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《新疆大学》 2011年
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基于模糊神经网络的抽油机的虚拟装配研究

滕明燕  
【摘要】:抽油机作为有杆抽油系统最重要的设备之一,其性能的好坏直接影响着整个抽油系统的工作性能和效率。在抽油机的设计过程中,装配是重要的环节之一,它决定着抽油机产品的质量、工作性能和使用寿命等,因此对抽油机虚拟装配的可装配性进行评价有着至关重要的作用。可装配性评价能从装配的角度及早有效地发现抽油机零件设计中存在的问题,从而避免在制造后发现问题再对设计修改所产生的资源浪费,降低成本的同时也缩短了开发周期。 本文研究了模糊神经网络的通用模型及学习算法,并分别从三个方面建立了基于模糊神经网络的可装配性评价模型,对抽油机进行可装配性评价。这三方面的评价是:抽油机零件级的可装配性评价、抽油机结构级的可装配性评价和抽油机顺序级的可装配性评价。 本文采用上海交通大学设计开发的IVAE虚拟装配平台,对抽油机的零部件、及整机进行了虚拟装配,验证了抽油机的可装配性。在虚拟装配的过程中,产生了一些非常有用的信息,如碰撞检测及响应的信息、干涉检查的报告信息、装配轨迹信息、装配过程动画等,这些信息同时形成了抽油机的装配工艺,为抽油机的实际装配和维修提供了可视化的指导。
【学位授予单位】:新疆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TE933.1;TP183

【参考文献】
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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