数字孪生使能的制造信息物理融合是数字经济时代制造业发展的主流方向,数字孪生车间作为制造基础单元,能够基于可信数据和模型的融合决策实现面向多场景适配的制造运营管理能力提升。针对制造运营管理精益化、柔性化、智能化发展需求,以及制造运营管理能力与物理需求难适配、制造运营管理模式与物理状态难适用、制造运营管理策略与物理场景难适应的问题,提出了数字孪生车间制造运营管理平台,阐述了其系统组成、特点和关键技术。在此基础上,随着制造运营管理向着包含物理资源和虚拟资源的跨组织、跨企业智能化协同运营延伸,提出了跨组织/跨企业的“组织管理规范洞察决策改善”协同运营管理策略,为支撑车间内、企业内、跨企业等制造运营管理理论研究和应用落地提供系列理论和方法参考。

生产线仿真是保证生产设计方案正确、合理、高效的前提,其中对生产线逻辑的正确性仿真最为关键。为实现基于数字孪生的生产线仿真技术,提出面向生产线仿真的数字孪生逻辑模型构建方法。首先提出生产线仿真系统组成架构,然后从几何、物理、生产行为、仿真规则4个维度阐述数字孪生逻辑模型的构建方法,详细介绍几何属性、物理属性的定义方法,采用有限状态机定义的生产行为,并定义行为信息传递规则、同步推进规则和互斥优先规则3类仿真规则。基于模型构建方法开发了生产线逻辑仿真原型系统,通过生产线实例仿真验证了建模方法的有效性。

作为车间制造资源的基本组成单位,人员主观活动具有高度不确定性,数字孪生车间中人员位置和分布信息的获取一直是难点。从现实生产生活的迫切需求出发,构建了一种自适应车间人员识别网络,并基于人在回路思想对车间复杂环境的检测效果进行增强。实验证明,所提方法与已有的三阶段级联卷积神经网络相比,检测效率和准确率更高、自适应性更强,可以为数字孪生模型提供稳定准确的支撑。

车间人员行为的智能识别对规范生产过程、保障安全生产、实现车间生产行为数字孪生模型的快速构建具有重要的现实意义。提出一种融合注意力机制的图卷积网络的生产行为识别方法,对数字孪生车间生产行为进行数字化描述和快速识别。构建了一种基于拓扑图结构的人员数字孪生体特征,以及一种基于图卷积网络的注意力图卷积网络模型,将数字孪生体特征输入注意力网络模型,实现了对车间生产行为的识别。实验结果表明,该方法在车间生产行为数据集NJUST-3D上取得了较好的识别准确率,能够支持生产行为数字孪生模型的高效构建。

数字孪生作为实现数字化转型和促进智能化升级的重要使能途径,一直备受各行各业关注,已从理论研究走向了实际应用阶段。数字孪生是以多维虚拟模型和融合数据双驱动,通过虚实闭环交互,来实现监控、仿真、预测、优化等实际功能服务和应用需求,其中数字孪生模型构建是实现数字孪生落地应用的前提。针对如何构建数字孪生模型问题,首先提出了数字孪生模型“四化四可八用”构建准则。基于所提出的构建准则,从“建—组—融—验—校—管”6个方面探索建立了一套数字孪生模型构建理论体系。并基于所提出的数字孪生模型构建准则和理论体系,结合笔者团队承担的国家重点研发计划项目“基于数字孪生的智能生产过程精确建模理论与方法”,以数字孪生车间为例,从车间要素实体建模、生产过程动态建模、生产系统仿真建模3个方面对数字孪生车间模型构建理论与技术开展了研究和实践。相关工作期望能为数字孪生构建和进一步落地应用提供理论参考。

传统的依赖视频监控的人员行为管理方式费时且易产生疏漏,难以适用复杂的生产制造环境,为了实现更加有效的人员行为管理,针对生产车间工作人员行为识别与智能监控问题,提出一种基于人体骨架信息的生产行为识别方法。基于三维深度视觉传感器采集人体骨架关节位置数据,用标准化重构方法对骨架关节数据进行归一化处理,合成人体行为的时空特征RGB图像。在此基础上构建深度卷积神经网络模型,进行时空域的生产行为识别。最后通过CUDA GPU加速环境下面向MSR-Action3D数据集和自建验证数据集NJUST3D进行实验验证,说明所提方法具有较高的准确率和实用价值。

数字孪生可以真实地反映物理世界,车间生产过程数字孪生可以使生产过程透明化,利用孪生数据可以优化生产。为此,在数字孪生的理论背景下,建立了车间生产过程数字孪生系统体系架构,并对系统实现的3项关键技术——车间生产过程关键要素数字孪生建模与实现、基于OPC统一架构的车间生产过程物理实体数据获取以及车间生产运行实时映射进行了详细阐述。最后,对车间实际生产线进行了数字孪生的实现,验证了所提方案的正确性和有效性,为车间生产过程数字孪生的实现提供了技术解决方案。

作为制造过程中的重要影响因素,人员的活动具有很高的自主性和不确定性,因此人员行为的数字孪生模型构建已成为阻碍数字孪生车间技术发展的瓶颈之一。同时,出于火工品生产安全考虑,航天装备等许多产品的制造对车间中不同区域人员的宏观分布有严格的控制需求。鉴于此,针对人员宏观行为数字孪生模型构建问题提出一种三阶段级联卷积神经网络(3-Stage CCNN)的深度学习算法,对车间现场视频中的车间人员进行识别,以支撑人员在图像中的位置信息提取,并为后续构建人员的宏观行为数字孪生模型的实现提供基础。实验证明,该方法在国际公开数据集Caltech Pedestrian和复杂机电产品某院实际数据集上都达到了较好的执行效果和效率,具有较好的实用价值。

产品数字孪生模型被认为是实现物理世界和虚拟世界深度融合的一种潜在的有效解决方法。针对产品全生命周期过程对数字孪生几何模型合理准确表达的实际应用需求,提出以非理想表面模型为载体实现数字孪生模型的几何参考表达方法。引入新一代产品几何技术规范,给出了通过几何要素及相关操作实现非理想表面模型信息的完整表达方案;分析了面向数字孪生的产品非理想表面模型的两种映射生成方法和模型创建流程,通过在离散网格模型上增加几何误差信息的方式生成规范表面模型;根据逆向建模的思想,通过实际测量离散点云数据并采用离散几何及小波分析等手段进行多尺度表面形貌误差表征,从而生成认证表面模型。最后通过某零件实例分析验证了所提方法的可行性。

针对车间生产数据的特点及数据挖掘技术对离散处理的客观需求,建立一种基于动态聚类的连续值离散化方法,并利用决策系统的相容性原则建立目标函数。对基于密度的聚类算法进行改进,提出一种单维度多半径聚类算法。将该聚类算法应用于离散处理,阐述了基于动态聚类离散算法的整体过程。实验数据表明,该离散算法可以保持决策系统原有的相容度,具有速度快、内存占用率低和自动化程度高等优点,且具有良好的通用性,适用于生产数据的离散处理。

针对产品开发业务过程任务执行时的知识管理问题,提出了一种情境感知的工作流任务知识智能推荐方法。在对工作流任务的执行情境进行研究的基础上,建立了一种基于本体论的分层工作流情境本体模型WfCOM,并对其进行了形式化描述;针对WfCOM情境本体实例节点在元素层面和结构层面的共有特性,分别研究了基于Jaro-Winkler的语言学字符串相似度算法,基于TF-IDF的本体描述文本向量空间相似度算法,以及基于图结构自相似的情境本体结构相似度计算方法。在上述本体节点匹配算法的基础上,研究了一种线性组合的多维度情境相似计算方法,为了找到最优权重向量,研究了一种基于业务产物访问历史评价的权重向量搜索方法,并通过实验对提出的多维情境相似算法进行了验证。

针对目前数控机床进给系统几何误差辨识中所采用的基于激光测量的九线法的不足,为提高进给系统几何误差的辨识精度,通过对九线法的原理性误差进行分析,在九线法原理的基础上提出一种几何误差辨识新方法。该方法通过增加角度测量对直线度误差进行修正,并对测量点的选取和坐标系的选取进行了优化,以得到更加准确的辨识结果。结合单轴进给系统试验台的误差辨识实例,验证了该方法对提高辨识精度的有效性。

针对复杂装配体公差分析存在的问题,提出一种新型三维极值统计公差分析方法。该方法结合量词概念或模拟几何偏差对几何特征影响机理,同时考虑并模拟零件间不同接触面的接触种类对几何特征影响的差异化,采用小位移旋量理论描述几何偏差和接触类型对几何特征的影响,通过三维参数空间进行凸壳化解析(兼容壳、接口壳、功能壳),将零部件允许偏差进行量词化数学表达式,形成相应的三维装配尺寸链。基于量词约束满足建立了解决公差分析问题的数学模型,采用极值法及Monte Carlo仿真法进行模拟和测试,以TGK46100数控机床进给系统为例验证了方法的有效性。

为了弥补在机械装配过程中产品装配精度难以保证的不足,提出一种基于多色集合理论的产品装配精度模型,为设计者在设计阶段提供一种有效的装配精度自动化计算手段。该模型提供了一套计算机辅助装配体装配精度自动生成流程,模型中构建了装配约束关系矩阵、装配特征表面约束围道关系矩阵、装配公差类型围道布尔矩阵及装配空间关系围道布尔矩阵,并采用邻接矩阵的方式对其进行计算机存储,实现了从提取零件装配表面特征及特征约束到装配体整体精度之间的全过程映射。该模型同时包含设计过程中需要考虑的产品功能需求、几何特征、公差准则、公差分配规则等外在约束条件,进一步说明了模型的准确性和实用性。通过该模型在数控机床进给系统的应用验证了模型的有效性。

为提高复杂系统的可靠性,在综合模糊Petri网和故障Petri网优点的基础上,提出了改进模糊故障Petri网的建模及推理方法。该模型定义了库所、托肯及变迁的着色规则,并结合模糊产生式理论,应用于复杂系统的故障推理,从而更加直观、明确地描述故障状态及信息。该模型的正向推理反映了故障传播的固有特性,采用基于智能点火判断矩阵的正向演绎算法,实现了故障状态快速、准确的智能评价。该模型的逆向推理为故障诊断过程,引入智能的逆向推理矩阵,并结合基于Petri网关联矩阵的最小割集诊断法,实现了模型中任意库所故障的逆向自动诊断,同时根据故障易发率得出最小割集优先顺序,提高故障诊断的效率。以数控机床进给系统的故障分析为例,验证了所提模型和方法的正确性与高效性。

为提高军工制造企业工艺准备的响应速度，给出了一种基于流程挖掘及结果反馈的闭环工作流管理系统，用于支撑工艺—准备的流程控制。研究了该系统的框架、内部结构及各模块(特别是流程组织挖掘模块)的交互方式。运用活动—资源关系挖掘算法，对工作流运行日志进行了基于组织角度的挖掘。为优化工艺准备系统的任务分配，运用基于流程挖掘结果的反馈算法，对系统的资源组织进行了处理。同时，采用基于社会网络分析技术处理挖掘数据，以帮助优化资源组织结构。最后，采用.NET技术进行了系统实现，并基于该系统进行了一些验证实验。

为实现相控阵雷达的快速研制，开发了面向相控阵雷达的快速工艺准备与优化系统；建立了相控阵雷达快速工艺准备与优化系统的组成层次模型、功能分析模型和数据传递模型。采用融合基于实例、知识和交互式的综合式计算机辅助工艺设计技术，实现工艺的快速设计。提出了以基于实例的夹具设计为核心，以交互式夹具设计为补充的快速夹具设计方法。构建了以工艺参数数据库和知识库为中心，以基于神经网络的优化和基于有限元的物理仿真为手段的工艺参数优化分系统。快速工艺准备与优化系统的实施将提高装备的研发质量、缩短研发周期。