【摘 要】
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在分析再制造装配与原始制造装配差异的基础上,提出一种“因件制宜”再制造装配过程优化控制方法;以再制造零部件的不确定性特征为输入,再制造装配工位操作补偿值为输出,构建
【机 构】
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宿州学院机械与电子工程学院; 上海交通大学安泰经济管理学院; 重庆大学机械传动国家重点实验室; 中北大学机械与动力工程学院;
【基金项目】
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中国博士后科学基金面上资助项目(2017M611574);教育部人文社会科学研究资助项目(17YJC630082);安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2017A438,KJ2017A439);安徽省高校优秀人才支持计划资助项(gxyq ZD2018082)
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在分析再制造装配与原始制造装配差异的基础上,提出一种“因件制宜”再制造装配过程优化控制方法;以再制造零部件的不确定性特征为输入,再制造装配工位操作补偿值为输出,构建了基于BP(Back Propagation)神经网络的再制造装配过程耦合模型,实现对再制造装配工位进行“因件制宜”的操作指导,保障再制造产品质量。将本方法集成在再制造发动机装配车间制造执行系统中,验证了所提方法的有效性和可行性,为再制造装配过程控制的精准化和实时化提供了理论和方法支持,也为再制造产品可靠性和服役安全性提供了技术支持。
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