基于深度学习的白车身焊接路径智能规划方法

作     者：余径舟 何其昌 时轮 杨冬梅 YU Jingzhou;HE Qichang;SHI Lun;YANG Dongmei

作者机构：上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 上汽通用汽车有限公司上海201206 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51975362) 

出 版 物：《机械设计与研究》 (Machine Design And Research)

年 卷 期：2024年第40卷第3期

页      码：116-121页

摘      要：针对白车身焊接路径规划经验规则多、路径复杂等问题,提出一种端到端的序列到序列深度学习框架,通过学习大量历史数据来提高路径规划的效率与质量。基于LSTM编码器、LSTM解码器和注意力机制搭建深度学习模型,对焊点数据进行归一化和预排序,同时构建了焊点表,提升了模型的训练效率和预测准确率。实现了向模型输入无序的焊点序列,输出目标焊点序列。在白车身左前门焊接生产线上的实验结果表明,所提方法相较于经典机器学习算法,在面对多样的约束条件时准确性更高,焊接路径规划结果更合理。

主 题 词：白车身 焊接路径规划 序列到序列学习 长短时记忆网络 编码器-解码器 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.13952/j.cnki.jofmdr.2024.0104

馆 藏 号：203128420...