| 成果基本信息 | ||||||
| 关键词: | 汽车,智能装配,深度学习 | |||||
| 成果类别: | 应用技术 | 技术成熟度: | 初期阶段 | |||
| 体现形式(基础理论类): | 其他 | 体现形式(应用技术类): | 新技术 | |||
| 成果登记号: | 资源采集日期: | |||||
| 研究情况 | |||||
| 单位名称: | 武汉理工大学 | 技术水平: | 未评价 | ||
| 评价证书号: | 评价单位: | ||||
| 评价日期: | 评价证书号: | ||||
| 转化情况 | |||||
| 转让范围: | 合作开发 | 推广形式: | 合作开发 | ||
| 已转让企业数(个): | |||||
| 联系方式 | |||||
| 联系人(平台): | 孵化基地 | 联系人(平台)电话: | 0771-3394012 | ||
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| 成果简介 | |||||
本发明提供一种基于深度学习的产品数字模型智能装配系统,包括四个层次:层次1,用户模块层;层次2,关键技术层;层次3,逻辑层;层次4,数据层;其中用户模块层包括产品模型设计过程中的参数化建模模块及智能装配处理模块;关键技术层包括参数化设计模块、深度学习模型建立模块、智能装配技术模块;逻辑层包括参数化建模的机理模块、基于深度学习的分类识别模块、智能装配算法模块;数据层包括历史产品装配模型库、参数化产品装配模型库、新产品装配模型库。该系统可以直接根据零部件数字模型信息,利用深度信念网络的学习性,实现对零部件模型的装配关系确定,极大的方便了产品模型的三维装配设计,缩短设计周期,提高设计效率 |