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数字孪生驱动的矿用设备维修MR辅助指导系统

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-21页
    1.1 选题背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-18页
        1.2.1 大型复杂装备辅助维修技术第11-14页
        1.2.2 混合现实关键维修技术第14-17页
        1.2.3 数字孪生技术第17-18页
    1.3 主要研究内容第18-21页
        1.3.1 主要研究内容第18-19页
        1.3.2 技术路线第19-21页
2 数字孪生驱动的设备维修MR辅助指导系统总体设计第21-30页
    2.1 系统需求分析第21-23页
        2.1.1 矿用设备维修特点第21页
        2.1.2 DT+MR辅助维修指导方法第21-23页
    2.2 系统功能分析第23-24页
    2.3 系统总体方案设计第24-27页
        2.3.1 设备故障维修MR辅助指导数字孪生模型第24-26页
        2.3.2 系统整体架构第26-27页
    2.4 系统主要模块实现第27-29页
        2.4.1 故障分析与数据匹配模块第27-28页
        2.4.2 MR故障维修指导模块第28页
        2.4.3 维修环境感知与注册融合模块第28页
        2.4.4 信息交互模块第28-29页
    2.5 小结第29-30页
3 矿用设备机械故障分析与维修行为建模第30-39页
    3.1 故障树分析法第30-34页
        3.1.1 故障树第30页
        3.1.2 故障树分析第30-31页
        3.1.3 矿用设备关键零部位故障树分析第31-34页
    3.2 维修过程行为树设计第34-38页
        3.2.1 虚拟维修指导过程需求分析第34-35页
        3.2.2 虚拟维修过程行为树设计第35-38页
        3.2.3 矿用设备关键零部位虚拟维修指导系统行为树应用第38页
    3.3 小结第38-39页
4 基于MR的设备故障辅助维修指导方法研究第39-55页
    4.1 维修环境感知第39-41页
    4.2 基于BIM-Unity3D-Holo Lens的设备三维建模第41-42页
    4.3 基于Unity3D的 MR辅助维修环境构建第42页
    4.4 空间坐标虚实映射第42-44页
        4.4.1 建立虚实空间坐标系第42-44页
        4.4.2 虚实坐标系之间的转换第44页
    4.5 基于三维注册的虚实模型融合方法第44-49页
        4.5.1 基于人工标识的三维注册融合算法第45-48页
        4.5.2 基于自然特征点的三维注册融合第48-49页
    4.6 维修指导过程的流程化表达第49-54页
        4.6.1 维修指导标准示意图序列设计第50-52页
        4.6.2 维修指导流程虚拟仿真片段设计第52页
        4.6.3 基于ID序列匹配的维修过程虚拟化表达第52-54页
    4.7 小结第54-55页
5 矿用设备维修指导系统信息交互集成第55-67页
    5.1 虚实空间数据交互反馈机制第55-56页
    5.2 故障数据交互第56-60页
        5.2.1 确定设备故障类别第57-58页
        5.2.2 混合现实设备数据库通讯第58页
        5.2.3 维修指导过程的数据驱动第58-60页
    5.3 混合现实人机交互系统第60-64页
        5.3.1 GUI交互界面设计第60-62页
        5.3.2 视线跟踪第62-64页
        5.3.4 手势识别第64页
        5.3.5 语音交互第64页
    5.4 远程专家在线交互技术第64-66页
    5.5 小结第66-67页
6 实验验证与分析第67-76页
    6.1 实验方案设计第67-69页
        6.1.1 实验方案及目的第67页
        6.1.2 系统实验平台组成第67-68页
        6.1.3 混合现实平台的建立与发布第68-69页
    6.2 系统功能调试与实现第69-74页
        6.2.1 故障分析与数据匹配实验第70页
        6.2.2 维修环境感知与虚实注册融合实验第70-72页
        6.2.3 人机交互实验第72页
        6.2.4 故障维修指导实验第72-74页
    6.3 小结第74-76页
7 结论与展望第76-78页
    7.1 结论第76-77页
    7.2 展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-84页
附录第84页

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