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面向数字孪生的工业机器人车间虚拟化系统开题报告

 2020-03-19 12:33:07  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义

随着计算机技术的飞速发展,机器人技术已经渗透到世界各个行业,在人类的生产生活中发挥着极为重要的作用。特别是在制造业领域,工业机器人的加入使得传统制造在制造技术方面发生了质的变化,不再是单纯地依靠人力和传统的机器设备进行制造,极大地减少了人力和时间成本。流水线式的生产模式加快产品生产速度,精密的计算分析和控制技术提高产品质量,而随着虚拟现实技术的快速发展,虚拟现实技术与工业机器人车间相结合而建立的数字孪生虚拟车间已成为当前的研究热点。

数字孪生是信息物理系统与虚拟现实技术相结合的新一代技术,根据物理对象数据来构造1:1的虚拟模型,再利用历史数据和传感器更新的实时数据,重现物理对象的整个生产活动过程,并不断积累相关知识与物理对象进行信息融合与交互[1]

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2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究内容

本文通过联系实际,以小型工业机器人加工制造车间为原型进行数字孪生建模,对车间全部设备对象及加工制造过程进行数字化的虚拟仿真。主要研究3d max建模软件,研究、比较几种建模原理与方法,对工业机器人车间所有设备对象构建三维模型,以及如何用solidworks对模型文件进行格式转换。研究6自由度机器人的运动特点,以及基于数字孪生的原理,在demo3d仿真平台利用jscript、quicklogic编程语言根据机器人运动学原理驱动控制机器人,实现车间数字化虚拟生产线。

2.2 研究目标

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3. 研究计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,学习毕业设计研究内容所需理论的基础,确定毕业设计方案,完成开题报告。

第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译。

第6-9周:掌握3d max建模软件的使用,进行3d建模。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] 陶飞, 张萌, 程江峰,等. 数字孪生车间——一种未来车间运行新模式[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(1):1-9.
[2] Al-Ahmari A M, Abidi M H, Ahmad A, et al. Development of a virtual manufacturing assembly simulation system[J]. Advances in Mechanical Engineering, 2016, 8(3).
[3] H.Zou, H. Wang, L. Xie, Q.-S. Jia, An RFID indoor positioning system by using weighted path loss and extreme learning machine, in: 2013 IEEE 1st Int. Conf on Cyber—Physical Systems, Networks, and Applications, CPSNA 2013, Taipei, Taiwan, 2013, pp. 66-71.
[4] Terkaj W, Urgo M. A Virtual Factory Data Model as a Support Tool for the Simulation of Manufacturing Systems [J]. Procedia Cirp, 2015, 28:137-142. 
[5] Carelli R, Oliva E, Soria C, et al. Combined force and visual control of an industrial robot.[J]. 2004, 22(2):163-171.
[6] Cecil J, Pirela-Cruz M. Development of an information model for a virtual surgical environment[M]// American Journal of Physical Anthropology. 2010:347–351.
[7] Cassemiro E R, Rosario J M, Dumur D. Robot axis dynamics control using a virtual robotics environment[C]// Emerging Technologies and Factory Automation, 2005. Etfa 2005. IEEE Conference on. IEEE, 2005:7 pp.-311.
[8] Erdei T I, Molnár Z, Husi G. Robot visual and virtual control technology in industrial environment[C]// International Symposium on Small-Scale Intelligent Manufacturing Systems. IEEE, 2016.
[9] 李国鑫. 基于Unity3d的矿热炉车间虚拟仿真系统设计[D]. 内蒙古大学, 2017. 
[10] 陶飞, 程颖, 程江峰,等. 数字孪生车间信息物理融合理论与技术[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(8):1603-1611.
[11] 孟明辉, 周传德, 陈礼彬,等. 工业机器人的研发及应用综述简[J]. 上海交通大学学报, 2016(s1):98-101. 
[12] 孟韶南, 梁雁冰, 师恒. 基于ROS平台的六自由度机械臂运动规划[J]. 上海交通大学学报, 2016(s1):94-97.
[13] 韦有双, 王飞, 冯允成. 虚拟现实与系统仿真[J]. 计算机仿真, 1999(2):63-66.
[14] 季晨. 工业机器人姿态规划及轨迹优化研究[D]. 哈尔滨工业大学, 2013.
[15] 袁锋伟, 李必文, 何彬. 基于SolidWorks-VRML实现工业机器人在虚拟环境中建模[J]. 机电产品开发与创新, 2007, 20(2):14-16.

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