本发明专利技术公开了一种基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法,包括：基于物理再制造车间信息构建再制造车间数字孪生模型和历史孪生数据，获取若干组损伤叶片信息；基于若干组损伤叶片信息，构建基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化模型，并进行优化求解，获取基于损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案；基于实时传感器，构建基于实时工序完成时间的车间动态调度模型，重新生成基于利润率模型和实时工序完成时间的车间动态调度方案；基于实时工序完成时间的车间动态调度模型修正若干工序的加工轨迹数字孪生仿真工时，进行下一批次损伤叶片再制造车间调度规划，完成损伤叶片再制造生产线调度。成损伤叶片再制造生产线调度。成损伤叶片再制造生产线调度。
【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法
[0001]本专利技术属于复杂零件再制造生产线数字孪生领域,尤其涉及一种基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法。
技术介绍
[0002]在再制造车间调度中，由于工件的损伤程度不同，每道工序的加工时间是不确定的，因此多采用模糊变量等算法对传统制造车间的生产调度问题进行拓展求解。近年来，为了解决模糊变量带来的调度实时修正需求，数字孪生技术被引入到再制造车间的生产调度中，以再制造车间调度下批次损伤工件的加工时间、设备能耗、设备利用率等为优化目标，通过虚实交互反馈、数据融合分析等技术手段，使得损伤工件和再制造车间的数字空间模型和物理空间模型处于实时交互中，使二者能够及时地掌握彼此的动态变化并实时地做出调度响应。
[0003]在航发叶片的再制造体系下，叶片损伤区域各不相同，其处理时间和工艺路径存在较大不确定性；而同一种损伤区域的叶片，由于叶片损伤区域的面积、深度等损伤程度，以及叶片未损伤区域的服役变形差异仍有不同。因此与传统的制造相比，再制造车间的调度问题较为复杂，且对再制造车间中的不确定因素的准确描述和分析有利于生产管理。则在该背景下现有技术总体缺点如下：
[0004](1)再制造过程中各叶片损伤状态、工艺流程、工序时间等非确定因素，由此造成的各件叶片的利润不同，使得现有再制造车间调度的目标函数(如最大完工时间最小、机器最大负荷最小、提前/拖期最小等指标)无法兼顾利润目标；
[0005](2)现有再制造车间调度皆是针对单批次的，对于由上述非确定因素造成的批次叶片中单件或少量件数的存在，不可避免地导致以利润率为评价指标的下降，使得再制造车间调度效果不佳，急需跨批次调度方法；
[0006](3)再制造过程的数字孪生主要解决的是各工序时间的确定化问题，而对于损伤叶片而言，主要工序为增材与减材加工工序，而单工序的时间占比最高的就是设备运行增减材加工时的轨迹时间。因此，借助数字孪生中的历史数据和实时数据，对关键工序加工时间进行准确评估，从而动态调整调度方案。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的在于提出一种基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法，一方面能够准确评估与修正数字孪生环境下各工序加工时间，从而使生成的调度方案更快速的响应实际车间状态；另一方面能够提高航发叶片再制造的利润率，从而为航空叶片的再制造车间调度提供技术支持。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法，包括：
[0009]S1、获取物理再制造车间信息，基于所述物理再制造车间信息构建再制造车间数
字孪生模型和历史孪生数据；
[0010]S2、基于所述历史孪生数据和所述再制造车间数字孪生模型，获取若干组损伤叶片信息；
[0011]S3、基于若干组所述损伤叶片信息，构建基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化模型；
[0012]S4、对所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化模型进行优化求解，获取所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案；
[0013]S5、基于实时传感器，构建基于实时工序完成时间的车间动态调度模型，返回S4重新生成基于利润率模型和实时工序完成时间的车间动态调度方案；
[0014]S6、基于所述基于实时工序完成时间的车间动态调度模型修正若干工序的加工轨迹数字孪生仿真工时，获取修正数据，基于所述修正数据返回S2进行下一批次损伤叶片再制造车间调度规划，完成损伤叶片再制造生产线调度。
[0015]可选的，所述物理再制造车间信息包括清洗装备、检测装备、增材加工装备、减材加工装备、车间转运装备及自动化装备。
[0016]可选的，所述历史孪生数据包括：损伤叶片评估指标、损伤分组、理论模型、再制造工艺路线及加工轨迹。
[0017]可选的，基于所述历史孪生数据和所述再制造车间数字孪生模型，获取若干组损伤叶片信息包括：
[0018]基于所述历史孪生数据和所述再制造车间数字孪生模型，获取损伤叶片数据；
[0019]基于所述损伤叶片数据对若干件损伤叶片进行检测，构建若干件所述损伤叶片的实际模型；
[0020]将若干件所述损伤叶片的实际模型与所述理论模型进行对比，基于所述损伤叶片评估指标进行评估分组，获取若干组损伤叶片信息。
[0021]可选的，对所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化模型进行优化求解，获取基于所述损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案包括：
[0022]基于所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化模型，构建所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化目标；
[0023]对所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化目标进行优化求解，获取基于所述损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案。
[0024]可选的，构建所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化目标包括：
[0025]基于若干组所述损伤叶片信息，获取单件损伤叶片的再制造利润；
[0026]基于所述历史孪生数据，获取所述单件损伤叶片的工序；
[0027]对所述单件损伤叶片的工序进行再制造调度，获取再制造调度后的加工开始时间点和结束时间点；
[0028]基于所述单件损伤叶片的再制造利润、所述再制造调度后的加工开始时间点和结束时间点，构建所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化目标。
[0029]可选的，对所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化目标进行优化求解，获取所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案的方法包括：
[0030]基于所述历史孪生数据和若干组所述损伤叶片信息，对所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化目标匹配多目标优化算法，获取基于所述损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案。
[0031]可选的，基于实时传感器，构建基于实时工序完成时间的车间动态调度模型，返回S4重新生成基于利润率模型和实时工序完成时间的车间动态调度方案包括：
[0032]基于实时传感器监测所述损伤叶片再制造工艺流程中若干工序的实际工时，构建基于实时工序完成时间的车间动态调度模型；
[0033]基于所述基于实时工序完成时间的车间动态调度模型，返回执行S4，重新生成利润率模型和实时工序完成时间的车间动态调度方案。
[0034]可选的，基于所述基于实时工序完成时间的车间动态调度模型，返回执行S4，重新生成利润率模型和实时工序完成时间的车间动态调度方案包括：
[0035]基于所述基于实时工序完成时间的车间动态调度模型，获取若干所述损伤叶片工序的实际工时
[0036]基于所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案，获取若干所述损伤叶片工序的仿真工时；
[0037]基于若干所述损伤叶片工序的实际工时和若干所述损伤叶片工序的仿真工时，获取若干工时差异；
[0038]基于若干所述工时差异，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取物理再制造车间信息，基于所述物理再制造车间信息构建再制造车间数字孪生模型和历史孪生数据；S2、基于所述历史孪生数据和所述再制造车间数字孪生模型，获取若干组损伤叶片信息；S3、基于若干组所述损伤叶片信息，构建基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化模型；S4、对所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化模型进行优化求解，获取所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案；S5、基于实时传感器，构建基于实时工序完成时间的车间动态调度模型，返回S4重新生成基于利润率模型和实时工序完成时间的车间动态调度方案；S6、基于所述基于实时工序完成时间的车间动态调度模型修正若干工序的加工轨迹数字孪生仿真工时，获取修正数据，基于所述修正数据返回S2进行下一批次损伤叶片再制造车间调度规划，完成损伤叶片再制造生产线调度。2.如权利要求1所述的基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法，其特征在于，所述物理再制造车间信息包括清洗装备、检测装备、增材加工装备、减材加工装备、车间转运装备及自动化装备。3.如权利要求1所述的基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法，其特征在于，所述历史孪生数据包括：损伤叶片评估指标、损伤分组、理论模型、再制造工艺路线及加工轨迹。4.如权利要求3所述的基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法，其特征在于，基于所述历史孪生数据和所述再制造车间数字孪生模型，获取若干组损伤叶片信息包括：基于所述历史孪生数据和所述再制造车间数字孪生模型，获取损伤叶片数据；基于所述损伤叶片数据对若干件损伤叶片进行检测，构建若干件所述损伤叶片的实际模型；将若干件所述损伤叶片的实际模型与所述理论模型进行对比，基于所述损伤叶片评估指标进行评估分组，获取若干组损伤叶片信息。5.如权利要求1所述的基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法，其特征在于，对所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化模型进行优化求解，获取基于所述损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案包括：基于所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化模型，构建所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化目标；对所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化目标进行优化求解，获取基于所述损伤叶片再制造利润率的跨批次调度方案。6.如权利要求5所述的基于数字孪生的航发叶片再制造生产线调度方法，其特征在于，构建所述基于损伤叶片再制造利润率的跨批次车间调度的优化目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：张云，陈昊，张朝阳，张轩硕，
申请(专利权)人：北方工业大学，
类型：发明
国别省市：
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