[发明专利]一种基于神经网络和小位移旋量的公差建模方法在审
| 申请号： | 202310763826.2 | 申请日： | 2023-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN116911170A | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 刘晓军;吕峰;周轶恺 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/17;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/04 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 王雪 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络和小位移旋量的公差建模方法。现有的旋量模型往往通过设计公差给定各自由度的变动范围，这无法精确反映实际装配性能，无法满足高精度装配需求公差建模。在相同生产工艺下加工、装配的类似结构的零部件公差往往符合同一规律。通过对这一规律的利用，可以结合零件的装配结合面的实际加工性能，精确、高效地构建零件的小位移旋量偏差模型，为装配性能的分析奠定基础。为了分析零部件的装配偏差规律，本发明利用旋量模型来表达零件相关几何特征的公差变动量，通过神经网络对零件实际装配结合面偏差数据进行学习，构建旋量预测模型，通过获取零件几何特征的参数，输出旋量偏差数值变动范围，提高零件公差生成效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 位移 公差 建模 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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