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公开(公告)号：CN112069317A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010927939.8
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种装配工时的获取方法及处理器，包括：利用文本挖掘方式，对目标工艺文档中的工序文本进行处理，并确定目标工序文本的目标工序类型；根据目标工序文本的目标工序类型，获取与目标工序类型对应的目标神经网络模型；将目标工序文本中的工时影响因素输入至对应的目标神经网络模型，获取目标神经网络模型输出的与目标工序文本对应的装配工时。本发明的实施例通过文本挖掘的形式对工艺文档进行工序级工艺分类，并通过获取对应工序类型的神经网络模型构建工序级工时预测模型，并基于此获得工序文本对应的工时以及整个工艺文档对应的总工时，有利于提高工时预测的准确率和效率，进而提高了企业对工时定额的估算准确率和管理效率。
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公开(公告)号：CN112045168A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010928527.6
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京理工大学 , 中国兵器装备集团自动化研究所
IPC: B22D27/04
Abstract: 本发明提供一种熔铸模具及其温度控制方法、装置，涉及熔铸成型技术领域，所述熔铸模具包括：熔铸模具本体；多个温度调节腔体，多个所述温度调节腔体由下至上依次围设在所述熔铸模具本体的外壁面上；每一所述温度调节腔体分别包括与外界连通的第一开口；多个保温容器，每一所述保温容器分别存储一种温度的液体；多个所述保温容器分别通过第一导管连接流量控制器，所述流量控制器通过第二导管连接所述第一开口；通过所述第一开口，所述保温容器内的所述液体能够流入所述温度调节腔体内。本发明的方案实现对熔铸模具本体内部的熔融材料凝固成型过程中的温度控制，减少和控制出现缩孔缩松的位置，提高产品质量。
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公开(公告)号：CN109185323B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201811423733.0
申请日：2018-11-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: F16B39/30
Abstract: 本发明提供一种可抑制界面滑移的防松螺纹副及防松螺纹件，防松螺纹副包括：第一螺纹件，第一螺纹件具有内孔，内孔的内壁面设有沿其螺旋线延伸的第一螺纹牙，第一螺纹牙上形成有牙顶；第二螺纹件，第二螺纹件具有杆状结构，第二螺纹件的外壁面设有沿其螺旋线延伸且与第一螺纹牙对应的第二螺纹牙，相邻的两个第二螺纹牙之间的至少一部分形成为过渡面，第二螺纹件与第一螺纹件实现螺纹连接；在第一螺纹件朝向第二螺纹件拧紧的方向上，第一螺纹牙的牙顶和过渡面互相挤压形成承力配合区域以限制第一螺纹件和第二螺纹件间的径向错动。根据本发明实施例的防松螺纹副，能够有效避免第一螺纹件和第二螺纹件间的径向错动，提高机械产品的可靠性。
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公开(公告)号：CN111310318A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010080932.7
申请日：2020-02-05
Applicant: 北京理工大学 , 北京卫星制造厂有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生的工艺余量处理方法、系统及机械制造总成，包括：获取待加工实体的设计参数和检测系统检测到的结构参数；并构建设计数字孪生体和制造数字孪生体；根据当前工序的工艺信息对制造数字孪生体进行预测仿真，并得到仿真结果；在根据仿真结果确定满足设计条件时，发送预测仿真的工艺执行参数至制造执行系统执行当前工序；在根据仿真结果确定不满足设计条件时，对待加工实体进行工艺优化，根据优化后的待加工实体对制造数字孪生体进行更新，并返回执行预测仿真的步骤。本发明的方案有效的减少了对人工经验的依赖性并提高了工艺稳定性，实现了产品加工制造过程中感知、决策、控制、执行的闭环，保证了产品精度和重量要求。
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公开(公告)号：CN111241730A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010014019.7
申请日：2020-01-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种螺纹连接临界横向力的确定方法及装置，其中方法包括：创建螺纹连接模型；在垂直于螺栓模型轴向的预设方向上对活动板模型周期性施加第一预设数量周期的第一横向力和第一预设数量周期的第二横向力，并获取每一周期的测试预紧力；根据测试预紧力得到螺纹连接模型是否松动的判断结果，并根据判断结果确定临界横向力。在本发明的实施例中，在正式测试前先对活动板模型周期性地施加了第一横向力，加速应力再分配，充分考虑了应力再分配对测试的影响，使得在正式进行测试时，螺纹连接模型已完成应力再分配，进而有利于保证后续测试过程中的测试预紧力以及最终的临界横向力的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108121305B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201611082464.7
申请日：2016-11-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明实施例提供了一种作业车间任务的动态调度方法及装置，其中，动态调度方法包括：获取生产过程中发生扰动的扰动任务以及扰动任务的扰动类型；根据扰动任务，获取与扰动任务相关联的所有相关任务，并建立所有相关任务的相关任务关联树；依次遍历相关任务关联树，并根据扰动类型，对相关任务关联树中依次遍历的相关任务进行调度。本发明实施例实现了能够在缩小现有扰动带来的生产实际与计划的偏差的同时，预测可能会发生的扰动并对受影响的工序进行调节的目的。
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公开(公告)号：CN106681291B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201710013045.6
申请日：2017-01-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种生产调度方法及系统，该生产调度方法包括：获取当前生产装配任务的装配工艺参数和实际生产约束参数；根据所述装配工艺参数和实际生产约束参数，并依据预先设定的调度问题模型，获得当前生产装配任务的工序执行时间表和资源使用时间表；其中，所述调度问题模型中包括：最小完工时间的调度目标、工位执行约束、工位种类约束、完工时间要求约束、工序优先级约束和资源使用约束；依据所述工序执行时间表和资源使用时间表生成装配调度信息。本发明实施例有效解决了复杂产品离散装配难的问题，满足了离散装配车间的复杂调度，可以有效提高离散装配车间生产效率。
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公开(公告)号：CN106681291A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710013045.6
申请日：2017-01-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P80/40 , Y02P90/02 , G05B19/41865 , G05B2219/32252
Abstract: 本发明提供了一种生产调度方法及系统，该生产调度方法包括：获取当前生产装配任务的装配工艺参数和实际生产约束参数；根据所述装配工艺参数和实际生产约束参数，并依据预先设定的调度问题模型，获得当前生产装配任务的工序执行时间表和资源使用时间表；其中，所述调度问题模型中包括：最小完工时间的调度目标、工位执行约束、工位种类约束、完工时间要求约束、工序优先级约束和资源使用约束；依据所述工序执行时间表和资源使用时间表生成装配调度信息。本发明实施例有效解决了复杂产品离散装配难的问题，满足了离散装配车间的复杂调度，可以有效提高离散装配车间生产效率。
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公开(公告)号：CN104750977A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510104251.9
申请日：2015-03-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种复合位置度误差评定的方法及装置，涉及机械工程领域，解决现有技术无法准确实现复合位置度误差评定的问题，该复合位置度误差评定的方法包括：获取待评定产品的几何特征信息及复合位置度误差设定信息；根据几何特征信息，获取待评定产品的功能几何与基准几何的理论约束信息；根据功能几何与基准几何的理论约束信息以及所述复合位置度误差设定信息，建立待评定产品复合位置度误差的理论数学模型；采用计算几何的凸包理论，对预先获取的待评定产品的离散采样点构建三维凸包；根据三维凸包及理论数学模型，对待评定产品的复合位置度误差进行评定。本发明的方案有效实现了复合位置度误差的准确评定。
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公开(公告)号：CN104315978A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410643708.9
申请日：2014-11-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明提供了一种管路端面中心点的测量方法及装置，该方法包括：采集装配有靶标的管路的图像；从采集的图像中获得多个标志点几何中心的图像坐标；根据靶标平面上的多个标志点的相对位置，建立靶标坐标系，并获取多个标志点在靶标坐标系中的坐标；根据多个标志点的几何中心图像坐标和多个标志点在靶标坐标系中的坐标，获取靶标坐标系和相机坐标系的转换关系；根据靶标坐标系和相机坐标系的转换关系，获取管路的各个接头端面中心点在相机坐标系中的坐标；根据管路的各个接头端面中心点在相机坐标系中的坐标，获取管路的各个接头端面中心点间的相对位置。本发明的方案在测量管路接头端面中心点的相对位置时，速度快、精度高。
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