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公开(公告)号:CN118098447A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410093918.9
申请日:2024-01-23
IPC: G16C60/00 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种预测弱刚性复合材料结构装配变形规律的方法,属于复合材料结构装配领域。本发明采用数值模拟的方法,考虑连续误差和几何非线性,构建装配偏差模型,形成对弱刚性复合材料结构装配变形规律的预测。具体是根据红外扫描和视觉检测相结合的方式获取弱刚性复合材料结构的关键参数,建立弱刚性复合材料结构的装配变形和应力模型,并进行连续误差加载求解。在模型求解结果的基础上,施加额外载荷以模拟实际使用条件下的应力和负荷情况,通过分析装配过程中的变形和应力结果,利用特征匹配算法预测并分析弱刚性复合材料结构的装配变形演变规律,可为改善装配质量和性能提供重要依据。
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公开(公告)号:CN119104193A
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202411220951.X
申请日:2024-09-02
Applicant: 北京林业大学 , 恒利智造(云南)科技有限公司
IPC: G01L5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于六自由度机械臂的钻孔残余应力检测装置,旨在解决现有技术中残余应力检测精度低、操作复杂和适用范围有限的问题。该装置包括六自由度机械臂、钻孔装置、应变片、应变仪和控制系统。六自由度机械臂能够在三维空间内精确定位和移动,确保钻孔位置和角度的准确性。钻孔装置通过控制系统实现自动化钻孔,应变片实时测量钻孔过程中和钻孔完成后的应变变化,应变仪采集应变数据并通过计算机处理系统进行分析处理。本发明的创新点在于结合六自由度机械臂、盲孔法和应变片技术,实现了复杂曲面上的高精度、自动化残余应力检测,显著提高了检测效率和数据准确性,广泛装置适用于多种领域。
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公开(公告)号:CN118570125A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410577733.5
申请日:2024-05-10
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/048 , G06T7/90 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06V10/764 , G06T7/62 , G06T7/60 , G06V10/82 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合与机器学习的古建筑墙体木柱缺陷分级方法,包括:搭建木柱表观特征信息采集装置,实现木柱缺陷图像采集和增强处理;设计和搭建木柱内部缺陷数据采集装置,采集微钻阻力数据并处理;测量木柱实体缺失数据并汇入微钻阻力数据;进行数据集扩充,融合多源数据集;选取墙体木柱缺陷分级指标,确定缺陷分级标准进行古建筑墙体木柱缺陷分级;以分级结果为标签,建立GWO‑RBF神经网络模型,进行基于机器学习的木柱缺陷分级。本发明融合了多源数据,利用机器学习神经网络模型,实现了木柱缺陷准确、快速和无损的分级检测。
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