针对喷涂机器人自动轨迹规划过程中喷涂质量低的问题,对平面喷涂物体的轨迹规划问题进行了研究。利用椭圆双β模型构建平面双道喷涂厚度累积模型,以喷涂厚度的理论值和实际值之间的方差作为目标函数,结合粒子群算法进行相应的优化求解,并与其他优化方法进行对比,证明了粒子群算法对喷涂质量进行优化的有效性,具有一定的指导意义。

为保证车辆动力总成冷却系统的良好密封性能,提出一种基于数据驱动的密封性预测方法,以提高动力总成装配质量。首先,采集了生产装配过程中与冷却系统密封性相关的生产工艺数据并对数据进行预处理,随后使用预处理后数据训练逻辑回归模型直到模型预测准确率满足要求,最后得到具有良好性能的密封性质量预测二分类模型。文中以某车企的218台动力总成装配数据进行仿真实验。实验结果显示,训练后的模型具有较强的分类能力,能准确判别密封性合格与不合格的产品,具有一定工程指导意义。

针对表面喷涂技术的涂层均匀性问题，在椭圆双β模型的基础上，运用微分投影法，建立了一个考虑喷涂距离的立体涂层累积速率模型，并提出一种双层喷涂自动轨迹规划方法。该方法以第一层喷涂的重叠宽度，喷涂速度和第二层喷涂的喷涂距离、喷涂速度为变量，以喷涂后各点厚度值与理想值的方差为目标函数进行优化，并采用遗传算法进行求解。通过在平面以及圆柱面上的仿真分析，证明了双层喷涂相比于单层喷涂在喷涂均匀性上的提升。通过喷涂实验，验证了该方法的可行性和有效性。