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。     

基于数字孪生的工程机械产品健康检测方法研究

为了提高工程机械产品的安全性能,结合故障预测与健康管理技术,提出基于数字孪生的工程机械产品健康检测方法。建立可准确反映当前工程机械产品状态的数字孪生模型,通过分析数字孪生模型,实现对工程机械产品的状态预测,从而提前发出故障预警。通过建立QTZ40塔机的数字孪生模型,运用基于数字孪生的工程机械产品健康检测方法对其进行健康检测。实验数据表明:基于该检测方法可有效实现机械故障预警和诊断,提高了塔机的安全性,解决了工程机械传统健康检测方法的不足,为同类工程机械故障诊断问题提供了解决方案。     

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。     

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。     

基于数字孪生的机械产品运动性能调控方法

针对复杂机械产品在生产运作过程中的运动性能难以监测和控制的问题,提出一种基于数字孪生的运动调控方法。该方法以元动作理论为基础,建立机械产品基于数字孪生的运动研究六维结构模型,并规划了数字孪生驱动的运动性能调控模式。根据元动作链的运动特性,实施基于动作层的数据监测技术,解决了传感器的选择和布置问题。利用多维仿真软件和数字孪生技术强大的虚实交互融合能力,制定了具体的建模、仿真和运动优化技术方法。最后,以某六自由度工业机器人为例验证了该方法的合理性和实用性。结果表明,数字孪生驱动的运动性能调控机制适应性好,鲁棒性强,实现了机器人运动性能的精细化管理。     

基于数字孪生的复杂机械产品多学科协同设计建模技术

数字孪生技术能够实现产品物理模型和信息模型的融合与迭代优化,从而缩短产品研发周期、降低返工成本。针对复杂产品多学科协同性差、研发成本高的难题,将数字孪生的理念引入到复杂机械产品多学科协同设计中。分析了多学科协同设计和数字孪生的研究进展,从全生命周期的视角探讨了产品、生产及其性能数字孪生模型的信息表达、集成与数据交互问题,给出了数字孪生的演变过程模型;在分析产品数字孪生多阶段建模过程的基础上,设计了一个产品数字孪生多学科协同设计建模参考架构,提出了机电一体化的多学科协同设计与虚拟工程方法和产品数字孪生多学科协同设计关键技术,通过优化仿真和虚拟调试构建了复杂机械产品的数字孪生模型,解决了产品全生命周期中机械、电气和自动化等多学科系统的信息物理融合问题。通过案例验证了所提数字孪生多学科建模理论及其优化方法的可行性。     

面向切削过程的刀具数字孪生模型

刀具磨损状态退化建模和仿真的结果难以真实地反映物理现实,使刀具的选用、更换和修磨决策缺乏可靠依据,严重地影响了刀具精准利用的优化和控制,以及生产系统的动态调控。针对该问题,在数字孪生理念的基础上,提出面向切削过程的刀具数字孪生模型,探讨了其概念、组成、功能和运作流程,详细论述了数字孪生驱动的刀具磨损监测、剩余寿命预测、刀具选用决策和刀具服务,并通过原型系统进行了验证。通过刀具物理对象与虚拟模型的交互与共融,面向切削过程的刀具数字孪生模型可提高刀具全生命周期状态管理的智能性、主动性、预测性,支持面向刀具精准利用的优化、决策和服务。     

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。     

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。     

基于数字孪生的产品设计过程和工作量预测方法

为解决由于实际产品设计过程和理想的仿真过程状态不一致而导致的产品设计复杂性预测不准确的问题,研究了基于数字孪生的产品设计过程及其工作量预测方法.构建了产品设计数字孪生系统五维结构模型.详细定义了虚拟空间的产品设计数字孪生模型,包括功能数字孪生模型、设计师数字孪生模型和设计活动数字孪生模型.从知识的角度出发,提出了产品设...     

基于Wiener过程的功率变换器剩余寿命评估方法

针对功率变换器难以准确建立表征其性能退化过程物理模型的问题,提出一种基于Wiener随机过程的剩余寿命评估方法实现其剩余寿命预测。通过分析电路关键元器件退化对电路性能的影响,选用输出电压均值为DC-DC变换电路失效特征参数,利用Wiener过程建立电路性能退化模型,通过逐步递推预测寿命特征参数值并结合电路失效阈值从而实现功率变换器剩余寿命预测。以闭环SEPIC电路为例,分析了建模数据与建模尺度对剩余寿命预测结果的影响,实验验证了该方法的有效性。     

基于增强现实的数字孪生加工系统建模与多视图交互

针对数字孪生加工系统上下文数据异构多样、缺乏高效可视化人机接口的问题,提出一种基于增强现实的数字孪生加工系统多视图交互方法.基于数字孪生技术构建了面向增强现实的加工体系,并建立了面向数字孪生加工过程的信息集成模型;研究了数字孪生加工系统的多视图生成过程,可动态实现虚实注册和动态跟踪,增强操作者与加工系统之间的高效协作能...     

基于数字孪生的肺结节诊断

为解决肺结节诊断难度大的问题,提出基于数字孪生的肺结节诊断技术思路。采用智能算法、模型融合、虚实交互等关键技术建立了肺结节诊断的数字孪生框架。通过重建算法构建了肺三维虚拟模型,建立了肺结节诊断系统的虚拟实体;利用深度学习技术对数据进行迭代分析生成肺结节检测模型,与三维虚拟模型结合提升交互性,实现了对肺结节的智能检测;通过随访更新患者数据构建肺结节的动态预测模型,完成了肺结节分析与诊断,满足了可视化监控、健康管理等需求。以实际案例进行了肺结节的检测与诊断,验证了所建系统的可行性。     

数字孪生与TRIZ集成迭代参数演化创新设计过程模型

为体现复杂机电系统动态参数的演化,将数字孪生引入复杂机电系统创新设计过程中,利用数字技术对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述建模;将设计参数以及应用TRIZ失效预测工具得到的系统失效参数引入数字孪生模型进行参数演化,发现系统在设计及制造过程中存在的潜在问题。将TRIZ与数字孪生技术结合应用于概念设计阶段,提取设计过程中的设计参数和失效参数并将参数的演化应用于数字孪生技术中,服务于复杂机电系统的全生命周期。结合密集柜式智能立体停车装置的设计实例,验证了所提方法的科学性。     

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.     

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。     

基于数字孪生的航天器舱门展收机构优化设计

针对航天器舱门展收过程中由根铰间隙引起的振动问题,提出一种基于数字孪生和径向基模型的材料参数优化方法。首先建立根铰间隙动力学模型,并应用数字孪生技术构建舱门的数字孪生模型。以根铰材料的接触刚度系数、阻尼系数和动摩擦系数为设计变量,以最大角加速度为优化目标,利用优化拉丁方试验设计构建样本空间;应用径向基神经网络模型构建近似模型;采用结合的序列二次规划算法和多岛遗传算法求解近似模型的最优值。优化结果表明,与优化前相比,舱门的角加速度峰值和根铰间隙接触力明显减小,舱门的动态性能得到提升。     

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。