数字孪生驱动的航空发动机涡轮盘剩余寿命预测

为解决航空发动机涡轮盘剩余寿命在线预测难题,提出一种数字孪生驱动的涡轮盘剩余寿命预测方法。在建立数字孪生模型的过程中,首先,分析涡轮盘疲劳裂纹损伤机理,构建性能退化指标,建立涡轮盘性能退化过程的共性表征模型;其次,分析多种不确定性因素,采用状态空间模型建立涡轮盘性能退化过程的个性表征模型;然后,通过动态贝叶斯网络描述状态空间模型随时间的演化规律,建立涡轮盘性能退化过程的动态演化模型;最后,采用粒子滤波算法实现涡轮盘退化状态追踪和剩余寿命预测,从而完成涡轮盘性能退化数字孪生模型的建立。融合涡轮盘实时传感数据,通过贝叶斯推理实现对该数字孪生模型的动态更新。通过某型涡轮盘试验数据对该方法进行验证,结果表明该数字孪生模型能够较好地解决涡轮盘剩余寿命在线预测问题。     

[数字孪生驱动的智能制造]数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测

针对处于恶劣工作环境的采煤机状态预测与维护困难的问题,结合数字孪生高逼真度行为仿真特性和深度学习强大的数据挖掘能力,提出数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测方法。基于物理空间多物理参数构建采煤机数字孪生体,通过在虚拟空间的可视化展示与分析实现健康状态预判;建立基于深度学习的采煤机关键零件剩余寿命预测模型,实现实时监测数据驱动下的零件剩余寿命的在线预测;综合数字孪生体状态和剩余寿命值,实现采煤机健康状态预测。通过试验验证了该方法的有效性,为采煤机健康状态预测与管理提供新思路。     

数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测

针对处于恶劣工作环境的采煤机状态预测与维护困难的问题,结合数字孪生高逼真度行为仿真特性和深度学习强大的数据挖掘能力,提出数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测方法。基于物理空间多物理参数构建采煤机数字孪生体,通过在虚拟空间的可视化展示与分析实现健康状态预判;建立基于深度学习的采煤机关键零件剩余寿命预测模型,实现实时监测数据驱动下的零件剩余寿命的在线预测;综合数字孪生体状态和剩余寿命值,实现采煤机健康状态预测。通过试验验证了该方法的有效性,为采煤机健康状态预测与管理提供新思路。     

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...     

基于数字孪生的混流装配线资源配置优化

针对混流装配线资源配置优化效率低、时效性差、动态响应能力不足等问题,提出基于数字孪生的混流装配线资源配置优化方法.构建了物理装配车间、虚拟装配车间和生产计划系统协同工作的资源配置优化数字孪生模型,阐述了基于分段式解耦和多目标优化相结合的资源配置优化实现过程.将该方法应用于某企业混流装配线,结果表明优化后的装配线平衡率由...     

[数字孪生驱动的智能制造]数字孪生车间演化机理及运行机制

针对当前数字孪生车间演化机理不清楚造成其在制造领域技术路线图不明确的问题,从信息流、物料流、控制流三者的作用及关系剖析了当前生产车间所存在的问题和挑战,在总结数字孪生源起与发展现状后,提出从可视化、逻辑、数据三个维度构建可交互、可控制、可计算的虚拟车间,进而探讨从虚拟车间到数字模型车间、数字投影车间和数字孪生车间的演化机理。提出从数字化、智能化、智慧化三个阶段逐步构建数字孪生车间并阐述了各阶段的运行机制及使能技术,可为数字孪生车间在制造领域的推广与应用提供参考。     

基于数字孪生机床模型的加工路径优化研究

制造业个性化加工转型对数控机床加工控制提出了更高的要求,针对固定工况构建的数字孪生模型无法适应生产要求进行加工路径的调整问题,本研究提出了以改进的遗传模拟退火算法（IGASA算法）嵌入到数字孪生机床模型,根据实际加工需求,构建了走刀长度与换刀成本综合最小化的目标函数,并设定了数控加工运动干涉约束、重复走刀约束、基元加工顺序约束、刀具寿命约束四种约束,以IGASA算法进行目标求解,以获取到最优加工路径。同时,通过数字孪生机床模型实现对数控机床的虚拟映射,实时获取加工数据与数控机床运行数据,并根据数据变动,采用IGASA算法进行最优加工路径的自适应更新。验证表明,该方法可以重新进行加工路径的更新,案例中的加工路径长度缩小了141.56mm,表明该方法的有效性。     

数字孪生驱动的转静子装配间隙动态预测与调控

多级转静子装配间隙是影响航空发动机性能和安全的重要因素,传统装配方法难以精确预测和精准控制装配间隙,针对该问题,提出一种数字孪生驱动的转静子装配间隙动态预测与调控方法。在分析转静子装配工艺的基础上,建立了重点体现时变性的转静子装配间隙控制数字孪生模型,通过实测数据驱动服务模型实现装配间隙在线预测和装配工艺动态调控,研究了孪生数据类型与融合迭代过程,构建了实现数据融合迭代的4类服务模型,并通过某压气机装配验证了该方法的可行性与有效性;所表征的转静子装配数字孪生模型在时间维度的演化特性,为实现转静子装配间隙的在线预测与动态调控提供了基础。     

基于数字孪生的刀具磨损监测和预测方法研究

利用数字孪生方法建立了刀具磨损监测和预测模型,并利用实际测量得到的数据对算法进行验证。首先,在理论方面归纳总结了数字孪生模型的基本理论和实现方法,主要包括几何、物理、行为以及规则4种子模型。其次,以随机森林算法为基础,实现了刀具磨损与预测数学模型的搭建,主要改进点为利用特征向量的表示优化随机森林算法。最后,利用实验数据验证该算法。结果显示,该算法提升了刀具磨损预测的准确率。     

[数字孪生驱动的智能制造]数字孪生驱动的航空发动机装配技术

为了实现物理状态与虚拟模型的交互与共融,研究了数字孪生驱动的航空发动机装配技术,论述了其构成、功能、流程,详细分析了装配流程控制、零件选配、装配操作引导、装配间隙控制、装配技术状态控制和装试数据关联分析关键技术实例验证（第3节）。所研究的技术不仅有助于提高航空发动机装配过程和技术状态管控的智能性、主动性、预测性,还能促进基于实物状态的决策和优化,提高装配的效率和规范性,提高一次装配成功率和质量性能的一致性,从而为数字孪生驱动的航空发动机装配技术研究和系统开发提供理论依据与技术参考。     

数字孪生驱动的航空发动机装配技术

为了实现物理状态与虚拟模型的交互与共融,研究了数字孪生驱动的航空发动机装配技术,论述了其构成、功能、流程,详细分析了装配流程控制、零件选配、装配操作引导、装配间隙控制、装配技术状态控制和装试数据关联分析关键技术实例验证(第3节)。所研究的技术不仅有助于提高航空发动机装配过程和技术状态管控的智能性、主动性、预测性,还能促进基于实物状态的决策和优化,提高装配的效率和规范性,提高一次装配成功率和质量性能的一致性,从而为数字孪生驱动的航空发动机装配技术研究和系统开发提供理论依据与技术参考。     

数字孪生驱动的数控铣削刀具磨损在线监测方法

针对数控铣床不断老化导致刀具磨损预测模型误差较大,加工过程中动态数据难以在线采集等问题,提出一种数字孪生驱动的刀具磨损在线监测方法。采用神经网络对加工过程中的多源数据进行特征提取,建立考虑机床老化的刀具磨损时变偏差量化模型,并在此基础上提出数控铣削刀具磨损的在线预测方法;开发了面向刀具磨损的数控铣削数字孪生系统,在线感知加工过程中的动态数据并实时仿真刀具磨损过程;最后,将该方法应用于实际加工中并与其他的预测方法进行了对比,结果表明该方法有效降低了机床老化带来的误差,实现了刀具磨损的精确预测。     

基于数字孪生的光电探测系统性能预测

为解决光电探测系统由于多场耦合引起的性能退化建模难题,提出以光电探测系统的能量域表述为基础,建立数字孪生模型以解决其性能退化预测问题的方法。在该数字孪生模型的建立过程中,采用调制传递函数构建光电探测系统的静态性能物理模型;进一步采用动态贝叶斯网络表示调制传递函数随时间的演变规律,实现对其动态性能退化过程的图模型描述;最后通过粒子滤波算法实现系统的状态监测和性能预测,从而完成光电探测系统数字孪生模型的建立,并给出了具有不确定性估计的仿真验证结果,验证了数字孪生模型能够较好的解决光电探测系统的性能预测问题。     

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。     

数据驱动的生产线数字孪生系统构建与应用

为满足生产线智能化的发展需求,针对传统生产线现场调试周期长,生产线三维可视化能力差,生产数据不同步,现场状态监控成本高等问题,结合数字孪生技术,以数据驱动为基础,构建了生产线数字孪生系统。首先运用Process Simulate构建生产线上的各类设备的数字孪生模型,根据数据通信网络和数据采集架构图,利用OPC UA和Modbus通信,读取生产线设备实时数据,并存入相应的数据库中作为驱动生产线数字孪生模型的数据源,从而实现数字孪生模型对物理实体的实时映射。最后,通过搭建虚拟仿真环境,对数字孪生系统进行虚拟调试,并通过构建实例验证平台,验证生产线数字孪生系统的有效性和可行性。     

基于数字孪生的数控机床运行监测系统设计与开发

本文基于数字孪生五维模型,实现对机床的状态数据远程监测与加工运动仿真,设计了机床运行监测系统的总体框架,添加了OPC UA客户端节点数据订阅等功能,完成与机床数控系统运行数据的对接,利用SolidWorks等平台搭建机床的三维模型,借助Unity平台以运行数据为驱动,结合XChart插件开发了机床运行数据监测界面,以数控程序为驱动,结合刚体平移、旋转运动控制原理,实现了机床三维模型的加工运动仿真功能,最终实现了二维数据图表与三维运动仿真相结合的数控机床运行监测功能。     

基于数字孪生的卷烟厂仓储研究与应用

针对目前仓储存在运作效率低、数据实时性差、设备健康管理缺乏等问题,设计了基于数字孪生的仓储优化方案。通过三维模型和虚拟场景的搭建,构建了仓储的数字孪生模型,提出了数字孪生仓储的体系架构,选用了OPC UA通讯框架进行数据采集和通信,利用数据驱动数字孪生模型,实现了数字空间与物理空间的交互融合。最后通过某卷烟厂仓储的落地应用,验证了系统的可行性和有效性,为数字孪生技术在仓储管理领域的应用提供了技术支撑。     

数字孪生驱动的固体发动机总体设计体系架构与应用

为了改进固体发动机以经验半经验为主的设计模式,解决固体发动机设计与仿真分离、数值模拟与物理试验分离、地面试验数据测不了、测不准和测不到等难题,推动固体发动机由经验驱动设计向数据和模型驱动设计转型,从数字孪生体的内涵出发,研究建立了数字孪生驱动的固体发动机总体设计概念体系,从过程、模型和数据3个视角定义了固体发动机数字孪生,并提出了过程孪生、模型孪生和数据孪生的概念;在此基础上,建立了数字孪生驱动的固体发动机总体设计系统5层架构模型,分析了各层的内涵及层与层之间的关系;从过程孪生、模型孪生和数据孪生3个概念出发,研究了数字孪生驱动的固体发动机总体设计系统的运行机制;分析了系统的特点,探讨了系统在发动机设计中的应用方法,并给出了初步的实现方案,为下一步落地应用提供理论参考。     

数字孪生驱动的离心泵机组故障诊断方法研究

数字孪生技术不仅是实现信息物理融合的核心,还是实现数字化故障诊断的关键。为了实现物理空间和信息空间的实时映射、故障实时预测、故障信息及时反馈,提出数字孪生驱动的离心泵机组故障诊断方法。首先,利用数字孪生技术构建离心泵机组数字孪生映射模型。然后,基于数字孪生映射模型,通过数据驱动的故障诊断方法实现故障实时预测,利用模型仿真的故障结果验证方法完成故障结果验证,以验证结果作为数字孪生模型修正和深度学习模型调整的条件。最后,借助Unity3D平台实现故障诊断系统的开发,并通过3种工况验证了系统的可行性。     

[数字孪生驱动的智能制造]基于文献计量的数字孪生研究进展分析

伴随物联网技术、云计算及机器学习等新一代信息技术的迅速发展,数字孪生技术已逐渐成为新的研究热点。基于文献计量法,对1994年以来全球486篇数字孪生相关论文的研究领域、国家与地区、论文发布期刊、关键词、研究作者及高被引论文等模块展开详细分析。结果表明,数字孪生作为一个新的研究课题,其技术挖掘性强,已在制造工程、计算机科学及电子工程等领域得到了广泛应用。在智能制造刚性需求的驱动下,数字孪生技术在未来具有非常好的理论研究和技术应用前景。