基于DenseNet算法的一维桁架数字化装配控制系统仿真及优化

来源：机床与液压杂志2022年第8期北京时间：

作者：白岩，YOU Jeongbong，王月

单位：北华大学机械工程学院,公州大学电气电子控制工程学部；公州大学电气电子控制工程学部；北华大学机械工程学院

摘要：为解决一维桁架在轨建造过程中存在的精确定位难及桁架工位拓展转换控制效率低的技术难题，提出运用数字孪生和人工智能相结合的方式，通过计算机建模技术，构建并完成集自动装配、搬运、检测、信息追溯为一体的数字化装配系统，并与传统工艺对比。结果表明:与传统工艺相比，基于DenseNet算法的数字化装配系统在提高桁架素材故障检测率、空间利用率，减少配套失误，实现全生命周期实时追溯，加快动作节拍等方面效果显著。研究结果为我国宇航制造企业以及装备制造业开展面向智能制造的产品数字化生产线建设提供参考。

关键词：桁架;数字化装配控制系统;DenseNet算法;机器学习

基金资助：吉林省科技发展计划项目（20200301044RQ）；吉林省高等教育改革研究重点课题（JLB5530520190719153732）；吉林省2019年教育科学“十三五”规划重点课题（zd19011）