装配变形模拟预测与双重抑制方法及其应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51475418
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    85.0万
  • 负责人：
    刘振宇
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    E0506.机械设计学
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2014
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Assembly deformation and assembly stress are key influencing factors of assembly performance of complex product. Assembly deformation and assembly stress, which are caused by unreasonable design of assembly accuracy and manufacturing imprecision of parts, can be found and restrained through assembly process simulation of digital mock-up of complex product. The simulation, prediction and supression method of assembly deformation is proposed. The influence of shape deviation of parts on assembly performance of complex product is reflected according to realistic shape modeling. The assembly deformation is simulated and forecasted accurately before actual assembly of complex product based on assembly contact inspection and assembly location solution of irregular contact cluster, assembly deformation simulation based on finite element method enhanced Laplacian, and interaction of realistic assembly force. The bidirectional supression of assembly deformation with preventability and adaptability is implemented through correlation analysis and uncertainty optimization of multi-parts and multi-parameters of precision design, and realistic simulation of shape repair of matching surfaces. A virtual assembly system which supports simulation, prediction and supression of assembly deformation will be developed and then verified in assembly of complex product. The results can provide theoretical and technical support for implementing low-stress assembly design of complex product.
装配变形与装配应力是影响复杂产品装配性能的关键因素之一。通过对产品装配过程仿真，可及早发现和抑制装配精度设计不合理或构件制造误差导致的装配变形与装配应力问题。本项目提出装配变形模拟预测与双重抑制方法研究，通过统计学习与测量数据虚实结合的构件形状建模，真实反映构件形状偏差对产品装配性能的影响；通过不规则接触簇的装配接触检测与装配定位求解、有限元增强拉普拉斯的装配变形模拟、真实感装配力计算，在产品实际装配之前准确模拟预测产品装配变形；通过多构件多精度设计参数关联匹配与不确定性优化、配合面形状真实感修配模拟，实现预防性与适应性结合的装配变形双重抑制。开发支持变形模拟、预测与抑制的虚拟装配系统，在复杂产品装配中实现应用验证，从而，为实现复杂产品低应力装配设计与工艺提供方法与技术支持。

结项摘要

围绕装配变形模拟预测与抑制理论与方法开展了系统深入的研究，取得的理论和技术突破包括：. 1）提出了统计学习与测量数据虚实结合的零件真实形状建模方法，构建了测量数据驱动的零件形状误差模型，实现了产品装配中零件配合面形状的精确表示。. 2）提出了基于刚柔混合分治的装配变形模拟预测方法，提出基于刚柔混合向量环的复杂产品装配几何变动分析方法，通过子结构自由度凝聚模拟了复杂产品的装配变形，实现了刚柔耦合模型的多层结构装配变形解耦分析。. 3）提出了基于多参数形性关联的装配性能预测及变形预防性抑制方法，设计了基于多元核密度估计的装配性能敏感参数提取与识别算法，获取了小数据集条件下装配精度与装配性能的关联，实现了公差分组与个性化选配相结合的装配变形预防性抑制。. 4）提出了基于接触区域变形一致性的装配变形适应性抑制方法，通过了螺栓拧紧装配下的片式阀类产品密封结构变形协调，实现了保证接触区域变形均匀的多螺栓拧紧工艺优化。. 5）开发了支持装配变形预测与抑制的虚拟装配系统，应用于卫星桁架、导引头位标器、高性能电梯、工业汽轮机等复杂产品的装配模拟、装配变形预测与抑制，为实现复杂装备低应力装配设计与工艺提供方法与技术支持。. 在国内外学术期刊上录用发表了SCI/EI论文21篇（其中，SCI论文19篇），出版了专著1部，申请国家发明专利4项，取得了软件著作权5项，获得了浙江省科技进步一等奖1项、中国机械工业科学技术奖特等奖1项；应邀作国际学术会议特邀报告1次，培养了博士研究生3名、硕士研究生6名。

项目成果

期刊论文数量（19）
专著数量（1）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（2）
专利数量（4）
Precise pose and radius estimation of circular target based on binocular vision
基于双目视觉的圆形目标精确位姿和半径估计
  • DOI：
    10.1088/1361-6501/aaf8c8
  • 发表时间：
    2019-02-01
  • 期刊：
    MEASUREMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY
  • 影响因子：
    2.4
  • 作者：
    Liu, Zhenyu;Liu, Xia;Tan, Jianrong
  • 通讯作者：
    Tan, Jianrong
A novel support vector regression algorithm incorporated with prior knowledge and error compensation for small datasets
一种结合先验知识和小数据集误差补偿的新型支持向量回归算法
  • DOI：
    10.1007/s00521-018-03981-1
  • 发表时间：
    2019-09-01
  • 期刊：
    NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Liu，Zhenyu;Xu，Yunkun;Tan，Jianrong
  • 通讯作者：
    Tan，Jianrong
Robust topology optimization of continuum structures with loading uncertainty using a perturbation method
使用摄动法对具有载荷不确定性的连续体结构进行鲁棒拓扑优化
  • DOI：
    10.1080/0305215x.2017.1337754
  • 发表时间：
    2017-06
  • 期刊：
    Engineering Optimization
  • 影响因子：
    2.7
  • 作者：
    Peng Xiang;Li Jiquan;Jiang Shaofei;Liu Zhenyu
  • 通讯作者：
    Liu Zhenyu
Realistic Geometry Based Feature Modeling of Complex Part and Its Application in Assembly Quality Analysis
基于真实几何的复杂零件特征建模及其在装配质量分析中的应用
  • DOI：
    10.1115/1.4030462
  • 发表时间：
    2015-12
  • 期刊：
    Journal of Computing and Information Science in Engineering
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Qiu Chan;Liu Zhenyu;Peng Xiang;Duan Guifang;Tan Jianrong
  • 通讯作者：
    Tan Jianrong
Shape Error Analysis of Functional Surface Based on Isogeometrical Approach
基于等几何方法的功能曲面形状误差分析
  • DOI：
    10.1007/s10033-017-0131-3
  • 发表时间：
    2017-04
  • 期刊：
    Chinese Journal of Mechanical Engineering
  • 影响因子：
    4.2
  • 作者：
    Pei Yuan;Zhenyu Liu;Jianrong Tan
  • 通讯作者：
    Jianrong Tan

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其他文献

知识图谱在智能制造领域的研究现状及其应用前景综述
  • DOI：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    谭建荣
坐标测量信息多色集合层次结构表示及获取
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    10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.02.016
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    组合机床与自动化加工技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    靳江艳;方忆湘;周京博;刘振宇
  • 通讯作者：
    刘振宇
Performance of an activated carbon honeycomb supported V2O5 catalyst in simultaneous SO2 and NO removal
活性炭蜂窝负载 V2O5 催化剂同时脱除 SO2 和 NO 的性能
  • DOI：
    10.1016/j.ces.2004.09.030
  • 发表时间：
    2004-11
  • 期刊：
    Chemical Engineering Science
  • 影响因子：
    4.7
  • 作者：
    王艳莉;刘振宇;詹亮;黄张根;刘清雅;马建蓉
  • 通讯作者：
    马建蓉
黄河口悬浮物浓度Landsat8 OLI多波段反演研究
  • DOI：
    10.13671/j.hjkxxb.2017.0450
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    环境科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘振宇;崔廷伟;李佳;赵文静
  • 通讯作者：
    赵文静
Bond cleavage and reactive radical intermediates in heavy tar thermal cracking
重焦油热裂解中的键断裂和活性自由基中间体
  • DOI：
    10.1016/j.fuel.2018.06.036
  • 发表时间：
    2018-12
  • 期刊：
    Fuel
  • 影响因子：
    7.4
  • 作者：
    张旭瑞;刘振宇;陈泽洲;徐腾;刘清雅
  • 通讯作者：
    刘清雅

其他文献

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刘振宇的其他基金

装配性能驱动的产品精度均衡设计方法及其应用
  • 批准号：
    52075480
  • 批准年份：
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  • 项目类别：
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面向客户定制的产品多约束变形设计技术及其在车身定制设计中的应用
  • 批准号：
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面向可维修性设计的复杂装备维修过程物理仿真与力反馈操作技术研究
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    面上项目
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  • 批准号：
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  • 资助金额：
    22.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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