复杂产品数字孪生装配模型表达与精度预测

针对复杂产品装配过程中装配模型/数据/信息脱节、精度预测不准确、缺乏现场装配有效指导等实际工程应用问题,提出复杂产品数字孪生装配模型表达与精度预测方法。给出基于数字孪生的复杂产品装配精度预测方法总体流程;其次,将数字孪生装配模型表达划分为装配对象模型和装配工艺模型,并明确了产品数字孪生装配模型的精准建模机制;在此基础上,采用基于实测数据的装配偏差传递更新迭代机制实现融合多维度误差源的产品装配误差分析计算与装配精度预测;最后,以某型卫星结构部装为例搭建了复杂产品数字孪生装配软硬件系统平台,并通过实例验证了所提方法的可行性,为复杂产品装配精度预测与保障提供了一种切实可行的新思路和新途径。     

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。     

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。     

复杂构件装配数字孪生建模及系统实现

针对复杂构件装配生产过程中虚实交互困难、装配效率低等问题,提出一种面向复杂构件装配的数字孪生模型建模方法。首先设计了复杂构件装配数字孪生系统架构,然后从几何模型、工艺模型、行为逻辑模型和约束规则模型4个维度构建了复杂构件装配数字孪生虚拟模型,实现了对复杂构件装配物理实体全面真实地刻画与描述。设计并开发了复杂构件装配数字孪生系统,以鲁班锁装配为实例验证了建模方法的有效性,为复杂构件的装配提供了解决方案。     

基于混合驱动的进给系统数字孪生模型自适应更新法

为了解决传统建模方法搭建的数控机床进给系统模型形式单一且缺乏与物理空间的在线实时交互，导致仿真结果精度低的问题，提出一种基于机理模型和数据驱动模型混合驱动的进给系统数字孪生模型自适应更新方法。该方法针对进给系统多领域耦合的特点，利用物理建模工具Simulink/Simscape建立了机电一体化数字孪生机理模型，同时基于长短记忆神经网络建立了数字孪生数据驱动模型，二者混合构成进给系统数字孪生模型。在此基础上，采用带有遗忘因子的递推最小二乘算法更新模型，提高了模型的适应性。通过双轴进给系统的虚实同步运动实验验证了所提方法的有效性。     

数字孪生驱动的装配工艺设计现状及关键实现技术研究

基于制造过程中的全数字量协调传递方式,通过"虚实融合、以虚控实"的手段,对数字孪生模型驱动的航空产品装配工艺优化-反馈-改进环机制进行了研究。分析了装配单元划分/求解/评价、孪生工艺模型构建、以及装配精度闭环控制等方面的技术内涵,阐述了国内外的研究现状及存在问题;考虑虚拟空间的设计与物理空间的装配等因素约束,提出数字孪生在装配工艺设计中的三项关键技术:①基于"面向装配设计"(DFA)的装配工艺规划与评价;②考虑真实物理拓扑关系的孪生工艺模型动态构建与分析;③面向装配现场的工艺优化—反馈—改进环机制构建,并给出具体的解决途径,从而拓展基于模型的制造技术内涵,将数字孪生落地应用,实现产品研发生产的闭环优化决策及产品研制模式的改变,提高装配准确性/一致性及装配效率。     

数字孪生机床的内涵、体系架构及关键技术

为了在智能制造大背景下充分利用新一代信息技术促进机床智能化升级,实现机床高质量发展,详细阐述了数字孪生机床的内涵和体系架构,在此基础上给出数据感知与融合、机理—数据—知识混合驱动的数字孪生模型构建与虚实同步、多层级参数动态优化与协同调控3项数字孪生机床关键技术;最后,给出数字孪生机床的工程案例,为数字孪生技术赋能机床智能化研究奠定了基础,推动了机床智能化发展。     

基于刚柔耦合的RV减速器传动精度仿真与试验研究

建立包含加工误差、装配误差、弹性变形以及间隙的RV减速器刚柔耦合虚拟样机模型。对虚拟样机模型进行尺寸、误差变量参数化,得到不同制造装配误差因素单独作用下RV减速器的传动误差曲线,确定对整机传动精度影响较大的误差因素。针对主要误差因素,通过正交试验,分析多误差耦合时RV减速器传动精度变化情况。采用光栅法对RV减速器进行传动精度测试,对比试验与仿真分析结果,修改并验证仿真模型。     

基于数字孪生技术的复杂产品装配过程质量管控方法

针对复杂产品装配过程中质量管控时效性差、缺乏预测性等问题,提出基于数字孪生技术的复杂产品装配过程质量管控方法。通过构建物理车间、虚拟车间和车间生产管理系统协同工作的质量管控数字孪生模型,实现了装配过程质量数据的采集、分析与反馈,在此基础上利用Markov方法预测质量数据的未来状态。最后搭建了复杂产品装配过程质量管控平台,并通过实例验证了该方法的准确性,为复杂产品装配过程质量管控提供了一种新途径。     

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。     

基于数字孪生的生产系统仿真软件关键技术与发展趋势

随着设计和制造过程智能化程度的提升，基于数字孪生技术开展生产系统仿真的研究对国产自主化工业软件具有重要意义。在解析基于数字孪生生产系统仿真软件的特征和应用需求的基础上，阐述了生产系统仿真软件的关键技术，包括生产系统孪生模型构建、生产系统仿真优化和离散事件基础仿真引擎；通过整合国内外生产系统仿真软件，总结了生产系统仿真软件的应用；基于数字孪生的生产系统仿真软件的特征，以及软件与数字孪生模型高保真表示、高效构建、高效仿真和人机交互等的紧密结合，探讨了基于数字孪生的生产系统仿真软件开发的技术挑战与发展趋势，以期为我国基于数字孪生的生产系统仿真软件的自主研发提供参考。     

加工误差和变形作用下的误差传递模型研究

针对零件加工误差和变形误差对装配误差的耦合影响问题,研究了一种采用小位移旋量(Small Displacement Tor-sors,SDT)、齐次坐标变换理论建立的包含零件加工误差和变形误差的装配误差传递模型.首先,分析了两零件配合时由于零件加工误差和变形误差造成的装配误差.其次,对零件配合面点云数据和ANSYS分析的变形节点数据进行拟合.最后,采用SDT和齐次坐标变换理论建立装配误差传递模型.结果表明,通过该模型计算出的装配误差与真实装配情况一致,为误差控制、装配体末端误差预测以及关键误差源的识别提供了理论基础.     

基于数字孪生的多轴数控机床轮廓误差抑制方法

针对数控机床高速高精加工过程中轮廓误差控制难的问题,提出一种基于数字孪生的轮廓误差抑制方法,并以数控机床的关键执行部件——多轴进给系统为具体对象,构建面向轮廓误差的"建模-预测-控制"闭环抑制技术框架.该方法针对多轴进给系统多属性交叉耦合的特点,建立其高保真数字孪生体,并通过数字-物理空间的多粒度信息传递,实现跨时间尺度下数字孪生体与物理实体在不同维度的虚实精确同步.通过对数字孪生体进行降阶表征,建立轮廓误差多因素动态影响关系模型,融合多粒度信息实现对轮廓误差的动态预估.基于轮廓误差动态预估结果,提出轮廓误差综合抑制方法,实现对时变运动控制参数下多轴进给系统的插补控制.最后,通过小型三轴数控机床的虚实同步运动实验,验证了所提方法的有效性.     

火箭发动机氢氧泵结构公差优化分配方法

火箭发动机氢氧泵在装配时由于存在多源偏差且双侧多点装配形式复杂,现场需要依靠人工进行修配,存在装配效率与精度低的问题.针对雅可比旋量法进行改进,考虑氢氧泵双侧多点连接特征引入装配约束,建立多点连接并联装配模型,揭示偏差源与装配偏差间的关系.以相对成本-公差函数及质量损失函数之和为优化目标,以装配精度要求、多点连接要求与加工能力约束等为约束条件,建立火箭发动机氢氧泵多点连接装配的公差优化分配模型,并采用遗传算法进行求解.以实际氢氧泵装配过程的数值案例进行计算,研究不同精度指标要求下的各连接位置公差特性,形成最优公差分配方案,为火箭发动机氢氧泵自动化装配与制造质量一致性提供指导.     

基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模与补偿

为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出了基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法。为构建机床热误差模型,进行了建模实验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别测量机床温度值与主轴热变形量。将获得的数据进行在线最小二乘支持向量机建模训练,构建机床热误差模型。在根据模型得出误差预测值的同时,可以不断根据在线输入的新数据修正热误差模型本身,运算时间短,适用于在线建模。实验结果表明,基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法具有精度高、鲁棒性强和计算时间短的特点。在此基础上,根据在线模型进行热误差补差,可有效消除机床热误差影响,提高数控机床的加工精度。     

基于数字孪生的航天器装配质量监控与预测技术

鉴于航天器装配过程中不确定因素多,无法准确有效地预测和评估航天器的实际性能,装配过程中因进行大量复杂的性能试验来验证产品性能指标的符合性而极大影响了装配效率,提出一种基于数字孪生的航天器装配质量在线监控与预测方法。分析了航天器装配执行层面总体流程的特点,在此基础上给出面向航天器装配质量的数字孪生建模方法,以及面向数字孪生构建的产品监控与数据管理方法,最后提出一种基于灰度关联的装配过程质量综合预测方法,可用于航天器装配质量预测。以空间站某泵组件产品为实例,验证了所提方法的正确性。     

数据—模型融合驱动的流程制造车间数字孪生系统研发EI北大核心

针对流程制造过程工序间耦合严重、过程建模困难、生产活动规划的联动性和智能化水平较低等问题,提出数据与模型融合驱动的、覆盖工艺流程全变量空间的车间多维数字孪生模型及其系统架构。融合车间生产全要素孪生模型与动态生产数据,建立了贯穿生产过程中不同工序的设备实体对象模型,从几何、物理、行为、规则等多个维度对耦合生产线实体对象特征进行刻画,实现了工艺设备静动态多维属性的数字化精准映射。在此基础上,搭建了包括物理产线、虚拟产线、信息服务等支撑多系统数据交互映射的车间数字孪生系统,研发了基于开放平台通信—统一架构(OPC UA)与Kepware的通信技术的静动态虚实映射和迭代运行机制,实现了从车间物理制造流程耦合向各孪生体参数间耦合的转换。最后,基于某流程制造企业制丝生产试验线开展应用验证,为解决流程工业耦合复杂而造成的协同交互与迭代运行难题提供了方法和实现途径。