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中航沈飞民用飞机有限责任公司王环获国家专利权

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龙图腾网获悉中航沈飞民用飞机有限责任公司申请的专利一种装配偏差仿真中几何特征离散的有序化方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121118147B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511556398.1,技术领域涉及:G06F30/10;该发明授权一种装配偏差仿真中几何特征离散的有序化方法是由王环;贾晓亮;于潇;董晓莉设计研发完成,并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

一种装配偏差仿真中几何特征离散的有序化方法在说明书摘要公布了:本发明涉及计算机辅助设计技术领域,具体公开了一种装配偏差仿真中几何特征离散的有序化方法,包括以下步骤:步骤1、构建GD&T与基于自由度模型的公差描述体系间的映射机制;步骤2、依据仿真操作流程构建操作历史时序模型;步骤3、基于操作历史时序模型进行误差回溯。使得装配偏差仿真中待优化公差的确定具有了明确指向性;实现了GD&T与基于自由度模型的公差描述体系间的一对一映射;并依据仿真中的操作流程和特点,提出了基于事件驱动状态结构更新方法实现时序模型的更新,并针对时序模型给出误差回溯策略。该方法能在一定程度上解决装配偏差仿真中待优化公差的难以确定问题,以实现对公差调整对象的准确溯源。

本发明授权一种装配偏差仿真中几何特征离散的有序化方法在权利要求书中公布了:1.一种装配偏差仿真中几何特征离散的有序化方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1、构建GDamp;T与基于自由度模型的公差描述体系间的映射机制: 通过保证几何特征离散的唯一性,将两种公差描述体系间的多对多映射关系转换为一对一映射关系;以公差溢出率最小为第一约束条件缩小定位点查找范围,以质数复合编码最小为第二约束条件确定唯一几何特征离散方案; 所述质数复合编码方法基于算数唯一分解定理,将定位点坐标值的符号位和坐标值绝对值一一对应一个质数,同一待选离散方案下各坐标值对应的质数乘积为编码,计算公式为: 其中,代表定位点的编号,用于区分同一离散方案中的不同定位点;代表该离散方案所包含的定位点总数,明确参与编码计算的定位点数量;分别对应第个定位点在三个坐标轴方向上坐标值所匹配的质数,实现坐标值与质数的一一映射;代表坐标值符号位对应的质数,用于区分坐标值的正负属性; 步骤2、依据仿真操作流程构建操作历史时序模型: 基于时序快照理论构建时序模型,所述时序模型采用增量快照记录以节省存储空间,且能根据初始快照和各增量快照生成全量快照以满足误差回溯需求; 所述时序模型的形式化定义为:; 其中,代表初始快照,记录仿真初始时刻零件、几何特征与定位点的基础关联关系及属性信息;代表时刻的增量快照,仅记录自前一快照时刻至时刻时序模型中发生变化的节点、边及属性信息;代表时序模型中增量快照的总数量,反映仿真过程中时序模型的更新次数; 初始快照的结构为,增量快照的结构为 其中,代表初始快照时刻的节点集合,代表时刻的节点集合,所述节点集合均分为零件节点、几何特征节点和定位点节点三类,分别对应装配过程中的零件、零件上的几何特征及几何特征离散后的定位点;代表初始快照时刻的边集合,代表时刻的边集合,所述边集合均分为实有向边,用于表示零件间的连接关系、无向点画线,用于表示零件与几何特征的从属关系、无向实线,用于表示几何特征与定位点的从属关系; 采用事件驱动状态结构更新机制实现时序模型更新:事件队列由有序的事件组构成,每个事件组包含无序的事件点,事件点类型,其中为离散事件点类型、为公差事件点类型、为约束事件点类型;状态结构包含基于邻接表存储的图结构、存储节点属性信息的哈希表、存储各定位点表达公差数量的计数器,根据事件点与状态结构更新的映射关系逐步更新状态结构; 步骤3、基于操作历史时序模型进行误差回溯: 针对定位点表达多个公差信息的情况,引入有效贡献度,其表达方式为:; 其中,代表定位点名称,用于唯一标识参与误差回溯的定位点;代表公差描述体系下的具体公差,是误差回溯的目标对象;代表定位点的原贡献度,该数值基于装配偏差仿真结果获取,反映定位点对装配偏差的整体影响程度;代表原贡献度中公差的贡献权重,通过主成分分析方法计算得到,用于区分不同公差在同一定位点原贡献度中的占比; 依据操作历史时序模型查询定位点、几何特征、零件的关联信息及属性,计算各定位点的有效贡献度,叠加同一公差的有效贡献度得到公差贡献度,进而确定待优化公差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中航沈飞民用飞机有限责任公司,其通讯地址为:110167 辽宁省沈阳市浑南区中国(辽宁)自由贸易试验区沈阳片区创新二路33号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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