[發明專利]一種面向三維夾具設計的公差迭代式優化方法有效
| 申請號: | 201610158997.2 | 申請日: | 2016-03-18 |
| 公開(公告)號: | CN105740585B | 公開(公告)日: | 2019-03-26 |
| 發明(設計)人: | 唐文斌;黃學良;韋力凡;王蕾 | 申請(專利權)人: | 中國工程物理研究院總體工程研究所 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50 |
| 代理公司: | 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340 | 代理人: | 楊春 |
| 地址: | 621908*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 面向 三維 夾具 設計 公差 迭代式 優化 方法 | ||
1.一種面向三維夾具設計的公差迭代式優化方法,其特征在于,包括以下步驟:
(a)根據定位銷公差范圍,選取定位銷誤差樣本;
(b)根據定位銷誤差樣本,計算夾具定位誤差;
(c)根據定位銷的位矢和法矢,計算定位銷的幾何靈敏度系數;
(d)根據夾具定位誤差和定位銷的幾何靈敏度系數,迭代式優化定位銷公差;
步驟(a)的具體步驟如下:
(a1)計算好格子點集,其具體表達式如下:
其中k表示好格子點序號,hk表示第k個好格子點,k=1,2,…,6;
(a2)計算“華羅庚-王元”點集,其具體表達式如下:
δjk=mod(jhk,1)
其中j表示“華羅庚-王元”點的編號,j=1,2,…,N;N為“華羅庚-王元”點的總數,k=1,2,…,6;mod(jhk,1)表示jhk對1取模運算;
(a3)計算定位銷誤差樣本,其具體表達式如下:
其中Δjk表示第k個定位銷的第j個誤差樣本,k=1,2,…,6,j=1,2,…,N,ajk表示標準正態分布中概率為1-δjk的上側分位數,Tk表示第k個定位銷的初始公差;
步驟(b)的具體步驟如下:
(b1)令j=1;
(b2)計算定位銷的實際位矢,其具體表達式如下:
rk=r′k+Δjknk
其中rk表示第k個定位銷的實際位矢,rk=[rkx,rky,rkz]T,rkx、rky和rkz分別表示rk的三個坐標分量,r′k表示第k個定位銷的理論位矢,r′k=[r′kx,r′ky,r′kz]T,r′kx、r′ky和r′kz分別表示r′k的三個坐標分量,nk=[nkx,nky,nkz]T表示第k個定位銷與工件表面接觸點的法矢,nkx、nky和nkz分別表示nk的三個坐標分量;
(b3)采用標準Levenberg-Marquardt算法計算參數向量使得目標函數:
達到最小值,其中w=[w1,w2,w3]T,φ、和γ分別表示工件產生的姿態誤差,w1、w2和w3分別表示工件產生的位置誤差,R(Θ)表示旋轉矩陣,其具體表達式為:
(b4)計算工件上觀測點的誤差,即夾具定位誤差,其具體表達式如下:
其中ej表示觀測點的第j個誤差,ξx、ξy和ξz分別表示觀測點位矢的三個坐標分量,nx、ny和nz分別表示觀測點法矢的三個坐標分量;
(b5)令j=j+1;
(b6)判斷迭代是否結束:若j≤N,則轉至步驟(b2),若j>N,則迭代結束;
步驟(c)的具體步驟如下:
(c1)令六個定位銷的位矢為其理論值,其具體表達式如下:
rk=r′k
其中k=1,2,…,6;
(c2)令k=1;
(c3)計算第k個定位銷產生微小擾動后的位矢,其具體表達式如下:
rk=r′k+ηnk
其中η表示微小擾動;
(c4)采用標準Levenberg-Marquardt算法計算參數向量使得目標函數:
達到最小值;
(c5)計算微小擾動對觀測點的影響,其具體表達式如下:
其中δk表示觀測點的微小擾動;
(c6)計算第k個定位銷的幾何靈敏度系數,其具體表達式如下:
其中sk表示第k個定位銷的幾何靈敏度系數;
(c7)令rk=r′k
(c8)令k=k+1;
(c9)判斷迭代是否結束:若k≤6,則轉至步驟(c3),若k>6,則迭代結束;
步驟(d)的具體步驟如下:
(d1)計算觀測點誤差的平均值,其具體表達式如下:
其中μ為觀測點誤差的平均值;
(d2)計算測量點誤差的方差,其具體表達式如下:
其中σ2為觀測點誤差的方差,σ為觀測點誤差的標準差;
(d3)計算測量點的超差比率,其具體表達式如下:
d=(6×σ-Tf)/Tf
式中d為測量點的超差比率,Tf為測量點的公差要求;
(d4)判斷是否進行迭代式優化:若|d|≤eps,eps表示迭代終止的閾值,則無需進行迭代式優化,其中0<eps≤0.05,否則轉至步驟(d5);
(d5)計算第k個定位銷的新公差,其具體表達式如下:
T′k=Tk-d×sk
其中Tk表示第k個定位銷初始公差,T′k表示第k個定位銷的新公差;
(d6)將T′k作為第k個定位銷的初始公差,即令Tk=T′k,并轉至步驟(a),進行下一次分析。
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