基于决策树的水火弯板焰道点判定模型研究

目前,船体外板的制造主要是通过水火弯板工艺实现,而焰道的生成作为水火弯板工艺过程中的核心而备受关注。但由于钢材变化复杂,影响因子众多,难以得到有效的焰道。通过建立决策树模型来对钢板材料上的点进行对焰道点和非焰道点归类判定,进而得出可用于生成焰道的焰道点。实验表明,该模型对待测点的归类正确率达87.6%,能够对焰道点进行有效的判定和归类。     

大曲率帆形板水火弯板火路生成算法研究与实现

目前帆形板水火弯板工艺参数的确定是水火弯板研究的热点之一。在深入研究成形曲面与检测曲面之间差异的基础上提出大曲率帆形板水火弯板火路坐标参数生成方法,该方法将成形曲面与检测曲面在同一坐标系下进行对比,获取成形曲面特征曲线与检测曲面相应特征曲线的交点坐标;对于横向未成形,则交点坐标点的连线为下一步火路坐标,对于纵向未成形则布置在交点坐标附近。最后通过实验的方法验证了该方法的可行性,可望在帆形板水火弯板火路坐标预报中得到实际的应用。     

基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法研究

针对现今造船业中水火弯板自动化加工难以确定焰道的现象,提出一种基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法,旨在解决水火弯板焰道点的判定问题,进而辅助水火弯板焰道的生成。此方法通过经验参数和历史数据构建焰道点的朴素贝叶斯分类器,再利用构建的分类器对待测点进行类别概率计算,最后完成焰道点分类。实验表明,该判定方法对待测点的分类正确率高达87.4%,能够对焰道点进行有效分类判定。     

一种优化的船体外板三维点云数据提取方法

针对水火弯板机检测系统中船舶外板三维点云数据自动提取过程存在边缘噪点、板下贴合垫木识别效率低以及外板边缘拟合等问题,提出一种优化DBSCAN聚类算法,首先根据现场加工环境精简点云,利用网格划分来建立外板点云拓扑模型,然后根据DBSCAN密度聚类算法搜索出外板点云,最后采用最小二乘法进行边缘拟合。结果表明,该算法能有效识别外板边缘,提取出外板点云。     

船体外板水火成形焰道布置算法研究

船体外板水火加工成形自动化研究过程中,焰道布置是一项重要的组成部分。通过对船体加工外板和目标外板形状研究,对其对应特征点的弦距线进行匹配,确定外板水火成形加工焰道布置路线。经过实验验证,该匹配算法确定的加工焰道布置和人工确定的相比,其误差较小。     

信息物理融合系统在水火弯板成型复杂曲面检测中的研究

针对水火弯板成型复杂曲面检测难度大且精度低的问题,提出了一种新型水火弯板板形检测方法,并引入信息物理融合系统的思想及相关技术,构建具有外板加工实时检测、外板成形协同检测等功能的水火弯板板形检测系统。研究该检测系统旨在达到水火弯板板形检测过程中通信、计算、控制三者融合的目标,从而大幅提高水火弯板板形检测过程的自动化程度。     

船体外板三维曲面的有效提取

复杂工业环境下不规则曲面的提取方法是水火弯板机器人的重要研究问题之一。本文提出了一种水火弯板机器人复杂曲面提取方法,经过曲面数据采集,加工区域确定,曲面边缘提取,曲面边缘处理,最后根据曲面边缘提取船体外板三维曲面。实验结果表明,该方法在控制处理时间的同时提高精度,缓解点偏差问题,能在海量点云数据下提取出复杂曲面的三维点云数据。