[发明专利]基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法有效
| 申请号: | 201910937597.5 | 申请日: | 2019-09-30 |
| 公开(公告)号: | CN110704974B | 公开(公告)日: | 2023-08-01 |
| 发明(设计)人: | 刘金锋;赵鹏;周宏根;景旭文;田桂中;李磊;李国超;李纯金 | 申请(专利权)人: | 江苏科技大学 |
| 主分类号: | G06F30/17 | 分类号: | G06F30/17;G06F30/27 |
| 代理公司: | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人: | 杭行 |
| 地址: | 212003*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 数字 孪生 驱动 工艺 模型 建模 使用方法 | ||
1.基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)对机加过程中,包括加工设备、工件、加工环境在内的影响加工质量的因素进行现场实时数据的采集;
(2)对工件、设备、环境在机加过程中的应力应变、温度、加工参数、变形和生产流程利用仿真软件进行仿真优化,获取仿真结果数据;
(3)整合包括实时数据、仿真数据、历史数据、工艺设计数据、工艺规则数据在内的多源异构数据,通过物理空间与虚拟空间数据映射技术生成机加数字孪生数据并利用工艺模型建模方法建模;
(4)建立数字孪生框架体系,构建数字孪生驱动的工艺模型,通过制定的工艺模型的使用方法来指导下游的加工制造,指导工艺模板的生成;
所述步骤(1)中采集的数据分为静态数据和动态数据,由RDID技术获取的包括加工设备型号、加工设备参数、工件毛坯信息在内的数据为静态数据,由感知装备感知的包括实时加工设备、实时加工参数、刀具磨损量在内的数据为动态数据;
所述步骤(2)中的仿真优化,主要是针对加工设备、加工件、加工环境的仿真以及对工艺流程的算法优化,通过不同软件的多重仿真,得到最优或较优的仿真优化结果,将仿真数据融合入工艺模型,推进工艺模型内容的多维度、多尺度深化以及精准性;
所述步骤(3)中工艺模型建模方法的具体步骤如下:
构建数字孪生模型的模型方程式,确定包含内容;
构建机加孪生数据方程式,确定组成结构;
依据方程式和数据采集系统、仿真系统、工艺知识库确定具体数据;
数据的层次化梳理以及映射完成孪生数据的生成;
建立子系统之间的数据传输机制;
生成的孪生数据融入MBD模型;
实现模型的更新和可操作性;
所述步骤(4)中工艺模型的使用方法具体包括如下步骤:
依据毛坯模型、工序间模型、工序感知模型、工序仿真模型和孪生数据创建数字孪生工艺模型;
系统平台中工艺模型实现现场加工可视化;
依据实时采集数据、仿真结果和工艺知识库中的规则评判工艺;
判断工艺是都可执行,若可执行则利用仿真优化结果指导物理空间生产并制定合理的工艺模板;
若不可执行,则将仿真结果和系统评判结果反馈至生产车间更改当前的工艺参数和工艺路线,实现对现场加工的预测指导,并返回步骤1)。
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法,其特征在于,所述步骤(1)中实时数据的采集主要采用软件采集和硬件采集相结合的方式完成;软件采集是通过接口协议来做软件的二次开发;硬件采集是通过在机床中添加传感器达到采集效果。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法,其特征在于,所述步骤(1)中采集的加工设备、工件以及加工环境的实时数据包括物流信息、当前工序信息、设备任务状态、电机功率、刀具磨损量、切削参数、接头变形量和加工件表面精度。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法,其特征在于,所述步骤(3)中生成的孪生数据包括设计数据、加工过程感知数据、虚拟仿真数据、工艺数据、工艺规则数据和历史运行数据;面向机加过程的多源异构数据通过创建的数据映射机制完成数据映射、融合,生成构建工艺模型基础的孪生数据。
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法,其特征在于,所述步骤(4)中的基于数字孪生的工艺模型包括毛坯模型、工序间模型、工序感知模型和工序仿真模型。
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