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。     

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。     

一种基于小样本知识学习的工艺生成方法

针对兵器行业关键零部件加工工艺自动生成所需样本数量不足的问题,提出了一种基于小样本知识学习的工艺生成方法,重点研究基于样本变换和样本集扩展的几何模型增强解析技术,以及基于数字孪生的工艺知识增量学习技术,以实现工艺样本的整体增强。同时,建立面向增强样本分析的卷积神经网络模型和适于异构知识融合的知识图谱,形成工艺知识的高效分析与有效利用方法。采用深度神经网络模型解决复杂零件三维设计模型的工艺结构解析问题;基于知识图谱的工艺知识表征方法和工艺生成技术以克服工艺信息碎片化的难题;通过数字孪生模型与工艺验证技术解决理论工艺方案与现场生产要素脱节的问题。实现了基于零部件结构解析、基于知识图谱的工艺方案生成和基于数字孪生的工艺验证和优化的工艺知识闭环分析。     

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。     

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。     

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...     

军工柔性复杂装配过程数字化研究

随着卫星、弹箭等产品向复杂化、精密化方向发展,产品装配性能保障越来越困难,对装配的要求也越来越高。针对军工复杂离散装配过程多品种、小批量、柔性化、以手工装配为主及注重追溯的特点,提出了一种适用于军工柔性化手工离散装配过程的数字化集成方法。首先基于以手工装配为主的工艺流程和无线体特征的生产模式构建了双轮驱动数据模型,在此基础上围绕数字化构架、制造资源接入组网、智能工艺关系和数字孪生4个方面进行设计,形成了数字化集成构架和孪生看板模型。基于上述方法设计并开发了数据采集监控系统,并已应用于某线缆装配车间,验证了该方法的可行性和有效性。     

考虑多维误差的复杂装配过程数字孪生建模方法

针对多维误差耦合作用下大型固体火箭发动机等复杂产品装配过程中装配精度难以预测的问题，引入数字孪生概念，揭示制造误差、装配变形与定位误差耦合的装配偏差传递机理，据此提出一种复杂装配过程多维度高保真数字孪生模型构建及其驱动的装配精度在线分析方法。首先，从制造误差和装配变形耦合的角度，提出面向装配精度在线分析的数字孪生框架。其次，研究复杂装配过程数据感知模型、点云几何模型和装配变形机理模型的构建与融合方法，形成复杂装配过程多维度高保真数字孪生模型。在此基础上以装配特征为节点，基于雅可比矩阵和非理想表面模型，通过接入装配现场数据实现复杂装配过程装配精度在线分析与预测。最后，以大型固体火箭发动机喷管智能装配平台为对象，验证所提技术、方法与模型的正确性和有效性。     

基于SOA的航天产品装配工艺知识管理技术研究

通过对航天产品装配过程的调查和分析,针对目前航天产品装配工艺设计与管理方法不能有效支持装配工艺设计以及装配工艺知识的共享和重用等问题。构建了基于SOA的装配工艺知识管理框架,提出了一种面向服务特征的装配工艺知识表达模型,并以运载火箭装配工艺知识为例说明了该知识表达模型的具体应用,最后以上述知识表达模型为基础,给出了面向服务的装配工艺知识推理重用方法。     

面向智能装配的工艺知识管理方法EI北大核心

针对机电产品装配过程中智能化程度不高、工艺知识量大且繁琐的问题,提出了面向智能装配的装配工艺知识管理方法。研究了基于本体的工艺知识建模方法,利用本体描述语言(OWL)对知识本体进行编码。分析了装配过程涉及的工艺知识的特征,根据知识的类型构建了对应的装配工艺知识库,提出了产品全生命周期装配工艺知识管理方法;设计了基于本体的语义相似度和逻辑推理相结合的工艺知识智能推理流程,结合制造执行系统(MES)和闭环控制思想,提出了装配工艺评价与优化方法。以继电器为对象,验证了机电产品工艺知识管理方法的有效性,开发的工艺管理系统应用在某航天电子企业。     

基于数字孪生的产品制造过程质量管理研究

数字孪生作为“工业4.0”、智能制造以及工业互联网等先进理念的关键使能技术,具有实时同步、高保真度及双向映射等特性,是实现产品物理模型与信息模型交互融合的重要技术手段,现已成为学术界和工业界的研究热点。当前,针对数字孪生的研究主要集中在车间运行方面,然而基于数字孪生的产品制造过程质量管理研究相对较少。为此,提出了一种基于数字孪生的产品制造过程质量管控模型,阐述了产品制造过程质量管理的流程。借助“虚实结合、以虚控实”的手段,系统地分析产品制造过程质量数据的实时采集、质量监测、动态分析、质量预测及智能控制,以提升产品制造质量,并为产品制造过程质量管理提供参考和依据。     

知识驱动的加工产品数字孪生拟态建模方法

对加工过程的实时观察、分析和控制是优化零部件加工策略的重要组成部分。通过融合几何状态、物理状态和设备状态变化等多维、实时的加工过程数据,可以实现对加工过程的建模和监控。数字孪生模型是数字孪生系统的核心与基础。但是,目前还缺乏一种系统且能自适应开发高保真、多尺度、多维加工数字孪生建模方法,以辅助系统进行分析与决策。提出了一种知识驱动的加工产品数字孪生拟态建模方法,可以在加工过程中自适应地构建产品数字孪生模型。该模型可根据加工过程自适应的变化,实时表达加工过程中的产品,为数字孪生决策系统提供数据支持。最后在一个航天零件的加工过程中测试了该方法,验证数字孪生拟态模型在加工中应用的可行性。     

特种车辆油气悬挂系统精密装测技术研究

为确保特种车辆在复杂环境中工况转换的高可靠性和快速机动性,针对目前油气悬挂系统手工装配存在工艺数字化程度低、装配质量一致性不高等问题,提出了一种油气悬挂系统精密装测单元的构建方法.通过理论分析、虚拟仿真、实验验证等技术方法,构建了微渗漏检测系统、无损装配系统、智能拧紧系统和耐压测试系统,解决了油气悬挂系统装配关键工艺参...     

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。     

基于长短期记忆网络的装配工艺语义识别方法

装配工艺文档蕴含要素层次多样、关系复杂的工艺语义信息,它们以自然文本存在,无标准或规范约束,在评估装配工艺可执行性和指导装配作业时面临巨大挑战.鉴于此,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的装配工艺语义识别方法,抽取装配工艺文档语义要素,建立装配工艺语义信息的知识化描述.首先定义装配语义并规定其知识图谱的描述形式.然后通过装配语素分解、装配词素分类与关系构建,得到装配工艺知识图谱.以某型航空发动机压气机转子部件的装配工艺文档为例,自动识别其装配语义并得到知识化描述.其中,对装配实体的语义识别率为93.7％,装配关系的语义识别率为94.8％,得到装配工艺知识图谱,证明了方法的有效性.     

基于数字孪生模型的直驱部件高精度控制方法

直驱部件以结构紧凑、失动量小和无间隙传动的优势在高档数控机床、航空航天精密伺服机构等重大装备中得到了广泛应用.直驱部件的伺服控制精度和动态响应特性是伺服系统的重要指标,针对负载惯量摄动和装配特性的变化造成系统伺服性能的下降甚至失稳的现象,提出一种基于数字孪生模型的复合控制方法,以物理实体数据驱动数字孪生模型参数同步,以数字孪生模型优化物理实体的伺服控制参数.首先提取了直驱系统的关键特征参数,用集总参数模型描述线性环节,用非线性参数模型描述非线性特征,建立了直驱部件的虚拟物理模型;采集物理实体状态数据,提出了基于递推增广最小二乘算法的数字孪生模型参数更新方法,实现了模型特征的自适应同步;利用同步参数优化系统控制参数,提出了指标约束下的速度控制器和扩张状态卡尔曼滤波器设计方法,形成了数字孪生驱动的复合控制策略.实验表明,提出的方法具有更好的抵抗惯量摄动能力,模型同步算法能准确快速地辨识直驱系统的惯量变化;相对传统方法,跟随20°/s&1 Hz正弦信号的速度残差均方根由5.88°/s减少为1.76°/s,优化了70％;阶跃响应过程的调整时间始终满足设计指标0.1s,实际响应曲线与理论响应曲线的Pearson相关系数由0.957提高到了0.993.研究成果为进一步细化数字孪生模型颗粒度和推进数字孪生模型在运动控制中的应用提供参考.     

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...