焊接成套装备车间数字孪生系统设计

手工装配是油气管道焊接成套装备装配车间生产的主要方式。为了解决车间现场管理实时性差和信息化程度低的问题,结合数字孪生技术和精益制造的理论，设计一种提高智能化管控程度的数字孪生系统。提出系统的整体架构和功能模块；构建产品数字孪生体和数字孪生车间，并提出了一种减少不确定因素影响的管控方法；阐述各功能的工作原理；最后，以自动焊接成套装备某部件为例验证了系统运行的可靠性。实验结果证明:所提方案对提高焊接成套装备车间的生产效率和实现精益生产方式有显著效果。     

基于数字孪生的薄壁零件铆接质量控制

针对机翼装配车间生产过程中铆接质量监控滞后、铆接质量差、效率低等问题,提出基于数字孪生的薄壁零件铆接质量控制模式,构建物理车间、虚拟车间和车间生产管理系统协同作业的工作模式。在实现铆接质量数据实时采集的基础上,利用RFID技术、质量离差算法、马尔可夫方法等实现最优铆接路径在生产车间可视化、薄壁零件铆接质量实时监控和未来铆接质量状态预测,并以此为依据向物理车间发送相应的预警和调整命令,最终实现薄壁零件铆接质量实时、动态管控。最后,以某型号机翼的钣金肋和隔板铆接为例,对上述铆接质量控制平台进行应用验证,为提高薄壁零件的铆接质量、效率以及实现铆接质量控制提供新技术途径。     

数字孪生技术在智能轧钢车间的应用与探索

针对当前我国钢铁生产智能化建设,对数字孪生技术在轧钢车间的应用进行了探索,分析了智能轧钢过程的数字孪生系统体系架构;提出了建立基于数字孪生的智能轧钢车间参考模型、设备互联信息模型、工艺流程信息模型及组织性能控制模型。介绍了智能轧钢车间可以达到的效果:实现工艺智能设计,使生产成本降低5%~10%,订单交付速度提升10%~15%;实现生产计划智能管理,解决客户个性化小批量需求与大生产之间的矛盾;实现轧材质量智能管控,使成材率提升3%~6%;实现设备在线智能诊断,使设备有效作业率达5%~10%。最后指出:构建轧钢车间数字孪生模型存在很多难点,各轧钢企业智能感知、智能装备及智能物流等技术的发展水平不同,企业要从自身实际出发,认真梳理企业经营、生产计划,工艺控制,设备运维,质量检测,物流配送等各个环节智能化体系方面的问题,确定可行的数字孪生项目,才能实现轧钢车间各工序智能化、精细化的业务管理,提升劳动生产率。     

基于云平台的数字孪生多适应装配产线设计

针对非标定制化自动装配产线中的生产工艺和流程不可更改的问题,基于数字孪生技术对生产工艺和流程提出重新设计、优化和改进。根据唐山某公司现场调研装配产线的功能,设计多适应装配产线的工艺流程,实现数字孪生系统的质控过程同步监控、生产过程的仿真优化设计及协作生产等三个功能;并采用深度学习云决策平台+雾制造网络架构实现工业大数据的相互融通及智能决策。数字孪生多适应装配产线落地应用,实现非标定制自动化产线的研发、智能优化决策及组装工件的定制化更改,提高了生产效率、扩展了产线适应性。     

基于DenseNet算法的一维桁架数字化装配控制系统仿真及优化

为解决一维桁架在轨建造过程中存在的精确定位难及桁架工位拓展转换控制效率低的技术难题，提出运用数字孪生和人工智能相结合的方式，通过计算机建模技术，构建并完成集自动装配、搬运、检测、信息追溯为一体的数字化装配系统，并与传统工艺对比。结果表明:与传统工艺相比，基于DenseNet算法的数字化装配系统在提高桁架素材故障检测率、空间利用率，减少配套失误，实现全生命周期实时追溯，加快动作节拍等方面效果显著。研究结果为我国宇航制造企业以及装备制造业开展面向智能制造的产品数字化生产线建设提供参考。     

基于数字孪生的装配过程质量控制方法

针对飞机机翼装配过程中装配累计误差大,返修率高等问题,对数字孪生技术在装配过程中的应用进行了研究。提出基于数字孪生的装配过程质量控制方法,通过构建数字孪生车间并使用各种数字化装配和检测设备对装配数据进行实时采集和分析,在研究和分析历史装配质量数据的基础上,通过Copula理论构建质量控制点之间的相关性模型,再借助装配质量熵和互信息理论构建产品装配稳定性测度模型,对装配质量控制点控制阈进行优化,预测并给出下一步的最优化装配方案,将最佳装配方案传送到物理车间进行实际装配。最后,在某车间以某型号机翼翼盒装配为例,对原型系统进行了应用验证,证实了整套方法的可行性。     

复杂装备数字孪生跨域高效协同建模平台与应用

随着装备朝着复杂化、集成化、智能化方向发展,如何快速准确构建高保真数字孪生模型是复杂装备智能运维的基础性工作与最大技术障碍。提出依靠设计结构矩阵(DSM矩阵)进行任务耦合度优化与智能分发的策略,实现复杂装备数字孪生多点建模全方位动态监管;基于DSM矩阵特点提出一种改进遗传算法,改进优化流程并提高任务处理速度;最后,开发基于Web的分布式协同建模平台,实现了丝杠试验台数字孪生实体模型的协同构建。试验结果表明：该试验台协同建模效率得到了显著提升,为复杂装备数字孪生模型快速构建提供了工程案例,为复杂装备智能运维提供了技术支撑。     

基于Holon的装配过程可重构控制模型研究

针对目前多品种、变批量的装配生产线装配过程控制系统柔性的不足,提出基于Holon的可重构控制模型.介绍Holonic制造系统以及Holon作为分布式控制单元的松散耦合特性;根据PROSA参考体系结构构建装配车间装配过程的Holonic控制静态结构模型和信息交互模型;建立某变速器柔性装配生产线装配执行过程的可重构控制系统,系统中各控制要素根据Holon的自组织特性实现重构.     

离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法

为了提高数字孪生模型的准确度，提出了一种离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法。根据数据驱动仿真参数修正的方式，将数字孪生模型的仿真参数划分为静态属性、动态属性和性能属性3类，设计了一种基于深度学习的时间序列预测算法—DF-LSTM用于表征性能属性。在复杂离散制造车间的仿真模型基础上，用时间序列预测算法的预测结果作为仿真模型的性能属性值，以实时数据驱动仿真模型的动态属性和性能属性的更新，实现了由仿真模型向数字孪生模型的转变。开发了装配车间的数字孪生系统，实现了装配车间的可视化监控和数字孪生模型的在线运行，最终实验验证了方法的可行性。     

基于数字孪生技术的钛合金管件智能制造与质量管控的数字线程

数字时代驱动下的智能制造技术是国家工业水平的重要体现。在国内外材料基因工程、集成计算材料工程、数字孪生等众多国家战略的促进下数字化技术获得了蓬勃发展，有助于满足材料、工艺、产品、装备等关键部件的全寿命周期质量管控的迫切需求，并将加速传统制造业向数字化、网络化和智能化的转型升级。本文基于数字孪生全流程和全寿命周期大数据的数字线程，介绍了钛合金管件智能制造与质量管控的典型铸造和挤压工艺及其材料组织性能控制的关键技术，旨在开发有效提升材料及其产品智能开发设计和智能制造的关键技术。其中，铸造过程样品和样件的智造技术主要包括凝壳炉设备的数据感知和可视化运行监测，以及铸造样品的铸造性能和标准试样高通量制备。通过对钛合金管件进行模板化、标准化、流程化的智能设计，工艺模拟仿真技术以及制造过程中工艺数据的自动化采集，提出了样件加工生产中热处理工艺组织调控的算法模型。这些关键技术的应用将有利于原材料性能的快速测试，提高钛合金管件制造过程和质量管控的效能，节省时间和成本，以期为智能制造技术的发展提供重要技术支撑。     

热处理过程智能信息化生产调度技术

热处理是制造业中至关重要的一环,针对热处理企业的多品种变批量生产模式,合理协调车间生产资源、保障产品的质量,提高生产效率、降低生产能耗、提升企业智能化管理水平,是热处理企业亟待解决的难题。基于热处理的实际生产过程,利用物联网信息采集、异构信息数据融合、生产流程信息化管控等技术,结合生产调度遗传算法,构建了一套热处理智能化管控系统平台。通过系统平台,实现了热处理过程的生产实时调度,提高生产效率,提升热处理产品质量一致性的管控能力。     

数字孪生驱动的车间物流可视化监控方法

为解决数字化车间配送过程不透明、监控手段单一、实时性差、智能化管控难等问题，在分析复杂产品装配车间物流监控需求的基础上，提出一种数字孪生驱动的车间物流配送实时监控方法。构建数字孪生体系框架和运行模式，并对支持该系统实现的车间虚拟建模技术、车间物流实时状态信息处理等关键技术进行了研究。设计并开发了服务系统，实验验证结果表明：采用该监控系统显著提高了车间物流的透明度、实时性、交互性，所提方法可行。     

基于数字孪生的船舶分段自动化喷涂车间监测系统

针对大型分段船体自动化喷涂车间喷涂作业时产生大量毒害气体以及固体颗粒物，难以进行实时喷涂情况的监测，以及喷涂现场实例数据与工艺系统性能不匹配导致成膜质量差等问题，提出基于数字孪生技术的智能监测方法。建立数字孪生五维模型的系统架构及孪生模型,采用模型数据驱动技术，提出针对喷涂膜厚的数字孪生建模新方法。通过实验-仿真比对验证，该数字孪生系统能够高度还原喷涂膜厚及其均匀性。结合喷涂过程循环迭代的特点，通过累积、处理现场数据，可在加工前、加工时、加工后对喷涂工艺参数进行迭代优化，提高喷涂效率与喷涂质量。     

基于机器学习的铆接质量数字化检测系统

为实现铆接质量数字化检测和质量追溯,提出基于机器学习的铆接质量数字化检测方法。使用CCD摄像机对铆接部位进行图像采集,然后进行中值滤波、Canny边缘检测、图像形态学处理等,实现铆接部位裂纹检测和特征信息提取。利用改进的粒子群优化最小二乘支持向量机算法建立铆接质量检测模型,并使用检测样本对模型进行检验。对不合格的铆接进行质量追溯,应用专家系统判断产生缺陷的原因。在某型号飞机装配车间对原型系统进行应用验证。结果表明：所设计的系统检测准确率达96%,可提高铆接质量检测效率、统一检测标准、减少工人劳动。     

基于数字孪生车间的虚实融合研究综述

数字孪生车间近年来逐渐成为大众关注的热点,它可借助虚实融合技术实现物理车间与虚拟车间的互联互通,使得虚拟车间的信息更加贴合现实,有助于实际生产。基于数字孪生概念、数字孪生车间的特性和研究应用,对数字孪生车间的虚实融合研究进行综述。介绍了虚实研究对象,即物理车间和虚拟车间;论述了虚实融合系统中车间服务系统的工作过程;分析了虚实融合技术的三大关键部分及相关技术的支撑。最后对数字孪生车间的虚实融合问题进行了展望。     

汽车焊装车间信息管理数据库的构建

在充分了解汽车焊装车间手工焊生产线工艺流程和特点的基础上,设计了生产过程信息管理系统的总体结构,确定了系统数据的模型和相互之间的关系.利用图形化编程语言LabView作为开发工具,开发了信息管理系统的操作界面,采用ODBC技术实现了操作界面与数据库之间的无缝链接.本系统的开发与实现能够提高企业的生产效率和产品质量,同时...     

智能制造车间设备动态能力分析技术研究

计划排产智能、生产过程协同智能、生产资源管控智能和决策支持智能等是智能制造车间的特点。为适应智能化制造,提出了一种面向智能制造车间的设备动态能力分析方法。在建立瓶颈设备负荷率模型的基础上,给出了设备动态能力评估算法。在多品种小批量的生产模式下,基于动态生产任务数据,结合改进型遗传算法,优化了设备利用率,降低了部分关键设备超负荷运行的可能,通过与实际情况比对,最终验证了该分析方法的有效性。     

纺机车间多源异构数据生产管理系统设计

针对纺织机械制造企业生产过程中的多源异构数据集成、传递和共享问题,结合企业实际生产情况,搭建面向企业业务流程模型,建立车间制造过程数据管理模型,对生产数据进行异常纠正、时间配准、时序数据补足等数据预处理;并采用基于本体的异构数据集成方法,实现纺织机械制造车间智能生产的数据集成与共享,为数字孪生平台、仿真优化决策提供数据支撑;设计和开发了数字化车间数据集成管理系统,通过融合SAP、SCADA等系统数据,实现生产进度跟踪、设备运行监控及生产相关的数据统计分析,并结合三维模型进行三维可视化,满足车间的数据管理需求。