案，通过在生产过程和/或生产出车后对装配部件测量各个装配部件的尺寸得到实际测量尺寸数据，进而得到各个装配部件的尺寸超差率，再将过程数据库中的所有影响因子的实际尺寸数据导入整车虚拟模型中，以使整车虚拟模型输出导致装配部件的尺寸出现超差的问题影响因子以及该问题影响因子的敏感度，再对装配部件的尺寸超差率和问题影响因子的敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重，最后根据各个问题影响因子的综合影响比重确定出导致装配部件的尺寸出现超差的问题归属，由此，可以自动快速准确地筛选出影响结果超差的问题敏感因子以及对应的敏感度，从而自动精确地确定出造成装配部件尺寸出现超差的问题归属。
进一步地，通过将所有问题影响因子、对应的敏感度以及综合影响比重发送至可视化端，从而可以在可视化端显示的整车三维模型上锁定显示出所有问题影响因子和对应的敏感度，或者所有所述问题影响因子和对应的综合影响比重。由此，可以方便使用者快速准确地找到问题根源，并且基于此可以快速制定出解决方案。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的的尺寸偏差处理方法的示意性流程图；
图2示出了根据本发明另一个实施例的车辆的尺寸偏差处理系统的示意性结构框图；
图3示出了根据本发明一个实施例的导致车辆的前门在装配时出现超差的多个影响因子在三维模型上按照综合影响比重由大到小的顺序进行排列显示的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
图1示出了根据本发明一个实施例的车辆的尺寸偏差处理方法的示意性流程图。如图1所示，该尺寸偏差处理方法包括：
步骤S100，基于待分析车型车辆的各个装配部件的装配关系、定位基准以及DTS公差值构建整车虚拟模型；
步骤S200，获取各个装配部件在生产过程和/或生产出车后的实际测量尺寸数据，得到各个装配部件的尺寸超差率；
步骤S300，向过程数据库中输入所有装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据，实际尺寸数据包括实际测量尺寸数据以及影响因子对应的尺寸数据；
步骤S400，将过程数据库中的所有影响因子的实际尺寸数据导入整车虚拟模型中，以使整车虚拟模型输出导致装配部件的尺寸出现超差的问题影响因子以及问题影响因子的敏感度；
步骤S500，对装配部件的尺寸超差率和问题影响因子的敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重；
步骤S600，根据各个问题影响因子的综合影响比重确定出导致装配部件的尺寸出现超差的问题归属。
图2示出了根据本发明一个实施例的车辆的尺寸偏差处理系统的示意性结构框图。如图2所示，该尺寸偏差处理系统包括整车虚拟模型、过程数据库、获取单元和处理器。该整车虚拟模型是基于待分析车型车辆的各个装配部件的装配关系、定位基准以及DTS公差值构建而成。该过程数据库存储有所有装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据，过程数据库与整车虚拟模型连接，以将过程数据库中的所有装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据导入整车虚拟模型中，以使整车虚拟模型输出导致装配部件的尺寸出现超差的问题影响因子以及问题影响因子的敏感度，实际尺寸数据包括各个装配部件的实际测量尺寸数据以及影响因子对应的尺寸数据。该获取单元用于获取各个装配部件的实际测量尺寸数据，得到各个装配部件的尺寸超差率。该处理器与获取单元和整车虚拟模型均连接，以对装配部件的尺寸超差率和问题影响因子的敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重，并根据各个问题影响因子的综合影响比重确定出导致装配部件的尺寸出现超差的问题归属。可以理解的是，敏感因子为影响装配部件装配精度的所有因素。
根据本发明的方案，通过在生产过程和/或生产出车后对装配部件测量各个装配部件的尺寸得到实际测量尺寸数据，进而得到各个装配部件的尺寸超差率，再将过程数据库中的所有影响因子的实际尺寸数据导入整车虚拟模型中，以使整车虚拟模型输出导致装配部件的尺寸出现超差的问题影响因子以及该问题影响因子的敏感度，再对装配部件的尺寸超差率和问题影响因子的敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重，最后根据各个问题影响因子的综合影响比重确定出导致装配部件的尺寸出现超差的问题归属，由此，可以自动快速准确地筛选出影响结果超差的问题敏感因子以及对应的敏感度，从而自动精确地确定出造成装配部件尺寸出现超差的问题归属。
以下详细说明车辆的尺寸偏差处理方法的相应步骤，以及系统的相应器件。
本发明实施例的尺寸偏差处理方法及系统是应用于一种车型的全生命周期中。
在步骤S100中，一个整车虚拟模型对应一种车型。该整车虚拟模型在构建时采用了蒙特卡洛模拟原理。该蒙特卡洛模拟是现有技术，在进行蒙特卡洛模拟时，最后需要做敏感度分析来评估哪些变量对模型结果的影响较大。可以根据该整车虚拟模型的特点从现有的敏感度分析方法中选择出至少一种，选择出的敏感度分析方法例如可以为screening方法、one-at-a-time approach方法等。
该步骤中，各个装配部件的装配关系、定位基准以及DTS公差值这些数据可以足够建立起整车虚拟模型。各个装配部件的装配关系也即装配部件的搭建关系，整车生产工艺可以反应出该各个装配部件的装配关系。该整车虚拟模型所用到的数据可以是车辆设计阶段的数据，该数据也可以是车辆整个生命周期中其他阶段根据实际情况进行修正的数据，也就是说，该整车虚拟模型在搭建完成之后可以根据修正后的数据进行微调整。可以理解的是，待分析车型车辆包括多个装配部件，所有装配部件装配在一起组成整车，该装配部件例如为车门内板、车门外板、车身加强板、车辆纵横梁、各种钣金件等等。该装配部件的装配关系例如该装配部件与对手件之间的关联关系、两者之间的间隙等等。
在步骤S200中，超差是产品外形尺寸超出了产品标准规定的公差范围。超差率是指在装配部件的表面上选取多个均匀分布的点，判断该多个点中是否存在超差的点，若存在，则超差的点的数量除以选取的所有点的数量，再乘以100％得到尺寸超差率。以车门外板为例，假定在车门外板的面上选取20个均匀分布的点，其中有2个是超差的，那么该车门外板的尺寸超差率是10％。
在该步骤S300中，过程数据库为在车辆生产过程中获取并存储的各种数据组成的数据库，实际尺寸数据和修正的所有过程数据。该过程数据库中在进行数据输入时是针对每个装配部件对应的影响因子一个一个输入的，因此，该过程数据库中包含有所有装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据。可以理解的是，该影响因子即是可能影响该装配部件的尺寸超差的所有因素的数据，该影响因子例如可以为该装配部件与对手件之间的间隙、对手件等。
在该步骤S400中，在本发明实施例中，向整车虚拟模型中导入过程数据库中的所有影响因子的实际尺寸数据的过程是自动导入的。装配部件的尺寸超差率乘以预设的第一权重，加上问题影响因子的敏感度乘以预设的第二权重，得到影响因子的综合影响比重。以车门外板为例，假设问题影响因子为车门外板，该车门外板的尺寸超差率为A，第一权重为a，车门外板的敏感度为B，第二权重为b，则车门外板的综合影响比重为A×a+B×b。该第一权重和第二权重是根据各个装配部件的尺寸超差率和敏感度的情况进行预先设定的。
在该步骤S500中，问题归属的意思表示是：导致所述装配部件的尺寸出现超差的主要的问题影响因子。
本发明是基于传统的尺寸控制和管理，结合整车开发流程将整车虚拟模型与问题追溯流程有效结合，同时将车辆的实际尺寸数据与整车虚拟模型关联，从而能够将问题影响因子快速筛选出来，通过问题影响因子的综合影响比重快速找到问题归属。
在一个具体的实施例中，该尺寸偏差处理方法还包括如下步骤：将所有问题影响因子、对应的敏感度以及综合影响比重发送至可视化端，以将所有问题影响因子和对应的敏感度，或者将所有问题影响因子和对应的综合影响比重锁定在可视化端显示的整车三维模型上。
在一个具体示例中，可以将敏感度和/或综合影响比重的数值按照由大到小的次序顺序显示在所述整车三维模型上。具体为，将敏感度大于预设敏感度，和/或将综合影响比重大于预设比重的数值按照由大到小的次序顺序显示在所述整车三维模型上。如图3所示，导致该前门在装配时出现超差的多个影响因子在三维模型上按照综合影响比重由大到小的顺序进行排列显示的示意图。
在本发明实施例中，可视化端显示的形式可以是多样化的，显示的文字颜色的深浅可以根据需要调节，文字外围也可以设置边框，边框线条的长度和宽度均可以根据需要进行调节。
对于该尺寸偏差处理系统，其所有特征均与前述的尺寸偏差处理方法保持一致。部分特征的具体阐述如下：该整车虚拟模型是基于蒙特卡洛模拟得到的问题影响因子的敏感度。该处理器配置成将所述装配部件的所述尺寸超差率乘以预设的第一权重，加上所述问题影响因子的所述敏感度乘以预设的第二权重，得到所述影响因子的综合影响比重。
在一个具体示例中，该尺寸偏差处理系统还包括可视化端，可视化端显示有整车三维模型，用于将所有所述问题影响因子和对应的敏感度，或者将所有所述问题影响因子和对应的综合影响比重锁定所述整车三维模型上。
可以理解的是，该整车虚拟模型具有端口，可以通过该端口实现过程数据库的数据自动传输至该整车虚拟模型。
至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
Claims (10)
1.一种车辆的尺寸偏差处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
基于待分析车型车辆的各个装配部件的装配关系、定位基准以及DTS公差值构建整车虚拟模型；
获取各个装配部件在生产过程和/或生产出车后的实际测量尺寸数据，得到各个装配部件的尺寸超差率；
向过程数据库中输入所有所述装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据，所述实际尺寸数据包括所述实际测量尺寸数据以及所述影响因子对应的尺寸数据；
将所述过程数据库中的所有影响因子的所述实际尺寸数据导入所述整车虚拟模型中，以使所述整车虚拟模型输出导致所述装配部件的尺寸出现超差的问题影响因子以及所述问题影响因子的敏感度；
对所述装配部件的所述尺寸超差率和所述问题影响因子的所述敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重；
根据各个问题影响因子的综合影响比重确定出导致所述装配部件的尺寸出现超差的问题归属。
2.根据权利要求1所述的尺寸偏差处理方法，其特征在于，所述对所述装配部件的所述尺寸超差率和所述问题影响因子的所述敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重的步骤中，所述装配部件的所述尺寸超差率乘以预设的第一权重，加上所述问题影响因子的所述敏感度乘以预设的第二权重，得到所述影响因子的综合影响比重。
3.根据权利要求1所述的尺寸偏差处理方法，其特征在于，还包括如下步骤：
将所有所述问题影响因子、对应的敏感度以及综合影响比重发送至可视化端，以将所有所述问题影响因子和对应的敏感度，或者将所有所述问题影响因子和对应的综合影响比重锁定在所述可视化端显示的整车三维模型上。
4.根据权利要求3所述的尺寸偏差处理方法，其特征在于，所述将所有所述问题影响因子和对应的敏感度，或者将所有所述问题影响因子和对应的综合影响比重锁定在所述可视化端显示的整车三维模型上的步骤中：
将敏感度和/或综合影响比重的数值按照由大到小的次序顺序显示在所述整车三维模型上。
5.根据权利要求4所述的尺寸偏差处理方法，其特征在于，所述将敏感度和/或综合影响比重的数值按照由大到小的次序顺序显示在所述整车三维模型上的步骤中，即将敏感度大于预设敏感度，和/或将综合影响比重大于预设比重的数值按照由大到小的次序顺序显示在所述整车三维模型上。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的尺寸偏差处理方法，其特征在于，每个所述装配部件对应有至少一个敏感因子。
7.一种车辆的尺寸偏差处理系统，其特征在于，包括：
整车虚拟模型，基于待分析车型车辆的各个装配部件的装配关系、定位基准以及DTS公差值构建而成；
过程数据库，存储有所有所述装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据，所述过程数据库与所述整车虚拟模型连接，以将所述过程数据库中的所有所述装配部件的所有影响因子的实际尺寸数据导入所述整车虚拟模型中，以使所述整车虚拟模型输出导致所述装配部件的尺寸出现超差的问题影响因子以及所述问题影响因子的敏感度，所述实际尺寸数据包括各个装配部件的实际测量尺寸数据以及所述影响因子对应的尺寸数据；
获取单元，用于获取各个装配部件的所述实际测量尺寸数据，得到各个装配部件的尺寸超差率；
处理器，与所述获取单元和所述整车虚拟模型均连接，以对所述装配部件的所述尺寸超差率和所述问题影响因子的所述敏感度进行拟合，得到各个问题影响因子的综合影响比重，并根据各个问题影响因子的综合影响比重确定出导致所述装配部件的尺寸出现超差的问题归属。
8.根据权利要求7所述的尺寸偏差处理系统，其特征在于，所述处理器配置成将所述装配部件的所述尺寸超差率乘以预设的第一权重，加上所述问题影响因子的所述敏感度乘以预设的第二权重，得到所述影响因子的综合影响比重。
9.根据权利要求7所述的尺寸偏差处理系统，其特征在于，还包括：
可视化端，显示有整车三维模型，用于将所有所述问题影响因子和对应的敏感度，或者将所有所述问题影响因子和对应的综合影响比重锁定所述整车三维模型上。
10.根据权利要求7-9中任一项所述的尺寸偏差处理系统，其特征在于，所述整车虚拟模型是基于蒙特卡洛模拟得到的问题影响因子的敏感度。
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Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101344387A (zh) * | 2008-09-04 | 2009-01-14 | 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 |
| CN104704497A (zh) * | 2012-10-08 | 2015-06-10 | 赫克斯冈技术中心 | 用于结构的虚拟装配的方法和系统 |
| CN105488250A (zh) * | 2015-11-19 | 2016-04-13 | 上汽大众汽车有限公司 | 一种用于车身尺寸偏差的测量数据的辅助分析及检测方法 |
| CN108629114A (zh) * | 2018-05-04 | 2018-10-09 | 西北工业大学 | 一种面向飞机装配连接变形的装配容差仿真分析方法 |
| CN109933852A (zh) * | 2019-02-14 | 2019-06-25 | 东软集团股份有限公司 | 预测车辆尺寸偏差的方法、装置、存储介质及电子设备 |
| US20190236472A1 (en) * | 2018-01-31 | 2019-08-01 | Subaru Corporation | Manufacturing assistance apparatus |
| CN111158314A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 东南大学 | 一种基于数字孪生技术的卫星部装装配精度控制方法 |
| CN111400846A (zh) * | 2018-12-27 | 2020-07-10 | 中车唐山机车车辆有限公司 | 一种车体装配公差分配方法 |
| CN111581804A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-25 | 东南大学 | 一种基于实测模型的零件最小修配方案生成方法 |
| CN111914390A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-11-10 | 浙江联控技术有限公司 | 一种车辆装配的预判方法、装置及计算机存储介质 |
| AU2020103882A4 (en) * | 2020-12-03 | 2021-02-11 | Zhimin Li | A Method for Allocating Assembly Tolerance of car body considering the Influence of Welding Deformation |
| CN112733435A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-30 | 东风汽车集团有限公司 | 一种基于多模型融合的整车尺寸匹配偏差预测方法 |
| CN112923850A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-06-08 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种汽车dts测量数据分析的方法 |
| CN113032903A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-25 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种白车身尺寸链公差分配优化计算方法 |
| CN113204851A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-03 | 中国核动力研究设计院 | 一种全焊接组件的公差优化方法 |
| KR20210097623A (ko) * | 2020-01-30 | 2021-08-09 | 한국전자통신연구원 | 치수 오류 판별 방법 및 장치 |
| CN113391598A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种虚拟装配仿真方法及系统 |
-
2021
- 2021-10-15 CN CN202111203415.5A patent/CN113916555B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101344387A (zh) * | 2008-09-04 | 2009-01-14 | 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 |
| CN104704497A (zh) * | 2012-10-08 | 2015-06-10 | 赫克斯冈技术中心 | 用于结构的虚拟装配的方法和系统 |
| CN105488250A (zh) * | 2015-11-19 | 2016-04-13 | 上汽大众汽车有限公司 | 一种用于车身尺寸偏差的测量数据的辅助分析及检测方法 |
| US20190236472A1 (en) * | 2018-01-31 | 2019-08-01 | Subaru Corporation | Manufacturing assistance apparatus |
| CN108629114A (zh) * | 2018-05-04 | 2018-10-09 | 西北工业大学 | 一种面向飞机装配连接变形的装配容差仿真分析方法 |
| CN111400846A (zh) * | 2018-12-27 | 2020-07-10 | 中车唐山机车车辆有限公司 | 一种车体装配公差分配方法 |
| CN109933852A (zh) * | 2019-02-14 | 2019-06-25 | 东软集团股份有限公司 | 预测车辆尺寸偏差的方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN111158314A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 东南大学 | 一种基于数字孪生技术的卫星部装装配精度控制方法 |
| KR20210097623A (ko) * | 2020-01-30 | 2021-08-09 | 한국전자통신연구원 | 치수 오류 판별 방법 및 장치 |
| CN111581804A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-25 | 东南大学 | 一种基于实测模型的零件最小修配方案生成方法 |
| CN111914390A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-11-10 | 浙江联控技术有限公司 | 一种车辆装配的预判方法、装置及计算机存储介质 |
| AU2020103882A4 (en) * | 2020-12-03 | 2021-02-11 | Zhimin Li | A Method for Allocating Assembly Tolerance of car body considering the Influence of Welding Deformation |
| CN112733435A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-30 | 东风汽车集团有限公司 | 一种基于多模型融合的整车尺寸匹配偏差预测方法 |
| CN112923850A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-06-08 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种汽车dts测量数据分析的方法 |
| CN113032903A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-25 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种白车身尺寸链公差分配优化计算方法 |
| CN113204851A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-03 | 中国核动力研究设计院 | 一种全焊接组件的公差优化方法 |
| CN113391598A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种虚拟装配仿真方法及系统 |
Non-Patent Citations (13)
| Title |
|---|
| 冯勇先;陈红燕;崔庆泉;: "基于3DCS在某车型尾灯匹配的偏差分析", 机械研究与应用, no. 02 * |
| 刘壮;: "基于VisVSA技术的汽车装配公差分析", 汽车技术, no. 01 * |
| 戴云;陈道炯;: "虚拟装配技术在飞机发动机装配中的应用", 科技信息, no. 30, 25 October 2011 (2011-10-25) * |
| 戴国洪;张友良;张向华;: "虚拟装配中装配公差的检验分析", 机械设计, no. 08 * |
| 李伟;: "虚拟偏差分析软件在整车DTS开发中的应用分析", 汽车与驾驶维修(维修版), no. 06, 10 June 2020 (2020-06-10) * |
| 李明慧;卢鹄;: "尺寸公差的工艺能力指数评价方法", 南京航空航天大学学报, no. 1, 15 April 2012 (2012-04-15) * |
| 翟京举: "基于仿真分析的宇通商务车车身公差设计研究", 国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑), vol. 2018, no. 04, 15 April 2018 (2018-04-15) * |
| 肖荣光;李鑫;: "某铝合金电池包下盖虚拟制造公差分析", 汽车实用技术, no. 19, 15 October 2020 (2020-10-15) * |
| 苏世栋;: "基于VisVSA在后保险杠与尾门的尺寸偏差分析", 时代汽车, no. 10, 5 May 2020 (2020-05-05) * |
| 董丹丹;李书森;唐亮;叶青;: "柔性装配偏差分析在白车身焊装尺寸质量控制中的应用", 汽车技术, no. 07, 24 July 2008 (2008-07-24) * |
| 贾青;姜立伟;: "基于3DCS软件的抬头显示装配偏差分析及系统优化", 工业技术创新, no. 01 * |
| 贾青;姜立伟;: "基于3DCS软件的抬头显示装配偏差分析及系统优化", 工业技术创新, no. 01, 25 February 2020 (2020-02-25) * |
| 赵有锋;李兵;: "数字化虚拟装配技术在汽车开发中的应用", 企业科技与发展, no. 05 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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