基于灵敏度分析的商用车驾驶室白车身轻量化设计

为了提高商用车前期设计阶段的工作效率,在商用车白车身设计的概念阶段引入隐式参数化建模思想.使用SFE-CONCEPT软件建立某商用车驾驶室白车身隐式参数化模型并对该模型进行实验设计分析,录入白车身63个零/部件的厚度数据作为设计变量的筛选基础,分析其对模态、刚度和质量的灵敏度,并定义相对灵敏度,选出对质量影响较大的零/...     

基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法

针对离散制造车间实时监控困难、调控能力差、管理不透明等问题,采用面向对象的方法,提出一种基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法.首先,搭建了基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法体系架构,明确了其关键实现流程;然后,分别围绕4个关键技术:基于AutomationML与OPC UA的数据建模及传输方法、事件驱动的虚实映射方法、基于复杂事件处理的车间逻辑建模方法、信息可视化及推送,详细阐述了该可视化实时监控的实现方法.最后,以某航天产品机加车间为应用案例,结合实际生产过程和开发的原型系统,验证了该监控方法的有效性.     

基于NSGA-Ⅱ的隐式参数化白车身轻量化设计

采用SFE-CONCEPT软件建立商用车驾驶室白车身隐式参数化模型,并进行自由模态和6种典型工况的静力学分析。同时建立自动分析优化的流程,针对60个厚度、截面形状和零部件位移变量因子,通过灵敏度分析筛选出优化的设计变量因子,以质量与6种典型工况的最大应力为目标响应,拟合二阶响应面近似模型并进行精度验证。采用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对建立的近似模型的求解进行优化得到前沿最优解。优化后的驾驶室白车身模型在保证可靠的强度和模态性能的前提下,质量下降16.9 kg,轻量化率为5.49%,取得了较好的轻量化效果。     

基于OPC UA的数字孪生车间实时数据融合与建模研究

数字孪生车间是智能制造背景下车间全息监控、精准分析、实时决策的有效手段。而实时高效的异构数据采集和融合,以及虚实车间的交互连接是驱动数字孪生车间运转的核心。为此,依托制造物联网和OPC UA通信技术,建立了数字孪生车间实时数据采集框架。采用分层融合的策略,去除原始数据中的信息冗余,匹配产生中间事件和生产过程数据,同时基于空间尺度构建实时数据空间对象模型。另外针对提高数据传输实时性的目的,按照信息分类—自适应压缩—节点合并的路线,缩减OPC UA信息模型节点数目和节点容量,设计了面向数字孪生车间的OPC UA信息建模方案。最后,以某航天结构件生产线为案例,为数字孪生车间开发了实时数据采集系统,并验证了此方案的可行性。     

逐次替换响应面商用车驾驶室轻量化设计

采用SFE-concept建立驾驶室白车身隐式参数化模型,并对弯曲刚度和扭转刚度进行求解分析。通过灵敏度分析筛选出14个车身零部件的厚度、形状和位置作为设计变量;采用最优超拉丁方试验设计方法构建样本数据;对比分析响应面与逐次替换响应面近似模型的拟合精度,得出逐次替换响应面的拟合精度更高;采用粒子群算法,以质车身量最小为目标,约束静态弯扭刚度,进行优化设计,并对优化后结果进行验证,结果表明:在车身静态刚度性能基本保持不变的基础上,白车身质量下降17 kg,轻量化率为5.49%。