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基于数字样机的民机虚拟维修训练关键技术研究
  • 项目名称:基于数字样机的民机虚拟维修训练关键技术研究
  • 项目类别:联合基金项目
  • 批准号:60979019
  • 申请代码:F01
  • 项目来源:国家自然科学基金
  • 研究期限:2010-01-01-2012-12-31
  • 项目负责人:孙有朝
  • 负责人职称:教授
  • 依托单位:南京航空航天大学
  • 批准年度:2009
中文摘要:

深入研究民机虚拟维修训练的基本原理、方法与关键技术,构建支持民机虚拟维修训练的基本理论、方法和模型体系研究虚拟维修训练信息建模理论与方法,建立支持虚拟维修训练的产品拆装信息模型与维修任务需求信息模型;研究维修作业过程描述模型的构建方法,建立维修工作过程推理机制,构建虚拟维修过程仿真模型;研究基本维修作业人体动作模型与基本维修作业时间模型,构建面向维修的人体动作模型;研究维修知识表示方法、维修训练任务决策推理机以及维修训练过程响应机制,提出维修知识智能学习与智能维修训练方法;研究基于知识的虚拟维修训练评估方法,建立虚拟维修训练评估指标体系与维修训练评价模型;针对民机起落架系统,研究建立虚拟维修训练原型试验系统,实现理论、方法与模型验证。本项目研究,对推动民机数字化维修和维修训练技术的发展、提高民机维修训练效率、缩短训练时间、降低训练成本等具有重要的理论意义和现实意义。

结论摘要:

本项目针对虚拟维修训练信息与过程仿真、面向维修的拆卸与装配方法以及智能学习、训练与评估方法开展了深入研究,设计与开发了民机虚拟维修原型试验系统: (1)提出了虚拟维修训练信息建模方法,基于维修对象、维修过程和维修任务等相关信息,建立了支持虚拟维修训练的产品拆装信息模型与维修任务需求信息模型;(2)建立了基于着色随机时间Petri网的维修过程描述模型、维修过程推理机制,建立了人体形态模型和维修作业人体动作模型,生成了面向维修的人体全局姿势库,提出了基于模特法计算基本维修作业时间的方法,构建了虚拟维修过程的仿真模型;(3)采用无向图构建部件联接模型,提出了部件与联接件维修拆卸序列规划方法,并以拆卸工具更换次数最少为研究目标,采用遗传算法建立了拆卸序列的规划方法,建立了维修对象的最优拆卸模型;(4)采用面向维修装配多维度体系建模方法,结合维修装配模型信息匹配算法,构建了面向维修的装配序列规划模型,建立了基于粒子群算法的装配序列优化方法,提出了装配序列规划的最优模型;(5)采用空间均匀网格层次包围算法开展了面向维修的快速碰撞检测,研究了维修人员操作行为响应机制,结合产生式规则知识表示方法,建立了虚拟维修训练操作响应模型; (6)提出了基于案例的维修知识智能学习与训练方法,建立了虚拟维修训练评估方法体系;(7)基于DELMIA环境构建了维修作业仿真平台,以某型民机起落架数字样机为例,开发了虚拟维修训练原型试验系统,实现了虚拟维修模拟训练及其训练过程的智能学习、分析与评估。本项目的研究成果对推动民机数字化维修和维修训练技术的发展、提高民机维修训练效率、缩短训练时间、降低训练成本等具有重要的理论意义与工程实践价值。


成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 16
  • 2
  • 1
  • 0
  • 0
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