云—雾—边缘协同的数字孪生制造系统仿真过程动态扰动响应方法

鉴于现有仿真技术对制造过程动态响应能力不足,数字孪生技术为仿真系统对制造过程的动态映射提供了解决方案,但仍存在设备运行过程中动态扰动识别困难且扰动识别模型的训练过程受制于计算和数据资源,导致耗时较长,以及用于识别动态扰动和构建约束条件的数据为离线或半离线状态,不能满足实时响应要求的问题。针对以上问题,提出一种基于云—雾—边缘协同的数字孪生制造仿真过程动态扰动响应方法。在云端使用公共数据集训练普适化模型并使用边缘端数据训练个性化模型来提升扰动识别精度,雾端通过部署云端训练的个性化模型保证扰动识别速度,同时将识别的扰动更新到数字孪生仿真模型中。边缘端负责采集实时信号并上传至雾端。经实验验证,扰动约束更新机制能够准确更新扰动,从而对运行过程中的扰动做出快速响应。     

数字孪生制造单元多维多尺度建模与边—云协同配置

为了解决离散型智能车间多维、多尺度、高保真建模及其软硬件配置与协同问题，以离散型智能车间的基本实现单元——数字孪生制造单元为对象，从数据—知识混合驱动的角度，探明新一代信息技术赋能下数字孪生制造单元的构成要素与关键特征，提出数字孪生制造单元的多维多尺度智能空间模型及其高保真建模方法。进一步从边—云协同的角度构建软硬件集成的数字孪生制造单元配置模型，建立了基于智能合约的数字孪生制造单元边—云协同运行与智能化管控机制。采用Java Web技术开发了数字孪生制造单元原型系统，并以航空发动机整体叶轮加工过程为案例，验证了所提模型与方法的正确性和有效性。     

数字孪生驱动的机械加工工艺评价方法

在动态变化的加工条件下,机械加工工艺评价已成为智能制造模式下提高工艺可执行度和缩短产品研发周期必须要解决的关键问题,为此提出了数字孪生数据驱动的机械加工工艺评价方法。以加工过程感知数据为研究对象,创建加工过程实时数据的表达模型和获取流程,为工艺评价孪生数据提供了数据源泉;创建了加工工艺评价孪生模型框架体系,提出加工过程感知数据与工艺设计数据的映射机制,实现了工艺评价孪生数据的创建;将孪生数据反馈到工艺设计系统,实现评价数据的流通性、实时性与有效性;提出了孪生数据驱动的工艺评价方法;并创建了孪生数据驱动的机械加工工艺动态评价模块。并以船用柴油机关重件为例,验证了所提方法的有效性。     

数字孪生净水厂运维管控一体化平台关键技术及应用

针对净水厂运维管控过程中信息透明度低、实时性差、缺乏精细化管控等问题,结合数字孪生五维模型,提出基于数字孪生的净水厂运维管控平台架构体系,并对数字孪生净水厂运维管控一体化平台关键技术进行了研究。提出数字孪生净水厂多源异构数据实时采集技术和多层次三维可视化监控模型,以解决三维可视化实时监控问题;提出基于云边协同的数字孪生净水厂控制架构以及基于“机理+智能”双模型驱动的净水厂工艺优化决策框架,并对供取水量预测、加药优化、泵组优化、设备预防性维护等模型进行了探索。最后,设计开发了净水厂运维管控一体化平台,验证了所提模型和方法的有效性,为数字孪生净水厂的实现提供了一定的参考。     

基于数字孪生的增强现实多人协作装配

为了保证复杂产品在关键装配阶段的一次成功率和质量一致性，提出一种基于数字孪生的增强现实(AR)多人协作装配方法。首先提出基于数字孪生的AR多人协作装配架构，根据协作装配的复杂性对装配序列进行过程分解；其次将装配过程上下文数据构造为装配工艺知识图谱，明确了协同过程装配信息的传递与迭代机制，提高了AR协作装配的工况自适应性。在此基础上采用基于根锚点的协同方法实现多人装配过程的AR场景协同，并通过装配工艺知识图谱提供的实时知识实现数据协作，保证了协同装配的质量和效率。以某钢厂复杂轧机的装配为例，建立了基于增强现实的多人协作数字孪生装配系统，验证了所提方法的有效性和可行性。     

云制造环境下3D打印设备资源优选方法

在云制造环境下,针对异地分布的3D打印设备资源优选与评价问题,在建立基于QoS的3D打印设备资源评价指标的基础上,设计了基于混合粒子群算法的3D打印设备资源优选方法。将多Agent与数据归一化方法相结合,利用Agent的动态自主性、分布处理等特点,构建了基于多Agent的3D设备资源优选模型,该模型能够实现候选服务的自动匹配及优选,增强了匹配优选过程的动态性和可靠性。最后通过实验仿真,验证了混合粒子群算法优选模型的适用性和有效性,为云制造3D打印设备资源优选提供了一种新的思路。     

基于层次化数字孪生的工业互联网制造新范式——雾制造

为打破复杂制造过程中数据融合壁垒并开展大规模的精细化协同数据驱动制造,分析了目前工业互联网在应用推广等方面遇到的问题,阐述了层次化数字孪生、雾计算/边缘计算等新使能技术对解决工业大数据互联互通、人机物数据深度融合、实现"人在回路"智能决策等问题的契机。在此基础上提出一种基于层次化多粒度数字孪生的、可定制重构的工业互联网新模式——雾制造。给出了雾制造的定义,分析了雾制造与传统工业互联网、云制造等的区别。讨论了该模式下一种数字孪生模型的分类,并提出基于自相似分形理论的快速建模方法。在此基础上,提出一种基于数字孪生的人机物虚实融合驱动管控机制。最后,以一个机加工的典型应用为案例验证了所提雾制造模式的可行性和有效性。     

数据驱动的复杂产品智能服务技术与应用

随着传感器、数据采集装置和其他具备感知能力的模块在复杂产品服务运行阶段的应用,复杂产品运维系统的数字化和智能化程度越来越高,具有实时、多源、异构、海量等特性的数据成为提高复杂产品系统可靠和低成本运行的决策依据,数字孪生技术提供了一种有效途径。介绍了数据驱动的复杂产品智能服务研究进展;分析了数据驱动的智能服务基本特征与框架模型;提出了数据驱动的复杂产品智能服务方法,主要包括面向服务的复杂产品建模与仿真方法、数据驱动的服务需求获取与精准分析预测方法、基于数字孪生的设备故障识别与动态性能预测方法、数据驱动的装备视情维修与备件库存联合多目标决策优化方法、基于数字孪生的复杂产品辅助维修技术、多要素协同的复杂装备能效精准分析预测方法、基于数据挖掘的复杂产品运行优化控制方法等;给出了智能服务系统的应用案例。所提出的框架和方法可为现代制造服务的智能化转型升级提供参考。     

基于数字孪生的航天器系统工程模型与实现

为践行智能制造、推进航天工业化与信息化深度融合,提出了基于数字孪生的航天器系统工程。分析了数字孪生技术的相关研究成果,从7个维度对航天器系统工程进行综合,建立了基于数字孪生的航天器系统工程整体模型和应用框架,并按照生命周期进展演化为设计、工艺、制造/装配、试验/测试与在轨运行5个典型阶段模型和应用框架。在技术实现层面,基于物联网、大数据、用于过程控制的对象连接与嵌入统一架构、系统建模语言、基于模型的定义、面向服务的架构等先进技术,构建了由物理空间、传输层、数据层、模型层、服务层和应用层构成的数字孪生系统架构。基于数字孪生的航天器系统工程能够有效实现航天器研制全生命周期信息世界与物理世界的双向动态实时交互共融与协同,从而推进航天工业智能制造的发展。     

基于数字孪生的多自动导引小车系统集中式调度

针对具有多辆自动导引小车的多机器人存取系统在分布式调度时系统性能不明确、优化程度低的难题,提出一种基于数字孪生的集中式调度方法。建立了以物理系统、虚拟系统、孪生数据中心和系统支撑服务为核心的数字孪生模型,提出物理系统接收指令和采集数据机制、虚拟系统方案生成与仿真机制、孪生数据中心数据处理和对比机制,并基于系统支撑服务确保这3种机制互相映射。通过物理系统和虚拟系统的数据交互预测未来的情况,实现动态拣货单情形下的实时调度。针对系统中发生的各种扰动,提出新的重调度规则进行调度优化。通过实例验证,与传统方法相比,基于数字孪生的集中式调度能够准确预测未来一段时间的系统状态,并能整体优化系统性能,有效处理扰动。     

基于数字孪生的卫星总装过程管控系统

为解决卫星总装过程实时管控和分析预测的难题,提出一种基于数字孪生的卫星总装过程管控系统,建立了系统体系结构,研究了面向总装过程管控的产品与车间孪生建模、数据物联采集与虚实精准映射、数字孪生驱动的总装过程实时管控与分析预测、孪生数据多维度组织管理等关键技术。该系统以孪生模型和实时数据为驱动,基于产品关键特征和车间关键要素,将模型与数据进行有效融合,实现了总装过程的实时管控,并为生产决策提供支持。通过在卫星总装车间部署运行的应用效果,验证了该系统的有效性和可行性。     

基于数字孪生的复杂产品装配过程管控方法与应用

针对航天复杂产品装配过程的实时可视化监控、运行状态在线分析与预测难题,提出了一种基于数字孪生的复杂产品装配过程管控方法。首先构建了面向复杂产品装配过程管控的数字孪生模型;在此基础上,引入工作流技术实现了装配过程数据的实时采集与管理,提出实时数据驱动的数字孪生车间同步运行方法;随后通过灰色马尔可夫预测模型、T-K统计控制图以及关联规则算法的集成应用,实现了对复杂产品装配过程中的小样本量质量数据的实时预测与分析。最后,自主设计并开发了基于数字孪生的复杂产品装配过程管控系统,并在某卫星装配车间进行了应用验证。     

基于逻辑Petri网模型的断路器数字孪生车间系统

针对断路器批量化制造过程中的生产逻辑关系建模与控制问题,提出一种基于逻辑Petri网的断路器数字孪生车间系统建模与控制方法.基于物理车间的构成信息和断路器批量化制造工艺特点,建立了逻辑约束的递进式Petri网,实现了对物理生产过程的精准建模分析.在此基础上,采用模型结构分析、系统协同优化、物理引擎开发等方法,结合逻辑P...     

知识驱动的飞机大修数字孪生车间主动管控方法

针对飞机大修车间的感知能力不足、决策实时性差、动态响应能力不足等问题,提出一种知识驱动的飞机大修数字孪生车间主动管控方法,并设计了一种实现框架。在此基础上,详细阐述了知识驱动的飞机大修数字孪生车间主动管控框架中的关键技术,包括飞机大修物理车间智能资源配置、飞机大修虚拟车间建模与仿真、大修车间管控知识库构建、基于知识的主动管控策略等。将所提方法应用于某飞机零部件大修车间的运行管控中,结果表明,所提方法能够使车间资源利用率更加均衡,并有效缩短大修周期,降低大修成本。     

基于数字孪生的复杂产品离散装配车间动态调度

面向多品种变批量生产的复杂产品离散装配车间是典型的复杂制造系统,其运行过程呈现高复杂性、强动态性和不确定性因素多等特征,为实现复杂产品离散装配车间的动态调度,提出一种基于数字孪生的复杂产品离散装配车间动态调度方法,通过物理空间和虚拟空间之间的数据交互进行更精确的动态调度。构建了基于数字孪生的复杂产品离散装配车间调度框架和调度问题模型,详细阐述了基于实时数据和神经网络的工时在线预测、面向复杂产品离散装配的数字孪生车间动态调度等关键实现技术;构建了复杂产品离散装配车间调度系统,并以某航天产品装配车间的调度过程为例,验证了该方法的有效性和可行性。     

[数字孪生驱动的智能制造]基于数字孪生的航天制造车间生产管控方法

针对目前航天制造车间生产管控中存在的效率低、精细度差、动态响应能力不足等难题，研究了基于数字孪生的制造车间生产管控方法，设计了基于跨网段信息异步交互的航天数字孪生车间架构，提出了航天数字孪生车间的基本组成和虚实融合的制造车间分层管控模式，阐述了面向不同对象的制造智能（MI）和商业智能（BI）场景应用，为军工企业车间生产管控提供了可行的技术途径。     

基于数字孪生的生产车间运行状态在线预测

针对数字孪生车间的在线预测难题,提出一种实时数据驱动的数字孪生车间运行状态在线预测方法。分析了车间数字孪生体的内涵和运行机制,构建了基于车间数字孪生体的仿真预测框架,阐述了基于事件调度法的仿真运行逻辑,建立了数字孪生车间输入特性、样本生成、事件处理逻辑之间的关系,融合实时数据实现了基于持续瞬态仿真的车间在线预测。设计并开发了面向数字孪生车间的运行状态在线仿真系统,通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

面向微组装单元的数字孪生同步方法及系统实现

为了解决微组装生产线数字化转型面临的数据处理难和设备信息化控制难的问题,设计了微组装生产线单元数字孪生系统架构,提出一种基于实时生产数据的四维融合模型孪生同步方法,从行为实时映射、状态实时映射和动作实时映射的角度对孪生同步进行了诠释,并对其关键技术——多源异构数据分类、清洗与解析和实时数据驱动四维融合孪生模型进行了详细阐述。设计并开发了原型系统,通过实例验证了所提方法的有效性,为实现微组装生产线数字孪生提供了解决方案。     

基于数字孪生的配送管理系统研究

为提升货物配送的全生命周期管理和配送过程的服务优化,将数字孪生理念融入配送管理,提出和研究了基于数字孪生理念的配送管理系统;分析了系统的应用需求,建立了系统的架构和功能结构,提出了配送过程数字孪生体的构建内容与方法,并设计构建了配送过程的基本数字孪生体、装箱规划的数字孪生体模型和配送过程优化的数字孪生体模型,建立了面向数字孪生模型的装箱方案和交互调整方法,形成动态交互的基于数字孪生的动态装箱布局方法。开发实现了一种原型系统,以配送实例演示了数字孪生配送管理系统的功能,证明该系统能够提升装箱效果并合理地优化配送过程。     

基于实时数据驱动的数字孪生车间研究及实现

为满足智能车间生产状态实时可视化监控、健康管理、故障诊断等需求,提出一种基于实时数据驱动的数字孪生车间体系架构与技术路线。通过搭建面向真实物理行为高保真映射的虚拟仿真环境,采用面向事件响应的数据管理方法构建模块化、通用化的数字孪生车间系统。在此基础上,详细阐述了异构多源数据的采集与管理、真实物理行为的虚拟仿真环境、面向事件响应的数据实时驱动方法等关键技术。设计了原型系统,并通过车载防撞雷达组装生产线成功验证其可行性,为数字孪生技术在智能制造领域的应用提供了关键支撑。