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基于三维点云的飞机扣板零件轮廓关键角点特征提取方法
1
作者
惠阳
韩栋
+2 位作者
牛博雅
杨军
陈儒琛
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第4期166-171,共6页
飞机扣板类零件的装配精度直接影响机身蒙皮的外形精度和气密性。针对扣板类零件在数字化修配测量过程中难以精准提取到关键特征的问题,提出了基于三维点云的飞机扣板零件轮廓关键角点特征提取方法。首先,对获取的三维云数据进行预处理...
飞机扣板类零件的装配精度直接影响机身蒙皮的外形精度和气密性。针对扣板类零件在数字化修配测量过程中难以精准提取到关键特征的问题,提出了基于三维点云的飞机扣板零件轮廓关键角点特征提取方法。首先,对获取的三维云数据进行预处理,得到降维后的二维点云数据;其次,分别对飞机扣板零件的扣板和互补槽采用经纬法和“凸包剔除+密度梯度筛选”法实现其装配轮廓的精准提取;再次,采用双重近邻搜索法获取装配轮廓候选角点特征;最后,基于欧式聚类方法和哈希映射方法,实现了扣板和互补槽关键角点特征的提取。试验结果表明,所提方法与现有方法比较有更好的提取效果和运行效率,且具有较好的鲁棒性,可以有效实现飞机扣板零件轮廓关键角点特征的提取。
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关键词
轮廓提取
密度梯度筛选
角点特征提取
飞机扣板
数据降维
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职称材料
基于加速度的机器人铣削力快速辨识方法
2
作者
田维军
惠阳
+3 位作者
薛莹
杨选宏
史江海
侯马骁
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第6期20-25,共6页
机器人铣削过程中的铣削力可以用于监测工件加工质量、刀具状态等,是最重要的参数之一。然而,在大型结构件加工中,很难通过测力仪直接测量机器人铣削力。文章提出一种基于加速度的机器人铣削力快速辨识方法。首先,根据机器人系统中加速...
机器人铣削过程中的铣削力可以用于监测工件加工质量、刀具状态等,是最重要的参数之一。然而,在大型结构件加工中,很难通过测力仪直接测量机器人铣削力。文章提出一种基于加速度的机器人铣削力快速辨识方法。首先,根据机器人系统中加速度与铣削力之间的关系,构建加速度间接辨识机器人铣削力框架。然后,基于机器人系统矩阵的递推性和正则化算子的特殊性,提升机器人铣削力辨识的速度。最后,通过机器人铣削试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,所提机器人铣削力快速辨识方法将辨识时间缩短到15 ms以内。
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关键词
轮廓线提取
密度梯度筛选
角点特征提取
飞机扣板
数据降维
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职称材料
题名
基于三维点云的飞机扣板零件轮廓关键角点特征提取方法
1
作者
惠阳
韩栋
牛博雅
杨军
陈儒琛
机构
中航西安飞机工业集团股份有限公司
西安交通大学机械工程学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第4期166-171,共6页
基金
国家重点研发计划课题项目“机器人工艺知识图谱生成与离线程编软件平台”(2023YFB4704501)。
文摘
飞机扣板类零件的装配精度直接影响机身蒙皮的外形精度和气密性。针对扣板类零件在数字化修配测量过程中难以精准提取到关键特征的问题,提出了基于三维点云的飞机扣板零件轮廓关键角点特征提取方法。首先,对获取的三维云数据进行预处理,得到降维后的二维点云数据;其次,分别对飞机扣板零件的扣板和互补槽采用经纬法和“凸包剔除+密度梯度筛选”法实现其装配轮廓的精准提取;再次,采用双重近邻搜索法获取装配轮廓候选角点特征;最后,基于欧式聚类方法和哈希映射方法,实现了扣板和互补槽关键角点特征的提取。试验结果表明,所提方法与现有方法比较有更好的提取效果和运行效率,且具有较好的鲁棒性,可以有效实现飞机扣板零件轮廓关键角点特征的提取。
关键词
轮廓提取
密度梯度筛选
角点特征提取
飞机扣板
数据降维
Keywords
contour extraction
density gradient screening
corner feature extraction
aircraft buckle plate
data dimensionality reduction
分类号
V262.32 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
基于加速度的机器人铣削力快速辨识方法
2
作者
田维军
惠阳
薛莹
杨选宏
史江海
侯马骁
机构
中航西安飞机工业集团股份有限公司
西安交通大学机械工程学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第6期20-25,共6页
基金
国家重点研发计划项目“机器人工艺知识图谱生成与离线程编软件平台”(2023YFB4704500)。
文摘
机器人铣削过程中的铣削力可以用于监测工件加工质量、刀具状态等,是最重要的参数之一。然而,在大型结构件加工中,很难通过测力仪直接测量机器人铣削力。文章提出一种基于加速度的机器人铣削力快速辨识方法。首先,根据机器人系统中加速度与铣削力之间的关系,构建加速度间接辨识机器人铣削力框架。然后,基于机器人系统矩阵的递推性和正则化算子的特殊性,提升机器人铣削力辨识的速度。最后,通过机器人铣削试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,所提机器人铣削力快速辨识方法将辨识时间缩短到15 ms以内。
关键词
轮廓线提取
密度梯度筛选
角点特征提取
飞机扣板
数据降维
Keywords
contour line extraction
density gradient filtering
corner feature extraction
aircraft panel
data dimensionality reduction
分类号
V261.92 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于三维点云的飞机扣板零件轮廓关键角点特征提取方法
惠阳
韩栋
牛博雅
杨军
陈儒琛
《制造技术与机床》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于加速度的机器人铣削力快速辨识方法
田维军
惠阳
薛莹
杨选宏
史江海
侯马骁
《制造技术与机床》
北大核心
2025
0
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