三、科研成果

1.面向高端装备的多学科智能设计系统

团队致力于打造装备结构设计领域的「Cursor」，为汽车工业、航空航天等高端装备提供AI驱动的一体化设计系统，自动完成结构设计参数探索与方案收敛，缩短现有设计模式下“调参数—等仿真—跑优化”的迭代周期，助力装备从可行到优选的快速落地。面向高端装备的多学科智能设计系统采用工业级设计优化仿真AI计算一体化技术，涵盖智能设计生成、高精度预仿真、多学科耦合优化等核心设计环节，通过设计范式创新、计算范式创新以及领域数据壁垒等方面，构建新型装备结构设计求解范式。在设计范式上，通过AI+协同提升各环节效率，结合无网格/弱网格建模与机理融合建模、多学科耦合优化与数据驱动全局搜索，实现跨学科冲突的自动消解与精确收敛验证；在计算范式上，以可并行、可增量的在环编排与不确定性管理提升计算效能，并依托行业数据与知识资产沉淀构建可复用的设计知识库，形成新一代装备结构设计的通用求解范式。

2.钣金零件尺寸在线检测及智能挑拣系统

针对分拣板材零件数量多、分拣板材零件形状尺寸差异较大等难点，开展切割件图像智能拼接技术研究，重点研究同一场景下多个重叠图像快速精准拼接算法。针对切割零件因边缘粗糙、间隙狭小、位置移动、边缘搭接等影响定位识别的问题，研究零件边缘特征提取算法；研究套料模板匹配引导下切割零件识别和二维码识别相融合的多元识别技术，为分拣零件的信息溯源提供基础。针对钣金零件尺寸与形貌检测环节中存在的检测效率低、检测方法适用性差和自动化率不足的问题，开展基于零件三维点云的尺寸与形貌检测方法的研究。通过对大尺寸钣金零件三维点云重建及点云预处理、尺寸测量、点云缺陷分割与测量、零件几何误差测量等方面的探研究，实现面向钣金零件尺寸与形貌检测应用系统的搭建。针对待分拣工件的尺寸、形状差异较大，不易采取相同的抓取方案，研究多自由度点阵式端拾器的结构设计和控制。根据抓取工件的大小、形状和重量，研究端拾器的抓取力控制方案，对抓力作用点进行柔性规划，抓取力大小通过多传感器数据融合监控。

参考链接：

https://me.bit.edu.cn/szdw/jsml/zzgcx/gygcyjs/bssds13/index.htm

https://me.bit.edu.cn/jgsz/zzgcx1/index.htm