[发明专利]一种基于数字孪生及深度学习的多工艺规划综合评估系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于数字孪生及深度学习的多工艺规划综合评估系统及方法，属于工艺规划虚拟仿真领域。该系统包括物理设备层、数据感知层、信息处理层、虚拟空间层和数字孪生层；数据感知层采集物理设备层在加工过程中的相关实时数据及历史数据，并将数据发送到信息处理层进行数据融合分析与处理；同时采集的数据传送到虚拟空间层，在数字孪生层中相关模型的要求指导下构建出与物理实体对应的动态虚拟模型；数字孪生层统领其余各层，进行虚实交互反馈、融合分析及迭代优化，开展待加工零部件不同工艺方案的综合评估分析，实现工艺参数优化和工艺路线改进。本发明提高了工艺规划的柔性和动态适应性，可改善资源利用率，缩短加工周期、降低生产成本。

技术领域

本发明属于工艺规划虚拟仿真相关技术领域，涉及一种基于数字孪生及深度学习的多工艺规划综合评估系统及方法。

背景技术

随着新一代信息、通信、物联网技术的高速发展，制造业向数字化、网络化、智能化方向跃进。传统的大批量大规模制造模式已经逐渐遭到淘汰，新兴产品的更新换代日益频繁，新的市场需求面临着多样化个性化、小批量多品种、短周期快响应等严峻考验。在产品的全生命周期中，作为机械产品从设计阶段到制造阶段的过渡，加工工艺规划是现代制造业的重要基础工作，它实现产品设计信息向制造信息的转换，是连接产品设计与产品制造的桥梁。加工工艺规划方案的质量直接影响企业制造资源的配置与优化、生产组织效率、产品质量、生产周期、环境效益等各方面。如何提升机械产品工艺规划设计的质量和效率，实现多个可行备选方案的快速测评和甄选，对提高产品生产效率与质量，促进我国传统制造业技术的改造升级，具有十分重要的意义。

传统的基于模型、基于知识方法的加工工艺规划方案评估主要依靠单因素和经验知识，没有综合考虑生产过程中各种影响因素共同作用，工艺评价指标往往带有经验性、模糊性和不确定性，导致评价结果的主观性和适用局限性。同时，大多数工艺制定过程是在假定车间具有充足资源的条件下进行，是静态的工艺规划；当企业资源在工艺路线规划和工艺路线实施的过程中发生动态改变时，原有工艺规划路线的效率将大打折扣，甚至失效。

目前，加工制造借助信息技术，逐步实现制造过程中物理世界和信息世界互联互通。为了实现对工业生产过程中的精确规划和动态实时评估，亟需一种新的多工艺规划综合评估系统。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于数字孪生及深度学习的多工艺规划综合评估系统及方法，实现产品加工前不同工艺规划方案的动态仿真模拟，并对不同方案进行综合评估分析，进行加工工艺路线及工艺参数的优化，提高工艺规划的柔性和动态适应性，从而改善资源利用率，缩短加工周期、降低生产成本、提高生产效率和增强企业的市场竞争力。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

1、一种基于数字孪生及深度学习的多工艺规划综合评估系统，包括物理设备层、数据感知层、信息处理层、虚拟空间层以及数字孪生层；所述数据感知层采集物理设备层在加工过程中的相关实时数据及历史数据，并将数据发送到信息处理层进行数据融合分析与处理；同时采集到的数据传送到虚拟空间层，在数字孪生层中相关模型的要求指导下构建出与物理实体对应的虚拟模型；所述数字孪生层统领其余各层，进行虚实交互反馈、融合分析及迭代优化，开展待加工零部件不同工艺方案的综合评估分析，实现工艺参数优化和工艺路线改进。

进一步，所述物理设备层是指对待加工零部件进行工艺规划过程中所涉及的物理实体，所述物理实体包括待加工零部件、加工机床等设备、刀具、工装、夹具、检具、传感器、传送装置、操作员等，根据待加工零部件的几何尺寸、材料属性、工艺要求、加工质量及生产规模等属性变化，相应的加工检测设备有所不同；所述物理设备层通过数据感知层采集相关物理实体的加工检测数据，与数字孪生层实现交互映射。

进一步，所述数据感知层具体包括：