摘要
本申请涉及一种用于优化产品总成的子零件的尺寸链模型的方法,其包括:基于子零件的三维几何数据、装配过程参数和测量尺寸数据构建各个子零件的尺寸链模型;基于子零件的尺寸链模型确定由子零件装配得到的产品总成的尺寸链模型的模拟尺寸数据;测量由子零件装配得到的产品总成的实际尺寸数据;基于产品总成的模拟尺寸数据与实际尺寸数据之间的第一偏差数据修正子零件的尺寸链模型的模型参数。根据本申请,在试生产阶段或产品开发调试阶段加速缩小产品总成的模拟尺寸数据与实际尺寸数据的差异,在较少次数的试验后即可实现产品总成的实际尺寸数据符合尺寸链模型的尺寸公差,有效地提高产品总成的尺寸精度,减少子零件装配过程中的尺寸超差问题。
技术关键词
人工智能模型
零件
数据
偏差
强化学习模型
尺寸公差
计算机程序指令
产品开发调试
深度学习模型
注意力机制
参数
计算机程序产品
图纸
工装
阶段
模具
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参数
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