一种产品质量性能预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种产品质量性能预测方法和装置，涉及工程应用技术领域，所述产品质量性能预测方法通过实时采集产品装配过程数据，构建产品质量性能数字孪生模型；根据所述产品质量性能数字孪生模型，计算影响产品质量性能的装配要素与所述产品质量性能之间的关联度；根据所述产品装配过程数据，获取所述产品质量性能数字孪生模型中目标装配要素的随机状态变化趋势，其中，所述目标装配要素为装配过程包括随机性变化的装配要素；根据所述关联度和所述随机状态变化趋势，获取所述产品质量性能的预测结果，实现了对产品质量性能的监控和预测，从而及时调整装配策略，提高产品的装配质量和装配效率。量和装配效率。量和装配效率。

【技术实现步骤摘要】
一种产品质量性能预测方法和装置


[0001]本专利技术属于工程应用
，尤其是涉及一种产品质量性能预测方法和装置。

技术介绍

[0002]由于航天产品需要在单件小批量、研试结合模式下完成高性能装配，而且装配过程中存在诸多不确定因素，装配人员需要针对随时发生的变化不断调整装配策略，同时为了满足航天产品装配的高质量要求，所以航天产品在装配过程中包含了大量复杂的测试验证环节，来验证产品质量性能是否满足设计指标，极大影响了装配效率。因此，如何实现航天产品质量性能预测，对提高装配质量和装配效率，具有重要意义。
[0003]为了实现航天产品质量性能预测，相关研究人员针对基于流程的装配过程质量数据采集与监控、装配特征筛选和产品装配质量预测、装配过程中关键几何特征变动对整机精度影响规律的预测等方面进行了研究，研究推动了离散产品装配质量监控与预测，但是无法在装配过程中动态、实时和全面地监控与预测航天器产品质量性能。近年来，数字孪生(Digital Twin)技术是一种以数字化的方式对物理实体对象进行描述和建模的方法，作为智能制造的使能技术之一，已成为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品质量性能预测方法，其特征在于，包括：实时采集产品装配过程数据，构建产品质量性能数字孪生模型；根据所述产品质量性能数字孪生模型，计算影响产品质量性能的装配要素与所述产品质量性能之间的关联度；根据所述产品装配过程数据，获取所述产品质量性能数字孪生模型中目标装配要素的随机状态变化趋势，其中，所述目标装配要素为装配过程包括随机性变化的装配要素；根据所述关联度和所述随机状态变化趋势，获取所述产品质量性能的预测结果。2.根据权利要求1所述产品质量性能预测方法，其特征在于，还包括：基于实时采集到的所述产品装配过程数据和获取到的所述预测结果，构建三维可视化模型进行展示，并进行监控。3.根据权利要求1所述的产品质量性能预测方法，其特征在于，所述实时采集产品装配过程数据，构建产品质量性能数字孪生模型，包括：基于产品装配流程，实时采集产品装配过程数据；根据所述产品装配过程数据，构建数据管理模型和物理模型；基于所述数据管理模型和所述物理模型，对所述产品质量性能与所述装配要素进行映射分析，构建产品质量性能数字孪生模型。4.根据权利要求3所述的产品质量性能预测方法，其特征在于，所述基于所述数据管理模型和所述物理模型，对所述产品质量性能与所述装配要素进行映射分析，构建产品质量性能数字孪生模型，包括：基于所述数据管理模型和所述物理模型，构建所述产品质量性能数字孪生模型的框架；对所述产品质量性能与所述装配要素进行映射分析，获取映射关系模型；在所述框架的基础上，添加所述映射关系模型，构建产品质量性能数字孪生模型。5.根据权利要求4所述的产品质量性能预测方法，其特征在于，所述对所述产品质量性能与所述装配要素进行映射分析，获取映射关系模型，包括：分别建立所述产品质量性能与装配质量，所述装配质量与所述装配要素之间的映射关系；根据所述映射关系，对所述产品质量性能与所述装配要素进行映射分析，获取所述映射关系模型；其中，所述映射关系模型包括所述装配要素与所述产品质量性能之间的关联度。6.根据权利要求1所述的产品质量性能预测方法，其特征在于，所述根据所述产品质量性能数字孪生模型，计算影响产品质量性能的装配要素与所述产品质量性能之间的关联度，包括：定义参考数列和比较数列，其中，所述参考数列用于反映所述产品质量性能数字孪生模型中的产品质量性能；所述比较数列用于反映所述产品质量性能数字孪生...

【专利技术属性】
技术研发人员：张佳朋，刘检华，庄存波，熊辉，巩浩，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：