混合机械加工过程的偏差网络建模与误差溯源

复杂零部件生产通常需要经过混合式多阶段加工,加工过程中的误差种类多样且在多道工序间传递累积。为确保复杂产品的加工质量,提出了一种加权自调节偏差传递网络模型与误差溯源方法。该方法首先基于实际误差信息、质量特征信息与加工工艺构建加权自调节偏差传递网络。通过引入加权LeaderRank排序算法,识别混合式多阶段加工过程中易导致产品质量失控的关键加工特征。然后采用遍历回溯算法识别误差传播路径并提出ContributionIndex指标识别导致关键加工特征质量偏差的关键误差源,确定需要重点监测的加工工序及设备节点。以有代表性的具有多阶段加工过程的主轴承盖为研究对象,验证了该方法能有效建模复杂加工过程偏差流,辨别加工过程中的关键薄弱节点及其误差源。     

复杂产品制造过程重要资源节点发掘

结合复杂网络理论在复杂系统评价上的优势,构建了产品制造过程系统网络模型。将系统中的各设备资源定义为网络中的节点,考虑任务路线的流向,同时加入各工段占用设备的有效时间,将产品制造过程等效为一个有向加权网络图。基于所建立的模型,从网络节点拓扑位置差异与节点自身所具备的关键属性两方面给出资源节点重要度评价指标体系,提出了一种基于熵权—模糊综合评价方法的产品制造过程资源节点重要度评估方法。结果表明该方法能有效地发掘复杂产品制造过程中的重要资源节点。最后,结合变压器制造企业的产品制造过程实例,证明了方法的合理性和有效性。     

产品并行开发过程建模研究

并行工程的关键是对产品实行集成的并行开发,而产品并行开发过程模型是实现产品并行开发过程管理的 基础。本文从产品视图、功能视图、工作流程视图、组织视图、约束视图和资源视图多个侧面建立产品并行开发过程 集成模型,并详细研究了反映产品并行开发过程本质的组织视图、工作流程视图和约束视图模型的建立,建立了矩 阵式IPT组织模型以及产品并行开发工作流模型和多层约束网络模型。     

制造过程集成管理系统的研究与实现

为有效整合区域制造资源,实现制造过程各环节的协同,对基于制造资源优化配置的制造过程管理系统进行了深入研究,提出了集成系统的组织形式和体系结构,并重点解决了各异构系统的信息集成问题。集成系统包括可重构制造资源优化配置平台、基于知识的网络化协同工艺规划系统、集成化数控制造与仿真、基于构件的可重构制造执行系统、可视化制造过程项目管理与监控等5个子系统;在对各应用系统功能及数据交换进行需求分析的基础上,具体阐述了基于可扩展标记语言的信息集成的实现过程,包括基于可扩展标记语言的数据接口规范、接口处理工具和基于文档管理平台的集成方案。最后以模具企业中的实际生产过程验证了系统的集成应用。     

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。     

选矿制造执行系统的研究与应用

制造执行系统是连接企业上层企业资源计划与底层过程控制系统的桥梁,是实现企业资源计划/制造执行系统/底层过程控制系统三层结构的流程工业计算机集成制造系统的关键。以酒泉钢铁公司选矿厂为背景,针对选矿生产过程特点,分析和探讨了选矿生产过程制造执行系统的体系结构和功能,提出了在网络、数据库等信息技术支持下的基于流程工业计算机集成制造系统的企业资源计划/制造执行系统/底层过程控制系统三层体系结构的制造执行系统结构,设计并实施了以计划调度和成本控制系统为核心的选矿制造执行系统,该系统成功地实现了选矿生产过程下层过程控制的实时信息和上层企业资源计划的信息融合和贯通,实现了信息流、物流和资金流的集成,取得了良好的经济效益和社会效益。     

面向塑化能耗分析的设计关联计算流模型与过程挖掘方法

针对高能耗注塑装备的塑化能耗计算过程复杂、涉及的设计参数及工艺参数繁多等问题,提出一种基于过程挖掘的塑化能耗高效分析方法。根据装备设计过程及能耗分析流程构建设计关联能耗分析计算流模型,并在该模型基础上提取计算流足迹。通过改进算法对已提取的计算流足迹进行过程挖掘,形成全新的能耗分析计算工作流网。解析工作流网间的设计元素关系,并对注塑装备塑化能耗进行计算,实现能耗的高效分析。通过在某注塑机厂商XS-Z60型注塑装备的塑化能耗分析计算中的应用,验证了所提方法能够简化能耗分析计算过程,提高能耗分析计算的效率。     

网络化制造平台动态工作流管理模型研究

工作流技术能否有效地管理业务过程是网络化制造平台成功实施的关键问题。在分析了网络化制造平台中存在既定业务过程经常变动,业务活动之间信息交互通信量与通信资源之间存在矛盾等问题的基础上,提出了一种基于对等网络和统一描述、发现和集成协议的网络化制造平台动态工作流管理模型。重点阐述了该模型基于统一描述、发现和集成协议的工作流端目录管理服务、工作流服务端和端通知机制。最后,通过网络化制造平台工作流管理系统的企业实际应用对该模型进行了验证。     

资源约束下多过程的不确定时间建模与分析

由于测量不精确、信息不完备以及信息包含噪声等原因,工作流的时间信息会具有不确定性。针对不确定性情况下工作流时间建模和分析的实际需求,基于可能性理论,给出扩展模糊时间工作流网(Extended fuzzy timing work flownets,EFTWFN)定义,实现对不确定性时间信息的全面描述。在考虑资源约束情况下,提出一种工作流多过程EFTWFN模型的推理分析方法,将EFTWFN与线性逻辑结合,定义多种变迁间的化简规则,再基于规则逐步化简EFTWFN模型,从而实现对不确定性时间问题的解决。所提出的方法实用性较强,能够有效处理资源约束情况下工作流多过程的定量和定性两方面问题;而且效率较高,可在线性时间复杂度内完成对问题的求解。在某制造企业中的实例应用与仿真验证表明,该方法具有很好的效果。     

基于网络的制造资源重构方法研究

提出了基于网络的制造资源重构的思路和方法,即分2个阶段实现制造资源的重构.首先是候选企业的选择,其次是制造资源的重构,并建立与之相适应的制造任务分配模式、企业信息模型和制造设备的信息模型,给出了重构过程的流程.     

基于工作流挖掘的质量管理过程改进研究

为满足质量管理体系持续改进的要求,提出了基于工作流过程挖掘的质量管理过程改进方案.该方案包括过程日志预处理、过程活动控制图重构和活动转移条件生成3步,其中过程活动控制图的重构是核心.设计了一种启发式算法,以时间段建模活动的执行过程,将两活动执行时间段关系划分为不相交、部分相交和包含3种,并在此基础上设计启发式规则,搜索过程日志中蕴含的活动前序关系,解决了包含复杂的策划-实施-检查-处置循环结构的质量管理过程控制图的重构问题.最后,以质量外审意见处理流程的改进为例,对算法进行了说明和分析.     

工作流管理系统动态变更模型与实例迁移方法研究

为提高工作流管理系统的柔性,研究了工作流动态变更模型和实例迁移方法.在基于统一建模语言和多色集合的工作流集成建模方法的基础上,建立了工作流动态变更模型,对节点(分支)的增加、删除和结构变化等常见动态变更进行了形式化描述.提出了工作流区域的概念,将当前运行节点和动态变更节点放在同一个层次上排序.基于基本模型结构的简化规则,提出了工作流区域的识别算法和排序规则.按照工作流实例迁移过程中可能采用的迁移策略,提出了支持动态变更的工作流实例迁移方法,并分析了实例迁移前后结构和语义的正确性.最后,以客户订单处理流程为例,验证了以上模型和方法的有效性.     

生产型虚拟制造系统过程模型的Z规范技术

为解决虚拟制造系统间过程信息的集成与共享,提出了一种基于虚拟制造过程元模型和形式化Z语言工具的过程模型规范研究方法.元模型以活动和连接弧为核心,关联制造过程中的产品、资源、转移条件和相关数据,并根据制造过程特点设计了三种标志节点、七种任务节点和两类连接弧.过程要素的Z规范描述保证了数据语义的准确性和无二义性.通过对典型的车间生产和装配过程进行建模,验证了元模型的有效性.     

基于GSPN的过程建模分析方法研究

针对过程模型执行的不确定性特点,对基于广义随机Petri网(GSPN)的过程建模和仿真分析技术进行研究和讨论。该方法适用于使用随机变量,特别是分布函数描述过程模型中的活动、状态和转移这些基本特征。它可以最终通过稳定状态概率求解制造系统过程模型或子过程中等待时间、资源的利用率以及过程模型吞吐量等性能参数。建立了流程重构的定量分析技术基本方法,它为动态制造模型过程建模提供了持续改进的机制和计算方法。最后通过一个质量保证的工作流给出了分析的实例与步骤。     

资源受限的复杂产品并行开发过程集成

针对复杂产品并行开发过程存在资源约束及信息耦合性强等特点,提出了资源受限的开发过程集成模型。根据开发过程功能需求构建了过程管理系统体系结构,研究了功能模块映射模型、功能模块集成模型、过程信息集成模型、事件逻辑推理模型以及基于资源推拉技术的资源冲突消解模型。基于复杂产品并行开发过程集成环境研究了产品开发过程规划的运行方式,通过活塞连杆组改进设计实例验证了资源受限的复杂产品并行开发过程集成技术的有效性。     

流程企业生产过程集成建模方法研究

针对流程企业对市场变化反应较慢的缺点,提出了流程企业的生产过程物流、资金流和工作流集成建模方法。利用物流模型生成资金流模型,通过对资金流的优化实现物流的优化,在物流优化的实现阶段,将人员的安排以工作流模型的方式集成到物流模型中来,从而实现物流、资金流和工作流的集成建模。利用该集成模型进行决策,可提高企业对市场的反应速度。     

融合多传感技术的数字化制造设备建模方法

针对制造过程实时信息采集和传输的问题,基于多传感器技术和Web技术,提出了一种从制造设备层进行数字化建模的思想和方法,通过对制造没备安置多种传感设备构建附加传感设备网络模型,彤成实时制造信息采集的硬件基础,进而采用Agent技术对各个传感设备进行封装,在工作流的控制下捕获相应的制造信息并按照标准模板进行信息的加工与存储,以使构建的数字化制造设备模型具有执行过程透明和可访问化的特点,从而为解决制造过程中的复杂、实时信息的自动采集和传输以及数字化精确生产提供解决方法.以一个实例验证了所开发原型系统的有效性.     

基于动态集成框架的云制造服务过程追溯与匹配研究

为有效控制制造资源虚拟化过程,考虑不同制造资源的形态,提出了云制造资源动态集成框架,研究了基于RFID的云制造服务过程追溯机制。在此基础上,建立了云制造资源服务能力多目标评价体系,并通过评价指标加权和计算云制造资源优先值,为制造任务匹配最优云制造资源节点。最后,结合云制造应用实例,验证了云制造服务动态集成体系的合理性和优选算法的可行性。     

可解决多种复杂任务的过程挖掘算法

为解决事件日志中含有循环任务、重复任务和同一任务的过程挖掘问题,进一步优化企业建模方法,改进了α算法,提出了τ算法.该算法重新定义了任务之间的关联关系,提出启发式判定规则,识别出事件日志中所包含的循环任务、重复任务和同一任务;然后对事件日志进行挖掘,提取出工作流网,并还原挖掘预处理阶段重命名的重复任务和删除的单循环任务,从而得到最终的工作流模型.最后,通过实例验证了τ算法的正确性.     

基于深度置信网络的大数据制造过程实时智能监控

针对基于浅层学习模型的过程监控方法难以对大数据制造过程运行状态进行实时智能监控的问题,提出了基于深度置信网络的大数据制造过程实时智能监控方法。利用灰度图建立大数据制造过程质量图谱,以精准表达其过程的运行状态;构建用于识别大数据制造过程质量图谱的深度置信网络;应用离线训练好的深度置信网络模型对当前监控窗口内的过程质量图谱进行识别,实现大数据制造过程实时智能监控。最后,应用该方法对某注塑件大数据制造过程进行实时质量智能监控,结果表明：所提方法的识别性能明显优于基于主成分分析与BP神经网络、支持向量机的识别模型,能有效应用于大数据制造过程实时质量智能监控。