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运载火箭动力系统五通连接器机器人GTAW质量控制系统

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-18页
第1章 绪论第18-38页
   ·选题背景及意义第18-19页
   ·机器视觉及其在焊接中的应用第19-29页
     ·机器视觉第19-20页
     ·机器视觉在焊接中的应用第20-29页
   ·焊缝成形与质量控制第29-37页
     ·焊接变形预测与控制的研究现状第29-31页
     ·焊接动态过程建模研究现状第31-33页
     ·焊接过程控制研究现状第33-36页
     ·焊接专家系统的国内外研究状况第36-37页
   ·本文研究内容第37-38页
第2章 五通连接器焊接变形预测与工艺优化第38-56页
   ·焊接温度场第38-47页
     ·温度场分析的基本理论第38-43页
     ·五通连接器焊接温度场第43-47页
   ·焊接过程的热弹塑性分析第47-49页
   ·五通连接器焊接工艺优化第49-53页
     ·焊接顺序对五通连接器焊接变形的影响第49-51页
     ·热输入量对焊接成形的影响第51-53页
   ·焊接工装优化设计第53-54页
   ·本章小结第54-56页
第3章 铝合金弧焊机器人焊接质量控制系统平台第56-70页
   ·弧焊机器人焊接系统第56-68页
     ·接口电路装置及标定第57-60页
     ·弧焊机器人视觉系统第60-68页
   ·弧焊机器人焊接系统软件构成第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第4章 熔池表面形状机理分析与熔池二维信息获取第70-98页
   ·熔池图像类型分析第70-72页
   ·正反面熔池几何特征参数定义第72-74页
   ·正面焊缝区图像处理第74-88页
     ·图像数据特征分析第74-75页
     ·小波去噪第75-82页
     ·图像分割第82-84页
     ·边界表示与描述第84-88页
   ·焊缝间隙图像处理第88-90页
   ·焊缝背面宽度图像处理第90-92页
   ·几类特殊熔池图像处理第92-95页
     ·退化图像第92-94页
     ·“过下塌”图像第94-95页
   ·图像处理算法验证及流程第95-97页
   ·本章小结第97-98页
第5章 铝合金GTAW 溶池动态过程建模第98-121页
   ·焊接过程模型分析第98-101页
     ·热源模型分析第98-100页
     ·传热过程模型分析第100-101页
   ·铝合金脉冲GTAW 动态过程HAMMERSTEIN 模型第101-111页
     ·Hammerstein 模型描述第101-103页
     ·Hammerstein 模型结构辨识第103-104页
     ·Hammerstein 模型参数辨识第104-105页
     ·线性环节时变参数估计第105-106页
     ·焊接过程模型辨识第106-111页
   ·背面熔宽神经网络预测模型第111-119页
     ·经典BP 网络回顾第112-113页
     ·RPROP 算法介绍第113-114页
     ·动态神经网络预测模型结构设计第114-119页
   ·本章小结第119-121页
第6章 铝合金GTAW 焊缝成形控制方法第121-139页
   ·焊缝成形控制变量的选择第121-123页
   ·PID 控制器设计第123-127页
     ·PID 控制算法第123-124页
     ·PID 控制器仿真第124-125页
     ·PID 控制实验第125-127页
   ·基于HAMMERSTEIN 模型的自校正控制器设计第127-132页
     ·非线性自校正控制器算法第128-130页
     ·控制器仿真第130-131页
     ·基于Hammerstein 模型自校正控制试验第131-132页
   ·基于参数预置前馈的复合智能控制器设计第132-135页
   ·控制工艺试验第135-138页
   ·本章小结第138-139页
第7章 运载火箭动力系统五通连接器焊接质量控制第139-151页
   ·机器人GTAW 焊缝成形控制试验第139-145页
     ·平焊法兰焊缝成形控制试验第140-142页
     ·螺旋管对接成形控制试验第142-145页
   ·五通连接器模拟件焊接质量控制试验第145-150页
   ·本章小结第150-151页
结论第151-153页
本文的创新点第153-154页
参考文献第154-162页
攻读博士学位期间发表及待发表论文及专利第162-164页
致谢第164页

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