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公开(公告)号：CN110154023A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910428896.6
申请日：2019-05-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于运动学分析的多臂协同焊接机器人控制方法，用以实现壁板与桁条之间T型结构接头双侧焊缝的精准焊接，包括以下步骤：1)建立模块化多臂焊接机器人运动学模型；2)建立协同焊接机器人机械臂末端输出位姿矩阵，进行机器人正运动学分析，验证机器人运动学参数与运动学正解的正确性，并得到机器人各个关节运动量的数据样本；3)构建并训练GRNN神经网络，并对多臂协同焊接机器人移动关节和转动关节运动量进行预测，最终根据预测值完成多臂协同焊接机器人的焊接控制。与现有技术相比，本发明具有适用性强、预测准确、误差小、应用性好等优点。
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公开(公告)号：CN105676642B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201610107656.2
申请日：2016-02-26
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种六自由度机器人工位布局与运动时间协同优化方法，包括以下步骤：S1：对六自由度机器人进行运动学建模；S2：根据六自由度机器人、起点设备和目标设备的物理场景建立工位布局与运动时间的协同优化数学模型；S3：在空间直角坐标系内，以六自由度机器人的末端执行器从起点设备运动到目标设备所用时间为PSO算法的适应度，以起点设备和目标设备的工位布局为PSO算法的粒子，基于PSO算法得到协同优化数学模型的最优解以及最优解对应的工位布局。与现有技术相比，本发明实现六自由度机器人工位的优化，大大提高了机器人工作效率。
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公开(公告)号：CN105760621A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610149180.9
申请日：2016-03-16
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F2217/06 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种考虑复杂度的装配线平衡方法，用以获取装配线中各作业元素在各工作站中的分配方案，该方法包括以下步骤：1)定义作业元素复杂度和工作站复杂度；2)获取多目标优化模型的约束条件，并根据作业元素复杂度和工作站复杂度，以平衡率最大和工作站复杂度均衡指数最小为目标建立多目标优化模型；3)采用遗传算法对多目标优化模型进行求解，得到最优的分配方案。与现有技术相比，本发明具有均衡工作站作业时间的同时，均衡各工作站复杂度，避免不确定性因素累积而导致装配线平衡失效，提高装配线平衡方案鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN103034759A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210529262.8
申请日：2012-12-10
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于参数模块化加工中心刚度计算的机床配置方法，该方法包括以下步骤：步骤一，基于参数化设计原理对加工中心进行模块划分，组成模块库；步骤二，根据加工工艺从模块库中选择满足要求的模块；步骤三，将所选的模块组合成机床整体，存入配置方案库；步骤四，计算配置方案库中每个配置方案所对应的机床整体的动静刚度；步骤五，根据步骤四的计算结果，判断每个配置方案是否满足加工精度和稳定性要求，若是，则输出满足要求的配置方案，若否，则返回步骤二。与现有技术相比，本发明在保证刚度分析精度前提下，具有较高的分析效率，且使得整个机床的生产设计网络不受实验和分析者经验缺乏等限制，具有简单快捷等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101537567B
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN200910050119.9
申请日：2009-04-28
Applicant: 同济大学
IPC: B23P23/00
Abstract: 一种基于模块化的可重构机床设计方法，包括如下步骤：步骤一，基于参数化设计的模块创建；步骤二，模块编码系统研究，利用遗传算法理论对各模块进行系统编码；步骤三，模块优化设计，将编码模块进行结构优化；步骤四，进行拓扑构型，利用图论设计可重构的功能拓扑结构，表达各个功能之间的拓扑关系，并选择可重构机床的拓扑结构；步骤五，模块自动装配，根据步骤四已选择的可重构机床的拓扑结构，建立参数化的模块库并从其中选择机械模块，装配生成整个可重构机床；步骤六，机床性能评价研究，从技术性能和经济性能进行评价研究。本发明通过模块的重构迅速满足零件加工的某些变化需求，提供无冗余功能的机床，实现功能与成本的最优化。
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公开(公告)号：CN101630389A
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200910194432.X
申请日：2009-08-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明基于资源推拉技术的船舶生产调度方法，包括资源冲突活动消解模型的确定，资源冲突活动检测方法和动态优先规则。根据项目网络图确定活动在无资源约束下的开始时间及资源开始使用的时间，再根据资源作用的时间确定项目活动的冲突活动集，根据该冲突活动集计算项目的冲突强度，应用最小冲突强度和最小延迟时间的动态优先规则对其冲突进行消解。本发明的优点是针对船舶项目管理复杂、生产活动多、资源有限等特点，解决现在企业强制管理的不足问题，可以使有限的重要资源得到充分利用，并通过资源的拉动使并行活动重叠执行，从而缩短项目工期。
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公开(公告)号：CN101403915A
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200810202402.4
申请日：2008-11-07
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种可重组生产线产品质量预测方法，包括：(1)选择关键工序质量控制点，在线检测，记录零件质量信息，分析加工中的误差因素，将相关信息保存到主服务器中的质量信息数据库；(2)设定质量预测控制的初始参数，采取预防为主的原则，对关键质量特性进行预测，对检测获得的误差序列进行实时建模，求得产品生产的预测数值；(3)根据误差的趋势信息，综合工位上的传感器信息，当预测数据超出上下控制线的时候，就说明产品生产过程将会出现质量问题，需各生产工位装备进行检查、调整或补偿，制定改善措施。依据本发明所提供的方法能够对可重组生产线产品质量进行预测。
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公开(公告)号：CN100401219C
公开(公告)日：2008-07-09
申请号：CN200510030651.6
申请日：2005-10-20
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/418 , G05B23/00
Abstract: 一种自动控制与信息技术领域的基于遗传算法的可重组生产线调度方法，包括未完成的加工任务的排序和设备的分配，在工件的排序中，利用遗传算法对一条包含一台可移动设备和一台可变结构设备的可重组生产线的n个未完成加工任务进行最优排序，得到加工任务的最优排序，然后根据该排序进行设备重组。本发明采用GA算法以便在采用可重组生产线加工的系统中确定未完成生产计划的优化排序；考虑了可移动机床与可变结构机床的重组操作，可以根据汽车电机多品种、变批量的生产特点解决可重组生产线调度问题；减少可重组生产线的重组费用，和汽车电机制造厂提供的各工业数据组进行比较表明重组费用降低了53%。
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公开(公告)号：CN100395675C
公开(公告)日：2008-06-18
申请号：CN200510030652.0
申请日：2005-10-20
Applicant: 同济大学 , 上海航天汽车机电股份有限公司
IPC: G05B19/418 , G06F15/16 , G06F15/163 , G06F17/00 , G06F17/40
Abstract: 一种计算机应用技术领域的汽车电机可重组生产线控制系统，包括：主控计算机、工业用交换机、至少一条现场总线、双绞线电缆、可拼接安装线槽、RS232-TCP/IP转接器、加工设备控制器、工位显示器，主控计算机通过工业用交换机和双绞线电缆与企业车间内部局域网以及车间现场总线连接，加工设备控制器和工位显示器通过RS232-TCP/IP转接器接入现场总线；加工设备控制器自带以太网模块或工控机控制可直接接入现场总线。本发明的优点在于，满足汽车电机多种型号产品的生产，容易扩展，投入成本低，实现的硬件结构简单。系统具有很强的鲁棒性和可重组性。在生产能力和生产功能要求发生变化时，能通过控制系统的快速重组满足生产需求。
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