CN118070984B - 一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及汽车配件制造设备工艺优化技术领域,特别是一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法及***。获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,计算模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度;根据模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数;基于物联网方式将预设加工参数发送至等离子加工设备的控制***上。能够有效提高汽车配件的加工精度和表面质量、减少加工变形、提高生产效率和节约成本,以及提高产品质量和一致性。
Description
技术领域
本发明涉及汽车配件制造设备工艺优化技术领域,特别是一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法及***。
背景技术
随着科技的快速发展,物联网技术已经渗透到各行各业,为生产制造、设备监控、远程控制等方面带来了革命性的变革。在汽车制造业中,汽车配件(如汽缸套、活塞环、曲轴等)的加工工艺对整车性能和安全性有着至关重要的影响。传统的汽车配件加工方法存在着效率低、精度不足、资源浪费等问题,难以满足现代汽车制造业对高精度、高效率和低成本的需求。等离子加工技术作为一种先进的加工技术,可以实现对各种金属材料的切割、焊接、表面处理等加工过程,从而实现对汽车配件的精确加工,确保配件的尺寸和形状符合设计要求,故,等离子加工工艺在汽车配件制造领域具有广泛的应用前景。鉴于此,在通过等离子加工设备对汽车配件进行加工时,如何对等离子加工设备的加工参数进行优化,进一步提高等离子加工设备的加工精度和加工效率,以及降低生产成本,是亟待解决的问题。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足,提供了一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法及***。
为达到上述目的本发明采用的技术方案为:
本发明第一方面公开了一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法,包括以下步骤:
获取目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数,根据所述标准工程图纸与标准加工参数构建等离子加工设备的动态模拟加工***;
获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,并计算所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度;
根据所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化,若不需要,则将标准加工参数作为预设加工参数;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数;
基于物联网方式将所述预设加工参数发送至等离子加工设备的控制***上,以使得控制***基于所述预设加工参数对目标汽车配件进行加工生产。
进一步地,本发明的一个较佳实施例中,获取目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数,根据所述标准工程图纸与标准加工参数构建等离子加工设备的动态模拟加工***,具体为:
制定目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数;
获取等离子加工工艺步骤中等离子加工设备所对应的设备三维模型图,将所述设备三维模型图转化为STEP格式;
将格式转化后的设备三维模型图导入Solidworks软件中,并对于等离子加工设备中的运动部件,在Solidworks软件中为运行部件定义运动范围和约束条件,以模拟等离子加工设备的实际运动,得到等离子加工设备的动态三维模型图;
根据所述标准加工参数在Solidworks软件为等离子加工设备的动态三维模型图设定运动参数,得到等离子加工设备的动态模拟加工***。
进一步地,本发明的一个较佳实施例中,获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,并计算所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度,具体为:
根据所述标准工程图纸绘制目标汽车配件经过等离子加工工艺步骤加工后所对应的标准三维模型图;
通过超声波探测仪对加工前的目标汽车配件进行扫描探测,并获取加工前的目标汽车配件所反馈的声波数据,基于所述声波数据构建加工前的目标汽车配件的实际三维模型图;
将目标汽车配件的实际三维模型图输入至所述动态模拟加工***中,以基于所述动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到目标汽车配件经过模拟加工后的模拟三维模型图;
构建三维坐标系,将所述模拟三维模型图与标准三维模型图导入至所述三维坐标系中,并获取所述模拟三维模型图与标准三维模型图的定位基准面;
使得所述模拟三维模型图与标准三维模型图的定位基准面在所述三维坐标系中相互重合,以对所述模拟三维模型图与标准三维模型图进行配准处理;
配准完毕后,在所述三维坐标系中检索出所述模拟三维模型图与标准三维模型图相重合的模型区域与不相重合的模型区域;
根据所述相重合的模型区域与不相重合的模型区域确定出所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度。
进一步地,本发明的一个较佳实施例中,根据所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化,若不需要,则将标准加工参数作为预设加工参数;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数,具体为:
将所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度与预设阈值进行比较;
若所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度大于预设阈值,则将所述标准加工参数作为加工该目标汽车配件的预设加工参数;
若所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度不大于预设阈值,则获取加工前的目标汽车配件的实际三维模型图,并对所述实际三维模型图进行分析,得到分析结果;
若分析结果为该加工前的目标汽车配件是不可进行加工工件,则不对该目标汽车配件进行加工处理,并将该加工前的目标汽车配件直接转移至报废工站上进行报废处理;
若分析结果为该加工前的目标汽车配件是可进行加工工件,则在提前构建好的知识图谱中提取得到若干个缺陷三维模型图,并计算所述实际三维模型图与各缺陷三维模型图之间的重合度;
构建大小排序表,并将所述实际三维模型图与各缺陷三维模型图之间的重合度输入至所述大小排序表中进行排序,根据排序结果提取出最大重合度;
获取与最大重合度对应的缺陷三维模型图,根据与最大重合度对应的缺陷三维模型图在所述知识图谱中匹配得到相应的优化加工参数,并将匹配得到的优化加工参数作为加工该目标汽车配件的预设加工参数。
进一步地,本发明的一个较佳实施例中,对所述实际三维模型图进行分析,得到分析结果,具体为:
获取加工前的目标汽车配件的实际三维模型图,并对所述实际三维模型图进行特征识别处理,得到所述实际三维模型图中的缺陷特征信息;其中,所述缺陷特征信息包括缺陷类型、缺陷形态以及缺陷尺寸;
根据所述缺陷特征信息计算出实际三维模型图中缺陷总体积值,并计算所述实际三维模型图的模型总体积值;
将所述缺陷总体积值与模型总体积值进行比值处理,得到实际三维模型图中缺陷占比度;将实际三维模型图中缺陷占比度与预设占比度进行比较;
若实际三维模型图中缺陷占比度大于预设占比度,则将该加工前的目标汽车配件标记为不可进行加工工件;
若实际三维模型图中缺陷占比度不大于预设占比度,则对所述实际三维模型图进行有限元分析,分析得到该加工前的目标汽车配件的内应力值;将该加工前的目标汽车配件的内应力值与预设内应力阈值进行比较;
若该加工前的目标汽车配件的内应力值大于预设内应力阈值,则将该加工前的目标汽车配件标记为不可进行加工工件;
若该加工前的目标汽车配件的内应力值不大于预设内应力阈值,则将该加工前的目标汽车配件标记为可进行加工工件。
进一步地,本发明的一个较佳实施例中,所述知识图谱的构建步骤具体为:
获取生产车间中所有等离子加工设备的设备工作日志,并在所述设备工作日志中获取生产车间中等离子加工设备对存在各种缺陷的缺陷汽车配件进行加工时的各种历史加工参数;并获取经过各种历史加工参数加工后相应缺陷汽车配件的精度等级;
获取精度等级最高的历史加工参数,以及将精度等级最高的历史加工参数作为相应缺陷汽车配件的优化加工参数;
在所述设备工作日志中进一步获取各缺陷汽车配件对应的特征图像信息,根据所述特征图像信息构建各缺陷汽车配件的缺陷三维模型图;
将各缺陷汽车配件的缺陷三维模型图及其对应的优化加工参数进行压缩捆绑,得到若干个参数数据包;
构建知识图谱,并将若干个参数数据包导入所述知识图谱中,并定期对所述知识图谱进行更新。
本发明第二方面公开了一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化***,所述汽车配件生产工艺优化***包括存储器与处理器,所述存储器中存储有汽车配件生产工艺优化方法程序,当所述汽车配件生产工艺优化方法程序被所述处理器执行时,实现如下步骤:
获取目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数,根据所述标准工程图纸与标准加工参数构建等离子加工设备的动态模拟加工***;
获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,并计算所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度;
根据所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化,若不需要,则将标准加工参数作为预设加工参数;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数;
基于物联网方式将所述预设加工参数发送至等离子加工设备的控制***上,以使得控制***基于所述预设加工参数对目标汽车配件进行加工生产。
本发明解决了背景技术中存在的技术缺陷,本发明具备以下有益效果:获取目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数,根据所述标准工程图纸与标准加工参数构建等离子加工设备的动态模拟加工***;获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,并计算所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度;根据所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化,若不需要,则将标准加工参数作为预设加工参数;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数;基于物联网方式将所述预设加工参数发送至等离子加工设备的控制***上,以使得控制***基于所述预设加工参数对目标汽车配件进行加工生产。通过本方法能够有效提高汽车配件的加工精度和表面质量、减少加工变形、提高生产效率和节约成本,以及提高产品质量和一致性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
图1为一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法的整体方法流程图;
图2为一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法的部分方法流程图;
图3为一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化***的***框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示,本发明第一方面公开了一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法,包括以下步骤:
S102:获取目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数,根据所述标准工程图纸与标准加工参数构建等离子加工设备的动态模拟加工***;
S104:获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,并计算所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度;
S106:根据所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化,若不需要,则将标准加工参数作为预设加工参数;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数;
S108:基于物联网方式将所述预设加工参数发送至等离子加工设备的控制***上,以使得控制***基于所述预设加工参数对目标汽车配件进行加工生产。
如图2所示,进一步地,本发明的一个较佳实施例中,获取目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数,根据所述标准工程图纸与标准加工参数构建等离子加工设备的动态模拟加工***,具体为:
S202:制定目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数;
S204:获取等离子加工工艺步骤中等离子加工设备所对应的设备三维模型图,将所述设备三维模型图转化为STEP格式;
S206:将格式转化后的设备三维模型图导入Solidworks软件中,并对于等离子加工设备中的运动部件,在Solidworks软件中为运行部件定义运动范围和约束条件,以模拟等离子加工设备的实际运动,得到等离子加工设备的动态三维模型图;
其中,对于设备中的可动部件,需要在三维软件中创建运动组件,如滑动、旋转、铰接等。通过定义这些组件的运动范围和约束条件,可以模拟设备的实际运动;并且为了使设备运行仿真更加真实,可以添加一些控制逻辑,如传感器、执行器、控制器等,这些组件可以根据设备的加工参数和实际工况进行自动化控制;
S208:根据所述标准加工参数在Solidworks软件为等离子加工设备的动态三维模型图设定运动参数,得到等离子加工设备的动态模拟加工***。
需要说明的是,通过相关技术人员提前制定目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数。标准工程图纸是指根据汽车行业标准和规范,绘制的具有统一格式和标识的图纸,用于指导汽车配件的设计、加工和生产,标准工程图纸通常包括配件的三视图(主视图、俯视图、侧视图)、剖视图、尺寸标注、公差要求、材料要求、表面处理要求等内容,以确保配件的精确制造和装配。标准加工参数是指在加工汽车配件时所需的一组固定的参数值,包括等离子的切削速度、进给速度、脉冲宽度等,这些参数是根据汽车配件的设计要求、材料特性、加工设备性能等因素综合考虑而确定的,旨在保证配件加工的质量、精度和效率。另外,还需要说明的是,标准加工参数是将加工前的目标汽车配件假想为理想状态(即不存在任何缺陷瑕疵)条件之下制定得到的理想参数。
进一步地,本发明的一个较佳实施例中,获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,并计算所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度,具体为:
根据所述标准工程图纸绘制目标汽车配件经过等离子加工工艺步骤加工后所对应的标准三维模型图;
其中,可以利用Solidworks、CAD等建模软件根据所述标准工程图纸绘制目标汽车配件经过等离子加工工艺步骤加工后所对应的标准三维模型图;标准三维模型图表征的是经过等离子加工工艺步骤加工后目标汽车配件的尺寸、形状以及缺陷等各特征均为理想状态的三维模型图;
通过超声波探测仪对加工前的目标汽车配件进行扫描探测,并获取加工前的目标汽车配件所反馈的声波数据,基于所述声波数据构建加工前的目标汽车配件的实际三维模型图;
将目标汽车配件的实际三维模型图输入至所述动态模拟加工***中,以基于所述动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到目标汽车配件经过模拟加工后的模拟三维模型图;
其中,模拟三维模型图表征的是利用动态模拟加工***对加工前的目标汽车配件进行模拟加工后所得到的三维模型图,可以理解为该模型图是基于标准加工参数所加工得到的;
构建三维坐标系,将所述模拟三维模型图与标准三维模型图导入至所述三维坐标系中,并获取所述模拟三维模型图与标准三维模型图的定位基准面;
其中,可以利用Solidworks、CAD等构建三维坐标系,模拟三维模型图与标准三维模型图的定位基准面的具***置可以在标准工程图纸中查询得到;
使得所述模拟三维模型图与标准三维模型图的定位基准面在所述三维坐标系中相互重合,以对所述模拟三维模型图与标准三维模型图进行配准处理;
配准完毕后,在所述三维坐标系中检索出所述模拟三维模型图与标准三维模型图相重合的模型区域与不相重合的模型区域;
根据所述相重合的模型区域与不相重合的模型区域确定出所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度。
需要说明的是,可以将所述模拟三维模型图与标准三维模型图相重合的模型区域与不相重合的模型区域进行比值处理,从而确定出两者的重叠程度。通过模拟等离子加工,可以验证加工过程中的等离子喷射、材料去除和表面改性效果是否符合设计要求,得到的模拟三维模型图可以展示加工后的配件表面特征和形态,从而调整等离子喷射能量、喷嘴距离、气体流量等加工参数,有针对性进一步优化设备加工参数,提高配件的加工精度。
进一步地,本发明的一个较佳实施例中,根据所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化,若不需要,则将标准加工参数作为预设加工参数;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数,具体为:
将所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度与预设阈值进行比较;
若所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度大于预设阈值,则将所述标准加工参数作为加工该目标汽车配件的预设加工参数;
若所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度不大于预设阈值,则获取加工前的目标汽车配件的实际三维模型图,并对所述实际三维模型图进行分析,得到分析结果;
若分析结果为该加工前的目标汽车配件是不可进行加工工件,则不对该目标汽车配件进行加工处理,并将该加工前的目标汽车配件直接转移至报废工站上进行报废处理;
若分析结果为该加工前的目标汽车配件是可进行加工工件,则在提前构建好的知识图谱中提取得到若干个缺陷三维模型图,并计算所述实际三维模型图与各缺陷三维模型图之间的重合度;
构建大小排序表,并将所述实际三维模型图与各缺陷三维模型图之间的重合度输入至所述大小排序表中进行排序,根据排序结果提取出最大重合度;
获取与最大重合度对应的缺陷三维模型图,根据与最大重合度对应的缺陷三维模型图在所述知识图谱中匹配得到相应的优化加工参数,并将匹配得到的优化加工参数作为加工该目标汽车配件的预设加工参数。
其中,对所述实际三维模型图进行分析,得到分析结果,具体为:
获取加工前的目标汽车配件的实际三维模型图,并对所述实际三维模型图进行特征识别处理,得到所述实际三维模型图中的缺陷特征信息;其中,所述缺陷特征信息包括缺陷类型、缺陷形态以及缺陷尺寸;
根据所述缺陷特征信息计算出实际三维模型图中缺陷总体积值,并计算所述实际三维模型图的模型总体积值;
将所述缺陷总体积值与模型总体积值进行比值处理,得到实际三维模型图中缺陷占比度;将实际三维模型图中缺陷占比度与预设占比度进行比较;
若实际三维模型图中缺陷占比度大于预设占比度,则将该加工前的目标汽车配件标记为不可进行加工工件;
若实际三维模型图中缺陷占比度不大于预设占比度,则对所述实际三维模型图进行有限元分析,分析得到该加工前的目标汽车配件的内应力值;将该加工前的目标汽车配件的内应力值与预设内应力阈值进行比较;
若该加工前的目标汽车配件的内应力值大于预设内应力阈值,则将该加工前的目标汽车配件标记为不可进行加工工件;
其中,通过获取目标汽车配件的材料性能,从而根据目标汽车配件抗拉强度、屈服强度、硬度等力学性能指标,并结合专家经验从而确定出目标汽车配件的预设内应力阈值;
若该加工前的目标汽车配件的内应力值不大于预设内应力阈值,则将该加工前的目标汽车配件标记为可进行加工工件。
需要说明的是,将模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度与预设阈值进行比较;若所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度大于预设阈值,说明模拟三维模型图与标准三维模型图之间相似程度较高,说明在经过标准加工参数加工后,所加工出来的汽车配件的尺寸、形状等均能够满足要求,此时不需要对加工参数进行优化,直接则将所述标准加工参数作为加工该目标汽车配件的预设加工参数,然后对该汽车配件进行加工生产即可,通过此方式直接调用标准加工参数进行加工,在满足工件精度要求的前提下,还能够有效提高加工效率。
若所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度不大于预设阈值,说明模拟三维模型图与标准三维模型图之间相似程度较低,说明在经过标准加工参数加工后,所加工出来的汽车配件的尺寸、形状等不能够满足要求,此时需要对加工参数进行优化。具体来说,首先,通过分析加工前的目标汽车配件的缺陷占比度与内应力值情况,若加工前的目标汽车配件中缺陷占比度大于预设占比度,则将该加工前的目标汽车配件标记为不可进行加工工件,该工件并不适合用于加工,即使对其进行加工,所加工出来的成品工件极大概率是废品,这是由于缺陷浓度过高的汽车配件表面与内部可能存在大量的裂纹、气孔、夹杂等缺陷,这些缺陷会导致等离子加工过程中无法获得理想的加工质量,缺陷会影响等离子喷射的能量传递和材料去除效果,导致加工表面粗糙度增加、加工精度降低,甚至可能造成配件表面进一步损坏,从而造成报废。同样,内应力值过高的工件也不适合用于加工,这是由于汽车配件中的内应力过大会导致在加工过程中释放,导致零件变形、开裂或失效,同样会造成工件报废。鉴于此,若分析结果为该加工前的目标汽车配件是不可进行加工工件,则不对该目标汽车配件进行加工处理,并将该加工前的目标汽车配件直接转移至报废工站上进行报废处理,通过此方式能够避免出现所加工出来的汽车配件是废品依旧对其进行等离子加工的情况,能够对无法加工的工件进行提前报废处理,有效降低加工成本。
若分析结果为该加工前的目标汽车配件是可进行加工工件,则在提前构建好的知识图谱中提取得到若干个缺陷三维模型图,并计算所述实际三维模型图与各缺陷三维模型图之间的重合度(计算方式与上文提及的计算模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度相同);然后构建大小排序表,并将实际三维模型图与各缺陷三维模型图之间的重合度输入至所述大小排序表中进行排序,根据排序结果提取出最大重合度;获取与最大重合度对应的缺陷三维模型图,然后在知识图谱中提取出与最大重合度对应的缺陷三维模型图的参数数据包,从在该提取得到的参数数据包中获取对应优化加工参数,并将匹配得到的优化加工参数作为加工该目标汽车配件的预设加工参数。通过优化加工参数,可以有效控制等离子加工过程中的能量传递和材料去除效果,从而提高汽车配件的加工精度和表面质量,能够有效提高加工产品良率与加工精度。
综上所述,通过本方法能够有效提高汽车配件的加工精度和表面质量、减少加工变形、提高生产效率和节约成本,以及提高产品质量和一致性,有助于提升汽车配件生产的质量和效率,提高企业的竞争力和市场地位。
进一步地,本发明的一个较佳实施例中,所述知识图谱的构建步骤具体为:
获取生产车间中所有等离子加工设备的设备工作日志,并在所述设备工作日志中获取生产车间中等离子加工设备对存在各种缺陷的缺陷汽车配件进行加工时的各种历史加工参数;并获取经过各种历史加工参数加工后相应缺陷汽车配件的精度等级;
获取精度等级最高的历史加工参数,以及将精度等级最高的历史加工参数作为相应缺陷汽车配件的优化加工参数;
在所述设备工作日志中进一步获取各缺陷汽车配件对应的特征图像信息,根据所述特征图像信息构建各缺陷汽车配件的缺陷三维模型图;
将各缺陷汽车配件的缺陷三维模型图及其对应的优化加工参数进行压缩捆绑,得到若干个参数数据包;
构建知识图谱,并将若干个参数数据包导入所述知识图谱中,并定期对所述知识图谱进行更新。
需要说明的是,等离子加工设备的设备工作日志是记录设备日常运行和生产过程中关键信息的文档,该工作日志通常包括设备基本信息、操作人员信息、工作内容、工作时间、加工情况、异常情况、维护保养、安全记录等内容。
此外,本方法还包括以下步骤:
在等离子加工设备对目标汽车配件进行加工过程中,在若干个预设加工时间节点获取等离子加工设备的实际加工参数;并获取等离子加工设备在各个预设加工时间节点对应的预设加工参数;
计算各个同一预设加工时间节点的实际加工参数与预设加工参数之间的差值,得到等离子加工设备在预设加工时间节点的加工参数差值;并将等离子加工设备在预设加工时间节点的加工参数差值逐一与预设差值阈值进行比较;
若某一加工参数差值大于预设差值阈值,则将相应的预设加工时间节点记录为异常加工时间节点;
若某一加工参数差值不大于预设差值阈值,则将相应的预设加工时间节点记录为正常加工时间节点;
统计异常加工时间节点的数量,将异常加工时间节点的数量与预设数值进行比较;若异常加工时间节点的数量大于预设数值,则将等离子加工设备的加工参数运行情况标记为异常情况;若异常加工时间节点的数量不大于预设数值,则将等离子加工设备的加工参数运行情况标记为正常情况。
需要说明的是,本步骤通过分析等离子加工设备在实际加工过程中的实际加工参数情况,从而快速判断出等离子加工设备的加工参数运行情况是否正常,以判断是否需要对目标汽车配件的加工工况进行分析。
此外,本方法还包括以下步骤:
根据等离子加工设备的设备工作日志获取等离子加工设备在加工目标汽车配件时发生各种异常工况所对应的异常工况图像信息;
若等离子加工设备的加工参数运行情况为异常情况,则获取目标汽车配件在加工过程中的实时加工图像信息;
基于感知哈希算法计算所述实时加工图像信息与各异常工况图像信息之间的哈希值,根据所述哈希值确定出所述实时加工图像信息与各异常工况图像信息之间的相似度;
将所述实时加工图像信息与各异常工况图像信息之间的相似度逐一与预设相似度进行比较;
所述存在至少一个相似度大于预设相似度的情况,根据所述实时加工图像信息构建目标汽车配件的实时加工工况三维模型图;并获取目标汽车配件经过等离子加工工艺步骤加工后所对应的标准三维模型图;
将所述实时加工工况三维模型图以第一色彩进行着色处理,将所述标准三维模型图以第二色彩进行着色处理;构建虚拟空间,将着色后的实时加工工况三维模型图与标准三维模型图导入所述虚拟空间中进行配对处理;
配对完成后,获取实时加工工况三维模型图与标准三维模型图相互交叠的模型区域部分;判断所述相互交叠的模型区域部分是否存在第一色彩;
若存在,则立即停止对该目标汽车配件进行加工,并对该目标汽车配件进行报废处理。
需要说明的是,若等离子加工设备的加工参数运行情况为异常情况,说明由于加工参数异常可能会导致加工中的目标汽车配件也出现了加工工况异常情况,需要进一步分析目标汽车配件的加工工况,此时则获取目标汽车配件在加工过程中的实时加工图像信息,若实时加工图像信息与各异常工况图像信息存在相似情况,则说明目标汽车配件的加工工况异常,将所述实时加工工况三维模型图以第一色彩(如黄色)进行着色处理,将所述标准三维模型图以第二色彩(如红色)进行着色处理。然后获取实时加工工况三维模型图与标准三维模型图相互交叠的模型区域部分,若相互交叠的模型区域部分存在第一色彩,此时则说明目标汽车配件的材料已经被过渡切除,此时该目标汽车配件已经是废品,此时则立即停止对该目标汽车配件进行加工,并对该目标汽车配件进行报废处理,通过此方式能够及时发现加工中的半成品是否已经是废品,从而对已经是废品的半成品进行及时报废处理,避免出现半成品是废品依旧对其进行继续加工情况,能够降低报废成本。
如图3所示,本发明第二方面公开了一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化***,所述汽车配件生产工艺优化***包括存储器60与处理器80,所述存储器60中存储有汽车配件生产工艺优化方法程序,当所述汽车配件生产工艺优化方法程序被所述处理器80执行时,实现如下步骤:
获取目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数,根据所述标准工程图纸与标准加工参数构建等离子加工设备的动态模拟加工***;
获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,并计算所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度;
根据所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化,若不需要,则将标准加工参数作为预设加工参数;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数;
基于物联网方式将所述预设加工参数发送至等离子加工设备的控制***上,以使得控制***基于所述预设加工参数对目标汽车配件进行加工生产。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,如:多个单元或组件可以结合,或可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口,设备或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元;既可以位于一个地方,也可以分布到多个网络单元上;可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中,也可以是各单元分别单独作为一个单元,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中;上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:移动存储设备、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者,本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数,根据所述标准工程图纸与标准加工参数构建等离子加工设备的动态模拟加工***;
获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,并计算所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度;
根据所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化,若不需要,则将标准加工参数作为预设加工参数;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数;
基于物联网方式将所述预设加工参数发送至等离子加工设备的控制***上,以使得控制***基于所述预设加工参数对目标汽车配件进行加工生产;
其中,获取目标汽车配件的实际三维模型图,根据所述实际三维模型图与动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到模拟三维模型图,并计算所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度,具体为:
根据所述标准工程图纸绘制目标汽车配件经过等离子加工工艺步骤加工后所对应的标准三维模型图;
通过超声波探测仪对加工前的目标汽车配件进行扫描探测,并获取加工前的目标汽车配件所反馈的声波数据,基于所述声波数据构建加工前的目标汽车配件的实际三维模型图;
将目标汽车配件的实际三维模型图输入至所述动态模拟加工***中,以基于所述动态模拟加工***对目标汽车配件进行模拟加工,得到目标汽车配件经过模拟加工后的模拟三维模型图;
构建三维坐标系,将所述模拟三维模型图与标准三维模型图导入至所述三维坐标系中,并获取所述模拟三维模型图与标准三维模型图的定位基准面;
使得所述模拟三维模型图与标准三维模型图的定位基准面在所述三维坐标系中相互重合,以对所述模拟三维模型图与标准三维模型图进行配准处理;
配准完毕后,在所述三维坐标系中检索出所述模拟三维模型图与标准三维模型图相重合的模型区域与不相重合的模型区域;
根据所述相重合的模型区域与不相重合的模型区域确定出所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度;
其中,根据所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度判断是否需要对标准加工参数进行优化,若不需要,则将标准加工参数作为预设加工参数;若需要,则获取优化加工参数,并将优化加工参数作为预设加工参数,具体为:
将所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度与预设阈值进行比较;
若所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度大于预设阈值,则将所述标准加工参数作为加工该目标汽车配件的预设加工参数;
若所述模拟三维模型图与标准三维模型图之间的重叠程度不大于预设阈值,则获取加工前的目标汽车配件的实际三维模型图,并对所述实际三维模型图进行分析,得到分析结果;
若分析结果为该加工前的目标汽车配件是不可进行加工工件,则不对该目标汽车配件进行加工处理,并将该加工前的目标汽车配件直接转移至报废工站上进行报废处理;
若分析结果为该加工前的目标汽车配件是可进行加工工件,则在提前构建好的知识图谱中提取得到若干个缺陷三维模型图,并计算所述实际三维模型图与各缺陷三维模型图之间的重合度;
构建大小排序表,并将所述实际三维模型图与各缺陷三维模型图之间的重合度输入至所述大小排序表中进行排序,根据排序结果提取出最大重合度;
获取与最大重合度对应的缺陷三维模型图,根据与最大重合度对应的缺陷三维模型图在所述知识图谱中匹配得到相应的优化加工参数,并将匹配得到的优化加工参数作为加工该目标汽车配件的预设加工参数;
其中,对所述实际三维模型图进行分析,得到分析结果,具体为:
获取加工前的目标汽车配件的实际三维模型图,并对所述实际三维模型图进行特征识别处理,得到所述实际三维模型图中的缺陷特征信息;其中,所述缺陷特征信息包括缺陷类型、缺陷形态以及缺陷尺寸;
根据所述缺陷特征信息计算出实际三维模型图中缺陷总体积值,并计算所述实际三维模型图的模型总体积值;
将所述缺陷总体积值与模型总体积值进行比值处理,得到实际三维模型图中缺陷占比度;将实际三维模型图中缺陷占比度与预设占比度进行比较;
若实际三维模型图中缺陷占比度大于预设占比度,则将该加工前的目标汽车配件标记为不可进行加工工件;
若实际三维模型图中缺陷占比度不大于预设占比度,则对所述实际三维模型图进行有限元分析,分析得到该加工前的目标汽车配件的内应力值;将该加工前的目标汽车配件的内应力值与预设内应力阈值进行比较;
若该加工前的目标汽车配件的内应力值大于预设内应力阈值,则将该加工前的目标汽车配件标记为不可进行加工工件;
若该加工前的目标汽车配件的内应力值不大于预设内应力阈值,则将该加工前的目标汽车配件标记为可进行加工工件;
还包括以下步骤:
根据等离子加工设备的设备工作日志获取等离子加工设备在加工目标汽车配件时发生各种异常工况所对应的异常工况图像信息;
若等离子加工设备的加工参数运行情况为异常情况,则获取目标汽车配件在加工过程中的实时加工图像信息;
基于感知哈希算法计算所述实时加工图像信息与各异常工况图像信息之间的哈希值,根据所述哈希值确定出所述实时加工图像信息与各异常工况图像信息之间的相似度;
将所述实时加工图像信息与各异常工况图像信息之间的相似度逐一与预设相似度进行比较;
若存在至少一个相似度大于预设相似度的情况,则根据所述实时加工图像信息构建目标汽车配件的实时加工工况三维模型图;并获取目标汽车配件经过等离子加工工艺步骤加工后所对应的标准三维模型图;
将所述实时加工工况三维模型图以第一色彩进行着色处理,将所述标准三维模型图以第二色彩进行着色处理;构建虚拟空间,将着色后的实时加工工况三维模型图与标准三维模型图导入所述虚拟空间中进行配对处理;
配对完成后,获取实时加工工况三维模型图与标准三维模型图相互交叠的模型区域部分;判断所述相互交叠的模型区域部分是否存在第一色彩;
若存在,则立即停止对该目标汽车配件进行加工,并对该目标汽车配件进行报废处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法,其特征在于,获取目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数,根据所述标准工程图纸与标准加工参数构建等离子加工设备的动态模拟加工***,具体为:
制定目标汽车配件在等离子加工工艺步骤所对应的标准工程图纸与标准加工参数;
获取等离子加工工艺步骤中等离子加工设备所对应的设备三维模型图,将所述设备三维模型图转化为STEP格式;
将格式转化后的设备三维模型图导入Solidworks软件中,并对于等离子加工设备中的运动部件,在Solidworks软件中为运行部件定义运动范围和约束条件,以模拟等离子加工设备的实际运动,得到等离子加工设备的动态三维模型图;
根据所述标准加工参数在Solidworks软件为等离子加工设备的动态三维模型图设定运动参数,得到等离子加工设备的动态模拟加工***。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法,其特征在于,所述知识图谱的构建步骤具体为:
获取生产车间中所有等离子加工设备的设备工作日志,并在所述设备工作日志中获取生产车间中等离子加工设备对存在各种缺陷的缺陷汽车配件进行加工时的各种历史加工参数;并获取经过各种历史加工参数加工后相应缺陷汽车配件的精度等级;
获取精度等级最高的历史加工参数,以及将精度等级最高的历史加工参数作为相应缺陷汽车配件的优化加工参数;
在所述设备工作日志中进一步获取各缺陷汽车配件对应的特征图像信息,根据所述特征图像信息构建各缺陷汽车配件的缺陷三维模型图;
将各缺陷汽车配件的缺陷三维模型图及其对应的优化加工参数进行压缩捆绑,得到若干个参数数据包;
构建知识图谱,并将若干个参数数据包导入所述知识图谱中,并定期对所述知识图谱进行更新。
4.一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化***,其特征在于,所述汽车配件生产工艺优化***包括存储器与处理器,所述存储器中存储有汽车配件生产工艺优化方法程序,当所述汽车配件生产工艺优化方法程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1-3任一项所述的汽车配件生产工艺优化方法步骤。
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Citations (2)
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CN117274259A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-22 | 深圳市利新联电子有限公司 | 一种基于物联网的键盘生产设备管理方法及*** |
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-
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116992740A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-03 | 深圳市松青锌镁铝精密压铸有限公司 | 一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法及*** |
CN117274259A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-22 | 深圳市利新联电子有限公司 | 一种基于物联网的键盘生产设备管理方法及*** |
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