JP2012525266A - 少なくとも2つのサブアセンブリを3次元的に相互に位置合せする装置及びその方法 - Google Patents
少なくとも2つのサブアセンブリを3次元的に相互に位置合せする装置及びその方法 Download PDFInfo
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Abstract
【選択図】図1
Description
a)各々が1つずつのサブアセンブリを把持する少なくとも2台のポジショニング装置を備えており、より具体的には、例えば、少なくとも2台の胴体側面シェル用ポジショニング装置、少なくとも1台の胴体上面シェル用ポジショニング装置、及び/または、少なくとも1台の胴体下面シェル用ポジショニング装置を備えていること。
b)測定によって複数の測定データを取得するための、より具体的には、例えば、前記複数のサブアセンブリ及び/または前記複数台のポジショニング装置の位置データを取得するための、少なくとも1つの測定装置を備えていること。
c)少なくとも1つの制御及び/または調節装置を備えており、より具体的には、例えば、少なくとも1つのCNC制御装置(コンピュータ数値制御装置)を備えていること。
d)少なくとも1つのニューラルネットワーク(20)を備えていること。
a)前記少なくとも2台のポジショニング装置の各々に1つずつのサブアセンブリを装填することで、より具体的には、例えば、少なくとも1台の胴体側面シェル用ポジショニング装置、少なくとも1台の胴体上面シェル用ポジショニング装置、及び/または、少なくとも1台の胴体下面シェル用ポジショニング装置の各々に1つずつのサブアセンブリを装填することで、複数台のポジショニング装置に複数のサブアセンブリを装填するステップ。
b)少なくとも1つのニューラルネットワーク並びに少なくとも1つの測定装置の制御下において、前記複数台のポジショニング装置を同時に作動させて、所与の目標形状にするステップ。
c)前記少なくとも2つのサブアセンブリ及び/または前記少なくとも2台のポジショニング装置の位置を前記測定装置により測定することで、実測位置データを取得するステップ。
d)前記少なくとも1つの制御及び/または調節装置、及び/または、前記少なくとも1つのニューラルネットワークの制御下において、且つ、前記測定装置、及び/または、前記測定センサにより測定して取得する前記実測位置データに基づいて、前記複数台のポジショニング装置を同時に作動させることで、前記複数のサブアセンブリを位置合せするステップであって、その位置合せによって、例えば、前記複数のサブアセンブリを相互の仮止め及び/または接合のための目標位置に位置付ける、位置合せステップ。
2 胴体側面シェル用ポジショニング装置
3 胴体側面シェル用ポジショニング装置
4 胴体下面シェル用ポジショニング装置
5 胴体上面シェル用ポジショニング装置
6 座標系
7 胴体側面シェル
8 胴体側面シェル
9 保持アーム
10 保持アーム
11 胴体下面シェル
12 胴体上面シェル
13 レーザトラッカー
14 リフレクタ(マーカー)
15 胴体側面シェル用ポジショニング装置に備えられた測定センサ
16 胴体側面シェル用ポジショニング装置に備えられた測定センサ
17 胴体側面シェル用ポジショニング装置に備えられたアクチュエータ
18 胴体側面シェル用ポジショニング装置に備えられたアクチュエータ
19 制御及び/または調節装置
20 ニューラルネットワーク
21 手動制御装置
22 データバス
23 入力層
24 中間層
25 出力層
26 ニューロン
27 ニューロン
28 ニューロン
29 結合
30 結合
31 入力信号
32 出力信号
33 関数
Claims (14)
- 少なくとも2つの大型のサブアセンブリを相互に組付けて1つのアセンブリを構成するために、より具体的には、例えば、少なくとも1つの胴体側面シェル(7、8)、少なくとも1つの胴体上面シェル(12)、少なくとも1つの胴体下面シェル(11)、及び/または、少なくとも1つの胴体床構造体を相互に組付けて航空機の1つの胴体セクションを構成するために、それら少なくとも2つのサブアセンブリを3次元的に相互に位置合せする装置(1)において、
a)各々が1つずつのサブアセンブリを把持する少なくとも2台のポジショニング装置を備えており、より具体的には、例えば、少なくとも2台の胴体側面シェル用ポジショニング装置(2、3)、少なくとも1台の胴体上面シェル用ポジショニング装置(5)、及び/または、少なくとも1台の胴体下面シェル用ポジショニング装置(4)を備えており、
b)測定によって複数の測定データを取得するための、より具体的には、例えば、前記複数のサブアセンブリ及び/または前記複数台のポジショニング装置の位置データを取得するための、少なくとも1つの測定装置を備えており、
c)少なくとも1つの制御及び/または調節装置(19)を備えており、より具体的には、例えば、少なくとも1つのCNC制御装置(コンピュータ数値制御装置)を備えており、
d)少なくとも1つのニューラルネットワーク(20)を備えている、
ことを特徴とする装置(1)。 - 前記少なくとも1つの測定装置によって、前記複数のサブアセンブリ及び/または前記複数台のポジショニング装置の3次元的な位置ないし姿勢が測定されることを特徴とする請求項1記載の装置(1)。
- 前記少なくとも1つの測定装置は、少なくとも1つのレーザトラッカー(13)及び/または少なくとも1つの写真測量システムから成ることを特徴とする請求項2記載の装置(1)。
- 前記ニューラルネットワーク(20)は、ハードウェア及び/またはソフトウェアで構成されており、より具体的には、例えば、前記少なくとも1つの制御及び/または調節装置(19)の中に組込まれていることを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項記載の装置(1)。
- 前記少なくとも1つの測定装置によって取得された前記複数のサブアセンブリの位置データが、前記制御及び/または調節装置(19)並びに前記ニューラルネットワーク(20)へ供給されることを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項記載の装置(1)。
- 前記複数台のポジショニング装置の各々が、少なくとも1つの保持機構を備えており、該少なくとも1つの保持機構は少なくとも1つのサブアセンブリの把持及び把持解除を行う機構であり、該少なくとも1つの保持機構は前記制御及び/または調節装置(19)及び/または前記ニューラルネットワーク(20)により制御可能であることを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項記載の装置(1)。
- 前記ポジショニング装置が手動制御装置(21)により制御可能であることを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項記載の装置(1)。
- 少なくとも2つの前記サブアセンブリをそれらの相対位置に固定するために相互に仮止めする少なくとも1つの仮止め作業機を備えていることを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項記載の装置(1)。
- 少なくとも2つの前記サブアセンブリを接合するための少なくとも1つの接合作業機を備えていることを特徴とする請求項1乃至8の何れか1項記載の装置(1)。
- 少なくとも1台の前記ポジショニング装置の近傍に、更なる測定データを取得するための少なくとも1つの測定センサが配設されており、該測定センサは、前記少なくとも1つの制御及び/または調節装置(19)並びに前記少なくとも1つのニューラルネットワーク(20)に接続されていることを特徴とする請求項1乃至9の何れか1項記載の装置(1)。
- 前記少なくとも1つの測定センサは、例えば前記サブアセンブリの変形量などを検出するための荷重センサ、例えば前記ポジショニング装置の位置データなどを取得するための距離センサ、回転角度センサ、速度センサ、加速度センサ、温度センサ、及び/または、湿度センサであることを特徴とする請求項10記載の装置(1)。
- 少なくとも2台のポジショニング装置を用いて、より具体的には、例えば、請求項1乃至11の何れか1項記載の装置(1)などを用いて、1つのアセンブリを構成するために少なくとも2つのサブアセンブリを相互に位置合せする方法において、
a)前記少なくとも2台のポジショニング装置の各々に1つずつのサブアセンブリを装填することで、より具体的には、例えば、少なくとも1台の胴体側面シェル用ポジショニング装置(2、3)、少なくとも1台の胴体上面シェル用ポジショニング装置(5)、及び/または、少なくとも1台の胴体下面シェル用ポジショニング装置(4)の各々に1つずつのサブアセンブリを装填することで、複数台のポジショニング装置に複数のサブアセンブリを装填するステップと、
b)少なくとも1つのニューラルネットワーク(20)並びに少なくとも1つの測定装置の制御下において、前記複数台のポジショニング装置を同時に作動させて、所与の目標形状にするステップと、
c)前記少なくとも2つのサブアセンブリ及び/または前記少なくとも2台のポジショニング装置の位置を前記測定装置により測定することで、実測位置データを取得するステップと、
d)前記少なくとも1つの制御及び/または調節装置、及び/または、前記少なくとも1つのニューラルネットワーク(20)の制御下において、且つ、前記測定装置、及び/または、前記測定センサにより測定して取得する前記実測位置データに基づいて、前記複数台のポジショニング装置を同時に作動させることで、前記複数のサブアセンブリを位置合せするステップであって、その位置合せによって、例えば、前記複数のサブアセンブリを仮止め及び/または接合のための目標位置に位置付ける、位置合せステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 試験フェーズにおいて、前記少なくとも1つのニューラルネットワーク(20)に学習を行わせることによって、該ニューラルネットワーク(20)が十分な予測精度を持つようにし、また、該ニューラルネットワーク(20)を初めて実地使用するときに用いる初期データ集合を生成することを特徴とする請求項12記載の方法。
- 実地作業の実行中に、例えば前記少なくとも1つの測定装置により測定して取得する位置データ、及び/または、前記少なくとも1つの測定センサにより測定して取得する測定データを、前記少なくとも1つのニューラルネットワーク(20)へ連続的に供給することなどによって、前記初期データ集合を次第に進化させることを特徴とする請求項12又は13記載の方法。
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