【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造，具体是涉及到一种基于数字孪生技术的智能制造管理方法、设备及介质。
技术介绍
1、随着智能制造技术的发展，传统的生产管理模式已难以满足复杂生产场景中实时调度和资源优化的需求。制造系统中的多设备、多任务和多资源的协作关系呈现出高度的复杂性，同时动态事件（如设备故障、订单变化等）的频繁发生进一步增加了生产管理的难度。因此，如何通过智能技术实现生产管理的动态优化和高效协同，成为当前研究的重点问题。
2、数字孪生技术作为一种融合物理世界与数字世界的前沿技术，为智能制造系统的建模、分析和优化提供了新思路。数字孪生通过对物理实体的实时映射和虚拟仿真，使制造系统中的信息流、任务流和资源流得以高效管理。然而，传统的数字孪生应用主要集中于静态建模和监控分析，缺乏在动态事件触发下进行实时优化的能力，尤其是在复杂的多约束生产环境中，如何结合数字孪生技术进行动态调度仍需进一步研究。
3、在实际的生产过程中，制造车间通常涉及多个工序和设备，每个工序需要按照既定顺序在特定的设备上完成，且设备之间存在资源竞争。此外，动态...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，协同模型的构建方法包括：
3.如权利要求1所述的基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，基于协同模型采集制造系统中生产车间的实时状态数据，建立车间制造资源智能配置的仿真模型，以生成初始调度方案的方法包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，利用遗传算法对初始调度方案进行优化的方法包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的基于数字孪生技...
【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，协同模型的构建方法包括：
3.如权利要求1所述的基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，基于协同模型采集制造系统中生产车间的实时状态数据，建立车间制造资源智能配置的仿真模型，以生成初始调度方案的方法包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，利用遗传算法对初始调度方案进行优化的方法包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，基于事件驱动的重调度策略，通过蒙特卡罗树搜索方法生成重调度方案的方法包括以下步骤：
6.如权利要求5所述的基于数字孪生技术的智能制造管理方法，其特征在于，所述上置...
【专利技术属性】
技术研发人员：豆亚杰，朱晨，伏宇，戴椤霖，邱枳然，欧阳伟俊，任宁，袁仁鹏，雷天扬，胡崇爽，王纪凯，戴昱龙，姚自豪，邓金科，李嘉庆，李瑨洁，李明浩，姜江，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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