【技术实现步骤摘要】
一种数字孪生驱动的加工质量追溯与动态控制方法及系统
本专利技术涉及计算机集成制造
,特别涉及一种数字孪生驱动的加工质量追溯与动态控制方法及系统。
技术介绍
产品质量是顾客的关注重点与企业为提升市场竞争力的核心指标,而加工质量是保证产品质量的基础,并直接影响着产品的功能特性、结构优劣与使用寿命,因此,实施高效的加工质量追溯与动态控制策略具有极其重要的现实意义与应用价值。然而,随着目前加工制造的柔性化、复杂化与对产品质量指标的严格把控,对加工质量的追溯与动态控制提出了更高的要求与挑战。同时,多源异构与冗杂的加工质量数据采用不同的储存方式与逻辑模型,采用传统的追溯方法无法对此进行有序的组织与系统性的管理,使得质量追溯的有效实施受到阻碍,此外,由于未能高效的采集质量数据与实时反馈决策方案,对加工质量的动态控制体现时效性不足,并缺乏前期对质量信息的有效利用与数据挖掘,也导致主动预测能力不足。当前,随着新一代信息技术已广泛应用于智能制造的重要趋势下,网络物理系统,云计算和数字孪生被视为实现智能制造的关键技术,其中,数字孪生是充分利 ...
【技术保护点】
1.一种数字孪生驱动的加工质量追溯与动态控制方法,其特征在于:包括以下步骤:/nS1:采用面向加工质量约束的制造单元物联网系统进行实时数据的采集、上行传输与下行控制指令的精准执行;/nS2:采用STEP标准与XML描述语言,建立加工质量信息集成模型以集成多源异构数据;/nS3:开发面向加工质量的孪生数据库的概念模型;/nS4:依托加工质量追溯与动态控制系统,基于孪生数据库的支持,实现加工质量追溯与动态仿真优化;/nS5:采用智能算法,融合孪生数据中的实测数据与历史数据,对加工质量进行预测。/n
【技术特征摘要】
1.一种数字孪生驱动的加工质量追溯与动态控制方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:采用面向加工质量约束的制造单元物联网系统进行实时数据的采集、上行传输与下行控制指令的精准执行;
S2:采用STEP标准与XML描述语言,建立加工质量信息集成模型以集成多源异构数据;
S3:开发面向加工质量的孪生数据库的概念模型;
S4:依托加工质量追溯与动态控制系统,基于孪生数据库的支持,实现加工质量追溯与动态仿真优化;
S5:采用智能算法,融合孪生数据中的实测数据与历史数据,对加工质量进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种数字孪生驱动的加工质量追溯与动态控制方法,其特征在于:所述S1中实时数据的采集、上行传输与下行控制指令的精准执行采用传感器组、智能检测仪、RFID以及外接协议接口、执行器实现的。
3.根据权利要求1所述的一种数字孪生驱动的加工质量追溯与动态控制方法,其特征在于:所述S2中加工质量信息集成模型的建模规则包括有信息建模与数据模型映射标准以及描述格式与语言,所述信息建模与数据模型映射标准选择STEP标准作为产品模型数据交互规范,建立质量信息与中性文件及关系数据库的映射关系;所述描述格式与语言采用满足STEP标准的EXPRESS语言及图形化方式建立信息描述模型,并采用了可扩展标记语言XML对装焊质量信息集成模型进行了语义化描述。
4.根据权利要求1所述的一种数字孪生驱动的加工质量追溯与动态控制方法,其特征在于:所述S2中加工质量信息集成模型的建模步骤具体包括以下步骤:
S2.1:选择STEP标准及对应服务器,作为标准化信息集成建模方法;
S2.2:设计质量数据类型的映射规则,采用满足STEP标准的EXPRESS语言及图形化方式建立信息模型;
S2.3:选择可扩展标记语言XML,作为目标信息模型的一致描述格式,实现信息在不同系统之间的传输和读写;
S2.4:开发对应的关系数据库和实现数据在特定业...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘金锋,曹旭武,周宏根,李磊,董建伟,杜晨晓,朱天虎,温晓健,康超,陈宇,李炳强,
申请(专利权)人:江苏科技大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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