產(chǎn)品拆卸在可持續(xù)制造中扮演著重要的角色,它是再制造過程的第一步同時也決定了再制造生產(chǎn)的效率和能力。工業(yè)機器人作為智能制造裝備,滿足低能耗高效益的可持續(xù)生產(chǎn)特點,已經(jīng)開始應用于半自動化的產(chǎn)品拆卸。然而,當前工業(yè)機器人拆卸過程并沒有完全實現(xiàn)全自動生產(chǎn)和人機共融協(xié)作,要想進一步提高拆卸效率、降低生產(chǎn)能耗、減少生產(chǎn)成本、優(yōu)化生產(chǎn)節(jié)拍,增加生產(chǎn)靈活性,必須對工業(yè)機器人拆卸過程的裝備能力進行統(tǒng)一描述和動態(tài)建模。此外,由于拆卸過程工具缺失,零件不足,信息不明,序列紊亂或者環(huán)境改變等原因導致的生產(chǎn)事故也時有發(fā)生。針對上述問題,本文重點研究再制造中工業(yè)機器人拆卸能力的動態(tài)建模方法,主要的研究工作如下:(1)構建工業(yè)機器人拆卸能力統(tǒng)一動態(tài)模型。針對工業(yè)機器人再制造拆卸過程多源異構的數(shù)據(jù)來源,對數(shù)據(jù)進行分類處理、特征描述和基于蜜蜂算法的關聯(lián)規(guī)則挖掘。構建工業(yè)機器人拆卸能力相關的多維數(shù)據(jù)模型、元數(shù)據(jù)模型并基于元數(shù)據(jù)模型挖掘拆卸能力屬性與制造狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的映射關系。在此基礎上,構建工業(yè)機器人拆卸能力領域的基本概念、屬性和關聯(lián)關系。利用OWL本體描述語言和DDL動態(tài)邏輯語言完成工業(yè)機器人拆卸能力的統(tǒng)一動態(tài)建模。(...

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1近十年全國能源消耗總量及組成

本課題的研究工作主要來源于以下科研項目：（1）國家自然科學基金項目：物理模型驅動的工業(yè)機器人裝備運行能量有效多級協(xié)同優(yōu)化（NO.51775399）；（2）湖北省技術創(chuàng)新專項（對外科技合作類）：智能制造裝備可持續(xù)制造能力服務動態(tài)優(yōu)化方法研究（NO.2016AHB005）；（3）英國....

圖2-11基本信息子本體

利用本體OWL對上圖四個子本體構建形式化描述模型，在此基礎上的屬性和關系，最終實現(xiàn)基于本體的工業(yè)機器人拆卸能力的統(tǒng)一建模（1）基本信息本體_,_,_,__,...)_(_,_,_,_,SizeEquWeightEquPriceEquAssembly,EquAccessoryc....

圖2-12技術參數(shù)子本體

圖2-12技術參數(shù)子本體術參數(shù)子本體給出了工業(yè)機器人拆卸過程影響其拆卸能力的關數(shù)指的是制約和約束IR能力范圍的元素。如圖2-12所示，機器CP點的運行最大速度、最大加速度、軸最大角速度、最大負載、可重復率、可控軸數(shù)量、平均差錯時間（MTBF）和平均修復時間（將直接影....

圖2-13拆卸過程子本體

圖2-12技術參數(shù)子本體技術參數(shù)子本體給出了工業(yè)機器人拆卸過程影響其拆卸能力的關鍵因參數(shù)指的是制約和約束IR能力范圍的元素。如圖2-12所示，機器人末TCP點的運行最大速度、最大加速度、軸最大角速度、最大負載、最圍、可重復率、可控軸數(shù)量、平均差錯時間（MTBF）和....

本文編號：3930511