基于激光掃描的結構件測量軌跡規劃技術研究

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基于激光掃描的結構件測量軌跡規劃技術研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
ABSTRACT第5-6頁
注釋表第12-13頁
第一章 緒論第13-24頁
    1.1 研究背景與意義第13-14頁
    1.2 國內外研究應用現狀第14-21頁
        1.2.1 機器人在航空制造中的應用第14-17頁
        1.2.2 航空制造中的大尺寸數字化測量技術第17-20頁
        1.2.3 自動掃描系統軌跡規劃研究現狀第20-21頁
    1.3 論文研究內容及結構第21-24頁
        1.3.1 研究內容第21-22頁
        1.3.2 論文章節安排第22-24頁
第二章 飛機結構件自動化測量方案第24-38頁
    2.1 飛機結構件測量需求分析第24-26頁
    2.2 機器人掃描系統硬件組成第26-32頁
        2.2.1 工業機器人第27頁
        2.2.2 激光跟蹤儀第27-29頁
        2.2.3 激光掃描儀第29-32頁
        2.2.4 T-Scan夾持與觸發機構第32頁
    2.3 機器人掃描系統控制軟件架構第32-35頁
        2.3.1 開發環境第33頁
        2.3.2 功能需求第33頁
        2.3.3 軟件模塊第33-35頁
    2.4 坐標基準和測量流程第35-37頁
        2.4.1 坐標系統一第35-36頁
        2.4.2 系統工作流程第36-37頁
    2.5 本章小結第37-38頁
第三章 激光掃描儀測量誤差分析與建模第38-48頁
    3.1 引言第38頁
    3.2 測量誤差基本理論第38-39頁
    3.3 激光掃描儀測量誤差分析第39-41頁
    3.4 激光掃描儀測量誤差實驗第41-47頁
        3.4.1 實驗裝置第42頁
        3.4.2 實驗方法第42-43頁
        3.4.3 實驗數據處理第43-45頁
        3.4.4 實驗結果與分析第45-47頁
    3.5 本章小結第47-48頁
第四章 機器人掃描軌跡規劃第48-68頁
    4.1 引言第48頁
    4.2 初始軌跡生成第48-52頁
    4.3 基于粒子群算法的曲面掃描軌跡規劃第52-60頁
        4.3.1 軌跡優化問題數學模型第53-58頁
        4.3.2 粒子群優化算法原理第58-59頁
        4.3.3 算法驗證第59-60頁
    4.4 基于Hopfield神經網絡的總體軌跡規劃第60-67頁
        4.4.1 TSP問題與Hopfield神經網絡算法介紹第61-63頁
        4.4.2 總體軌跡規劃問題求解第63-65頁
        4.4.3 算法驗證第65-67頁
    4.5 本章小結第67-68頁
第五章 實驗驗證第68-73頁
    5.1 軌跡規劃第68-70頁
    5.2 測量實施第70-72頁
    5.3 本章小結第72-73頁
第六章 總結與展望第73-75頁
    6.1 總結第73頁
    6.2 展望第73-75頁
參考文獻第75-80頁
致謝第80-81頁
在學期間的研究成果及發表的學術論文第81-82頁
附錄第82-88頁

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