一种基于增量模型的数字孪生系统协同进化方法

    公开(公告)号:CN113609672B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202110883308.5

    申请日:2021-08-03

    申请人: 东华大学

    摘要: 本发明公开了一种基于增量模型的数字孪生系统协同进化方法,属于智能制造技术领域。一种基于增量模型的数字孪生系统协同进化方法,包括以下步骤:S1、基于已知的数字孪生系统,借助孪生模型与物理实体间的数据交互,生成加工过程中的数字孪生数据;S2、对加工过程中各种状态变化量进行采集、分析,获取与数字孪生系统中决策模型相关的数据;S3、数字孪生系统根据S2中状态变化量的历史数据,结合智能算法,辅助数字孪生系统进行决策;S4、加工过程中,通过云平台向数字孪生系统传输相同场景的历史数据,促进数字孪生系统协同进化;本发明更好的实现了数控加工的智能化,有效提高了机械加工系统在工业运行过程中的精度与效率。

    一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法

    公开(公告)号:CN113985814A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111238057.1

    申请日:2021-10-25

    申请人: 东华大学

    IPC分类号: G05B19/408

    摘要: 本发明涉及一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法。该方法基于生物特性,构建数字孪生加工系统制造过程中的本能反应机制;实时检测数字孪生加工系统制造过程中的信号,通过神经网络模型实现信号异常的识别;当识别到信号异常时,依据本能反应机制生成与识别到的异常信号对应的控制动作,数字孪生加工系统依据控制动作作出应激反应;基于控制动作,采用图结构算法确定行为异常类型;依据行为异常类型生成控制策略,以实现将赋予机器以人的反应思维模型,使系统可以感知变量并做出相应的控制操作的目的,进而利用生物行为机制针对不同类型、不同情况的加工过程状态进行实时控制,提高控制效率高和准确率。

    面向加工质量预测的数字孪生模型工况自适应方法及系统

    公开(公告)号:CN113673166A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202110987193.4

    申请日:2021-08-26

    申请人: 东华大学

    IPC分类号: G06F30/27 G06F119/02

    摘要: 本发明涉及面向加工质量预测的数字孪生模型工况自适应的方法及系统。所述方法包括获取任一历史工况下的质量预测模型、当前工况下的时序数据和影响因素,根据当前工况下的部分获取时段的力信号和振动信号对任一历史工况下的机理模型进行更新得到当前工况下的机理模型;采用当前工况下的机理模型对当前工况下的时序数据进行处理得到当前工况的样本数据;根据当前工况的样本数据和其他的样本数据确定待迁移模型;当影响因素的加权和小于设定阈值时,根据当前工况的样本数据对待迁移模型进行更新;反之,则根据目标定量数据和当前工况的样本数据对待迁移模型进行更新。本发明可提高模型对于变工况的自适应能力。

    一种基于边缘计算的航天薄壁件旋压加工质量管理系统

    公开(公告)号:CN114862096B

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202210281742.0

    申请日:2022-03-22

    申请人: 东华大学

    IPC分类号: G06Q10/0639 G06F9/50

    摘要: 本发明公开了一种基于边缘计算的航天薄壁件旋压加工质量管理系统,其特征在于,包括:数据采集模块、边缘计算节点ECN模块、微服务管理平台和多源数据集成分析模块。本发明基于边缘计算技术,在智能装备附近提供了边缘计算节点,能够就近处理数据;并建设了微服务管理平台,能够实现制造资源动态重组,快速响应边缘计算单元内外的实时数据分析、决策;提出了多源数据集成分析系统,能够结合业务实情,实现业务数据建模,及时调整加工工艺参数、有效控制加工件变形量,进一步提高航天薄壁件旋压加工质量。

    一种面向多学科的数字孪生图网络建模方法

    公开(公告)号:CN113642236A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202110911408.4

    申请日:2021-08-10

    申请人: 东华大学

    IPC分类号: G06F30/27 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种面向多学科的数字孪生图网络建模方法,属于智能制造控制方法技术领域。一种面向多学科的数字孪生图网络建模方法,包括创建数据层,构建单一规则的数据表达,通过门控循环神经网络对采集到的时序数据进行阶段性的预测;创建规则层:构建单一子模型的不同物理场的虚拟映射,然后利用图注意力神经网络进行不同规则的表达;创建子模型层:构建数字孪生实体模型中各个子模型的虚拟映射,然后利用图注意力神经网络来构建不同子模型之间的关系;本发明可以实现数字孪生虚拟模型的高保真建模,利用先验知识扩大场的维度,利用图结构降低耦合建模的难度,实现制造过程的实体模型映射,为后续的决策反馈和质量优化等作出贡献。

    一种基于增强现实的船舶小组立辅助装配系统

    公开(公告)号:CN113618723A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202110946485.3

    申请日:2021-08-18

    申请人: 东华大学

    IPC分类号: B25J9/08 B25J9/16 B25J19/00

    摘要: 本发明公开了一种基于增强现实的船舶小组立辅助装配系统,属于辅助装配系统技术领域;一种基于增强现实的船舶小组立辅助装配系统,包括有云储存模块、工程数据模块、虚实融合模块和人机交互模块;云储存模块,通过模型转换将创建的板块模型转换为AB模型,然后建立xml文件,并将其储存在网络网盘中;工程数据模块,储存船舶小组立装配过程中产生的实时数据和UI显示数据;虚实融合模块,利用Vuforia扩增实境软件开发工具包进行三维注册;人机交互模块,对船舶小组立装配过程的装配操作进行编程;本发明一方面能够加快员工对于装配信息的获取,另一方面能够降低装配过程板件装配位置的调整时间,大大提高船舶小组立装配的效率。

    一种面向弱刚性钻削的数字孪生控制方法及系统

    公开(公告)号:CN113579849A

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202110987837.X

    申请日:2021-08-26

    申请人: 东华大学

    IPC分类号: B23Q15/02

    摘要: 本发明公开了一种面向弱刚性钻削的数字孪生控制方法及系统。该方法包括:采集加工过程中的多维时序数据;对所述时序数据按照加工进度进行切分;对切分后的数据进行时频域分析,提取特征值;将所述特征值输入至机理模型,得到毛刺状态参数;根据所述毛刺状态参数、当前加工工艺参数以及剩余加工进度预测毛刺高度;构建决策信息库;所述决策信息库中包括不同加工场景下抑制毛刺的最优加工工艺参数;当毛刺预测高度超过毛刺高度阈值时,从所述决策信息库中选取最优加工工艺参数进行反馈。本发明利用数字孪生的虚拟模型和实时的虚实交互特点来实现弱刚性钻削领域的毛刺控制。

    一种面向加工的数字孪生产品模型的迁移方法

    公开(公告)号:CN113569453A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202110868026.8

    申请日:2021-07-30

    申请人: 东华大学

    摘要: 本发明公开了一种面向加工的数字孪生产品模型的迁移方法,属于数字孪生模型快速搭建方法技术领域。一种面向加工的数字孪生产品模型的迁移方法,基于数字孪生模型可迁移性的特点,构建包含有数据采集处理模块、产品几何模型模块、产品物理模型模块、产品质量控制模块和反馈调整模块的数字孪生产品模型基本框架,进一步的以设备方式迁移和算法模型迁移两种途径实现对数字孪生产品模型迁移;通过上述设计,本发明能够实现相同设备工艺的相似产品数字孪生模型的快速迁移重构,避免重复建模,提高已有模型利用率,降低建模成本,提高生产效率。

    一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法

    公开(公告)号:CN113985814B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202111238057.1

    申请日:2021-10-25

    申请人: 东华大学

    IPC分类号: G05B19/408

    摘要: 本发明涉及一种基于数字孪生的加工过程自适应控制方法。该方法基于生物特性,构建数字孪生加工系统制造过程中的本能反应机制;实时检测数字孪生加工系统制造过程中的信号,通过神经网络模型实现信号异常的识别;当识别到信号异常时,依据本能反应机制生成与识别到的异常信号对应的控制动作,数字孪生加工系统依据控制动作作出应激反应;基于控制动作,采用图结构算法确定行为异常类型;依据行为异常类型生成控制策略,以实现将赋予机器以人的反应思维模型,使系统可以感知变量并做出相应的控制操作的目的,进而利用生物行为机制针对不同类型、不同情况的加工过程状态进行实时控制,提高控制效率高和准确率。

    面向加工质量预测的数字孪生模型工况自适应方法及系统

    公开(公告)号:CN113673166B

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202110987193.4

    申请日:2021-08-26

    申请人: 东华大学

    IPC分类号: G06F30/27 G06F119/02

    摘要: 本发明涉及面向加工质量预测的数字孪生模型工况自适应的方法及系统。所述方法包括获取任一历史工况下的质量预测模型、当前工况下的时序数据和影响因素,根据当前工况下的部分获取时段的力信号和振动信号对任一历史工况下的机理模型进行更新得到当前工况下的机理模型;采用当前工况下的机理模型对当前工况下的时序数据进行处理得到当前工况的样本数据;根据当前工况的样本数据和其他的样本数据确定待迁移模型;当影响因素的加权和小于设定阈值时,根据当前工况的样本数据对待迁移模型进行更新;反之,则根据目标定量数据和当前工况的样本数据对待迁移模型进行更新。本发明可提高模型对于变工况的自适应能力。