基于数字孪生的智能装配车间管控模式.pdf

【基于数字孪生的智能装配车间管控模式】 随着信息技术的快速发展，尤其是物联网、数字线程、智能传感和信息物理融合技术的进步，以及人工智能与制造业的深度融合，全球范围内掀起了新一轮的技术革命。各国纷纷提出先进制造发展战略，如英国的工业2050、美国的“先进制造业”战略、德国的工业4.0以及中国的中国制造2025，目标是通过新一代信息技术实现物理世界和信息世界的互联互通，推动智能制造。 数字孪生的概念自2003年由Grieves教授提出以来，已成为研究热点。数字孪生是利用数字技术构建物理实体的虚拟模型，通过数据模拟物理实体的特征、行为、过程和性能，实现虚实交互、数据融合分析、决策优化和高效执行。近年来，国内外学者在产品优化设计、全生命周期管理和复杂系统控制等领域进行了广泛研究。 陶飞等人探讨了数字孪生车间（DTS）的概念，明确了其组成和运行机制，指出DTS的四个特点和五大关键技术，为数字孪生在生产制造中的应用提供了理论基础。其他研究者则通过模型融合方法构建复杂的虚拟实体，或提出全参数数字孪生实现框架，实现数据采集、传输、处理和匹配的流程。 在航空领域，数字孪生技术已应用于飞机和航天器的某些方面，但整体仍处于探索阶段，面临诸多挑战。针对飞机机翼装配车间存在的混流装配、精度和效率问题，本文提出了一种基于数字孪生的智能装配车间管控模式。该模式通过实时采集资源位置、装配流程和质量信息，利用Euclidean距离法、Markov方法和Manhattan距离算法等进行资源优化调度和质量控制。 基于数字孪生的智能装配车间技术架构包括五个部分：真实装配车间、孪生装配车间、装配车间孪生数据、数据服务平台和装配车间管控系统。真实装配车间是物理实体空间，孪生装配车间是其数字映射，孪生数据是两者数据的结合，数据服务平台处理多源异构信息，而管控系统则通过资源定位、物联网和多维仿真技术对装配状态进行判断和预测。 智能装配车间由物理车间、虚拟车间、孪生数据和管控系统组成。物理车间是实际的生产资源集合，虚拟车间是基于物理车间的模型和规则，孪生数据包括实测和仿真数据，管控系统则负责数据分析和决策。 具体而言，实测数据主要通过RFID、UWB等技术获取位置信息，物联网工具收集装配质量数据，电流和振动标签监测设备状态。仿真数据则通过Manhattan距离算法、Markov预测法和Euclidean距离算法等进行计算。管控系统通过对这些数据的分析，实现对装配流程的实时动态管控。 通过以上介绍，我们可以看出，基于数字孪生的智能装配车间管控模式是提升复杂装配车间效率和精度的重要途径，它结合了先进的信息技术和实际生产过程，为实现智能制造提供了强有力的支持。然而，这一领域仍有待进一步研究和优化，以解决当前存在的问题并适应未来制造业的发展需求。