东华大学机械工程学院智能制造研究所
- 作品数：8 被引量：28H指数：3
- 相关机构：上海交通大学机械与动力工程学院上海交通大学机械与动力工程学院智能制造与信息工程研究所上海交通大学机械与动力工程学院工业工程与物流工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 数字孪生驱动下的弱刚性钻削毛刺控制被引量：2
- 2023年
- 机器人等弱刚性钻削系统柔性好、作业范围大,在复杂钻削场景中得到了广泛应用。但其弱刚性易导致颤振并产生毛刺,如何控制毛刺是研究热点和难点。由此,提出一种基于数字孪生的弱刚性钻削毛刺控制系统,由实体模型、虚拟模型、数据处理模块和钻削决策模块4部分组成。该方法在数字空间中构建钻削机理和数据融合的行为规则模型,实现对实体模型钻削加工过程的实时状态监测;所构建的钻削决策模块包括面向毛刺控制的决策信息生成模型和局部优化算法,实现对钻削加工过程的实时优化调控。通过弱刚性加工系统的物理钻削实验以及信息空间仿真实验的交互对比,验证了毛刺监测过程和决策反馈过程的可行性和有效性,结果表明所提数字孪生系统可使毛刺平均高度降低约14%。
- 许敏俊刘世民沈慧郑宇李婕鲍劲松郑小虎陈革
- 关键词：钻削
- 基于改进粒子群算法的晶圆良率优化被引量：2
- 2023年
- 晶圆良率是衡量晶圆产品质量的重要指标,实现其稳定优化能够有效控制生产成本。针对晶圆良率影响因素众多、数据量庞大等特点,以晶圆允收测试为依据,设计了基于改进粒子群算法的晶圆良率优化方法。该方法在晶圆允收测试数据预处理与关键参数提取基础上,建立评价粒子适应度的晶圆良率预测模型,设计迭代自适应的粒子群惯性因子与加速因子,以及基于模拟退火的局部搜索机制,实现最小调整成本下的晶圆良率最大化目标。在某晶圆制造车间算例实验中,通过对比分析验证了所提方法的有效性。
- 郑城张洁吕佑龙许鸿伟
- 关键词：粒子群算法局部搜索
- 面向激光焊接缺陷识别的可解释性深度学习方法被引量：1
- 2022年
- 激光焊接在航空领域具有广泛的应用场景,基于视觉的激光焊接缺陷识别对于产品质量的提高至关重要。针对当前基于深度学习的激光焊接缺陷识别方法存在可解释性差的问题,提出了一种融合多尺度特征的类激活映射(MSF-CAM)方法。在训练阶段,以VGG16为骨架模型并将监督信息施加于多个尺度以促进模型对多尺度特征的学习。在测试阶段,对输出类别在多个尺度上的激活图进行叠加,并以此作为模型的判断依据。多尺度特征的融入不但增强了模型的可解释性,而且还提高了激光焊接缺陷识别的准确性。试验结果表明:MSF-CAM在测试集上的准确率为98.12%,识别单幅图像耗时8.28ms。此外,MSF-CAM可以从边缘、轮廓这种初级特征的角度对模型的决策依据提供人类更容易理解的解释。
- 刘天元郑杭彬杨长祺鲍劲松汪俊亮顾俊
- 关键词：激光焊接可解释性多尺度
- 航天薄壁件旋压成型数字孪生高保真建模方法被引量：5
- 2022年
- 为解决制造过程中多学科、多物理量、多尺度、动态时变等因素带来的虚实融合困难问题,以航天薄壁件旋压成型加工过程为对象,提出一种数字孪生高保真建模方法。该方法分别从几何、机理和数据3个层次描述和定义模型,并基于构建的模型研究了旋压加工过程知识获取和数据虚实映射过程。为评估所建模型的有效性,给出了一种数字孪生模型的保真度评估方法。通过案例验证了所提数字孪生高保真建模方法的有效性和模型的可评估性。
- 胡富琴杨芸刘世民郑小虎吕晓雷鲍劲松
- 关键词：旋压成型
- 碳纤维经编针织复合材料钻孔过程有限元建模与实验研究被引量：3
- 2021年
- 为了研究碳纤维经编针织复合材料的钻削加工过程,通过分析经编针织物的细观结构,利用有限元分析软件ABAQUS建立复合材料钻削有限元模型,并联合用户子程序VUMAT定义复合材料的本构模型,模拟钻削加工过程。仿真结果表明:Z向轴向力与进给速度呈正相关,与主轴转速呈负相关。通过对碳纤维经编针织复合材料进行钻削实验,将实验结果与仿真结果进行对比,验证了有限元模型的正确性。为碳纤维经编针织复合材料钻削加工过程的优化提供了理论依据。
- 陈晓川卞显力韩森
- 关键词：钻削加工细观结构
- 融合时序信息的激光焊接熔透状态识别方法被引量：8
- 2021年
- 熔池/匙孔区域包含丰富的激光焊接质量信息,基于该区域对熔透状态进行准确识别对于激光焊接的在线控制至关重要。针对熔池区域存在蒸汽和飞溅等干扰且相邻的熔透状态之间特征区分度低带来的模式识别困难的问题,提出了一种融合时序信息的激光焊接熔透状态识别方法。所提方法以熔池/匙孔图像序列作为底层输入,首先通过两个卷积层和两个池化层提取熔池/匙孔图像的空域特征;其次通过双向长短时记忆神经网络提取熔池/匙孔图像的时域特征;最后将时空特征输入全连接网络进行特征降维并用SOFTMAX函数进行分类。所提方法建立了从熔池/匙孔图像到熔透类型的端到端的识别模型。试验结果表明,所提方法在测试集上的识别准确率达99.26%,对单幅图像的识别时间为9.43 ms,可满足在线监测的需求。进一步的对比试验表明所提方法对学习率和优化器的变化具有鲁棒性。
- 刘天元鲍劲松汪俊亮顾俊
- 关键词：激光技术模式识别熔透状态卷积神经网络
- 面向设备点检故障根因分析的因果知识建模方法被引量：2
- 2023年
- 设备点检记录是支撑故障原因分析与处理的重要信息来源,目前亟需对设备点检故障中的根因信息进行有效挖掘,以提升设备预防性维护的可靠性。鉴于此,首次将因果科学论引入制造领域,提出一种面向设备点检故障根因分析的因果知识建模方法。首先,从设备点检故障文档中提取事件知识,构建故障运维因果知识图谱;其次,定义故障运维因果知识规则,形成结构因果图模型;进而,设计一种基于ISPN的因果效应估计学习模型,对故障知识中混杂影响因素进行估计计算,挖掘出影响设备故障发生的语义关系,补全图谱节点间隐含的因果性语义链路;最后,以冶金设备点检故障文档的知识测试了所提方法,验证了因果知识模型估计设备故障根因知识间因果效应的可行性。
- 周彬花豹陆玉前李心雨李婕鲍劲松
- 基于改进的连续型深度信念网络的晶圆良率预测方法被引量：5
- 2020年
- 晶圆良率是衡量半导体产品质量的关键指标,对其进行稳定、准确的预测能够帮助发现晶圆加工工艺缺陷、提高芯片质量、控制芯片生产成本。针对晶圆良率的影响因素多、数据体量大、数据间关系复杂等特点,以晶圆加工过程中的电性测试参数为依据,提出一种基于改进的连续型深度信念网络的晶圆良率预测方法。首先提出晶圆电性测试参数的两阶段数据预处理方法,第一阶段对晶圆电性测试参数中的缺失值、异常值进行数据清洗,第二阶段对晶圆电性测试测试参数间的多重共线性关系进行主成分分析,以获取预测模型的输入变量。然后设计了基于深度信念网络的晶圆良率预测模型,通过改进隐藏层的连续型受限制玻尔兹曼机,实现了关键特征的自动提取,利用输出层的误差反向传播机制,实现了晶圆良率的准确预测。采用实例数据,对比了所提方法与现有文献方法的预测准确率,从而验证了所提方法的有效性。
- 许鸿伟张洁吕佑龙郑鹏
- 关键词：主成分分析法
