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- 飞机钻铆铆钉的自动选配技术研究
- 作者： 石双江 来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器视觉 误差补偿 飞机装配 分组选配 铆钉测量
- 描述： 飞机钻铆铆钉的自动选配技术研究
- 基于激光测距和机器视觉的飞机大部件对接技术研究
- 作者： 秦宇 来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 激光测距 测量辅助装配 机器视觉 飞机装配 错位量评估
- 描述： 基于激光测距和机器视觉的飞机大部件对接技术研究
- 飞机部件装配状态智能检测系统研究与实现
- 作者： 杨冬 来源： 电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器视觉 飞机装配 增强现实 深度学习 Python
- 描述： 飞机部件装配状态智能检测系统研究与实现
- 飞机内部顶铆并联机器人关键技术研究
- 作者： 卓北辰 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 凯恩法 误差补偿 飞机装配 6 运动学 HTRT并联机器人
- 描述： 飞机内部顶铆并联机器人关键技术研究
- 飞机静压测量误差的几种补偿方法分析及试验
- 作者： 易芳 孙娟萍 来源： 机械研究与应用 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 误差补偿 静压孔配置 高度误差 静压管设计
- 描述： 测压的典型安装位置为机头、翼尖、垂尾,文中简述了三种安装位置对应的高度误差。针对上述静压测量误差,提出了几种误差补偿方法,包括安装位置互为补偿,及静压管气动补偿。通过对两种方法进行风洞试验,验证了在马赫数1.15以内,位置误差被补偿到不足静压的0.5%。静压测量误差补偿对于在不同飞行高度间保持安全的纵向间隔具有重要意义。
- 飞机载体的杆臂效应对GPS测速精度的影响
- 作者： 黄雪妮 杨武 来源： 导航定位与授时 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 误差补偿 GPS测速精度 杆臂效应
- 描述： 杆臂效应是由于测量体的安装位置与运动载体质心不重合而引起的。从理论上分析了杆臂效应产生的原理,推导得出杆臂效应引起的速度误差公式。通过仿真试验和飞行试验数据分析了飞机载体不同运动状态下,杆臂效应对GPS速度测量精度的影响。通过对杆臂误差补偿后,GPS测速精度得到很大提高。在惯导系统飞行试验中引入该方法,可以科学合理地给出系统试飞评定结果。
- 航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法
- 作者： 丛靖梅 莫蓉 张莹 王奇 来源： 机械科学与技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 迭代学习 航空发动机 误差补偿 叶片
- 描述： 航空航天复杂薄壁件在数控铣削的过程中,由于实际加工结果与理论尺寸的不一致,导致了加工误差的存在,而加工误差将降低零件的精度,进而直接影响其使用性能。针对航空发动机薄壁叶片在加工时产生的以弹性变形为主的综合误差,研究了航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法。基于弹性变形理论、泰勒展开建立误差补偿模型,根据前次加工后的数据通过学习迭代算法,计算出下一次切削误差补偿量并重构叶片模型,生成新的数控加工程序,最终使加工误差满足公差要求。通过迭代学习算法对补偿模型的计算,可以有效减少补偿次数,提高补偿加工效率。
- 航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法
- 作者： 丛靖梅 莫蓉 张莹 王奇 来源： 机械科学与技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 迭代学习 航空发动机 误差补偿 叶片
- 描述： 航空航天复杂薄壁件在数控铣削的过程中,由于实际加工结果与理论尺寸的不一致,导致了加工误差的存在,从而降低了零件的精度,进而直接影响其使用性能。针对航空发动机薄壁叶片在加工时产生的以弹性变形为主的综合误差,研究了航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法。基于弹性变形理论、泰勒展开建立误差补偿模型,根据前次加工后的数据通过学习迭代算法,计算出下一次切削误差补偿量并重构叶片模型,生成新的数控加工程序,最终使加工误差满足公差要求。通过迭代学习算法对补偿模型的计算,可以有效减少补偿次数,提高补偿加工效率。
- 航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法
- 作者： 丛靖梅 莫蓉 张莹 王奇 来源： 机械科学与技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 迭代学习 航空发动机 误差补偿 叶片
- 描述： 航空航天复杂薄壁件在数控铣削的过程中,由于实际加工结果与理论尺寸的不一致,导致了加工误差的存在,从而降低了零件的精度,进而直接影响其使用性能。针对航空发动机薄壁叶片在加工时产生的以弹性变形为主的综合误差,研究了航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法。基于弹性变形理论、泰勒展开建立误差补偿模型,根据前次加工后的数据通过学习迭代算法,计算出下一次切削误差补偿量并重构叶片模型,生成新的数控加工程序,最终使加工误差满足公差要求。通过迭代学习算法对补偿模型的计算,可以有效减少补偿次数,提高补偿加工效率。