數(shù)字孿生技術(shù) 課件 第4-6章 數(shù)字孿生在智能制造產(chǎn)線中的應(yīng)用與實踐；數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī) 械行業(yè)中的應(yīng)用；電力系統(tǒng)的數(shù)字孿生技術(shù)

第四章數(shù)字孿生在智能制造產(chǎn)線中的應(yīng)用與實踐

4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理

4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用

4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建第四章4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理4.1.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)采集一般采用“內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取+外部數(shù)據(jù)采集”的方法。在內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取方面，可通過內(nèi)部通訊協(xié)議，將機(jī)床、機(jī)器人等設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)或數(shù)據(jù)處理設(shè)備中，通訊協(xié)議包括以太網(wǎng)、Modbus、CAN總線等工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。在外部數(shù)據(jù)采集方面，可通過安裝傳感器或其他數(shù)據(jù)采集設(shè)備在智能產(chǎn)線上，直接采集生產(chǎn)設(shè)備、物料流和環(huán)境等關(guān)鍵參數(shù)，如生產(chǎn)速度、溫度、濕度、壓力、物料位置等。結(jié)合數(shù)據(jù)采集軟件，通過合理選擇和配置傳感器設(shè)備，建立穩(wěn)定可靠的通訊連接，保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和可靠性，為智能產(chǎn)線提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。(1)基于通訊協(xié)議的機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取

對于裝載FANUC系統(tǒng)的數(shù)控裝備，可基于FANUC系統(tǒng)提供的以太網(wǎng)接口和FOCAS函數(shù)庫，在PC端實現(xiàn)對數(shù)控車床的數(shù)據(jù)訪問和遠(yuǎn)程控制。FOCAS函數(shù)庫提供了豐富的功能，在實際數(shù)據(jù)采集過程中，可采集必要的機(jī)床狀態(tài)數(shù)據(jù)和信號開關(guān)，例如伺服軸位置坐標(biāo)、主軸轉(zhuǎn)速、卡爪信號、安全門開關(guān)信號等。此外，F(xiàn)OCAS函數(shù)庫支持使用C#編程語言，添加動態(tài)鏈接庫和相應(yīng)的類文件，即可調(diào)用相關(guān)方法編寫數(shù)據(jù)采集功能。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理(1)基于通訊協(xié)議的機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取

對于裝載西門子系統(tǒng)的數(shù)控裝備，可使用OPCUA通訊協(xié)議進(jìn)行內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取。OPCUA包括服務(wù)器端和客戶端，服務(wù)器端發(fā)送加工過程、加工質(zhì)量和報警信息等數(shù)據(jù)給一個或多個客戶端。客戶端通過OPCUA設(shè)備驅(qū)動程序與服務(wù)器通信，讀取、寫入和監(jiān)控訂閱的項目，并進(jìn)行存儲和處理。機(jī)床的通信原理如圖所示。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理(1)基于通訊協(xié)議的機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取對于裝載科德數(shù)控系統(tǒng)系統(tǒng)的數(shù)控裝備，可通過TCP/IP協(xié)議的Socket接口與PC端進(jìn)行通信，在此過程中，由機(jī)床端充當(dāng)服務(wù)器端、PC端充當(dāng)客戶端。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理(1)基于通訊協(xié)議的機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取智能產(chǎn)線中的機(jī)器人支持標(biāo)準(zhǔn)I/O通信、總線通信和網(wǎng)絡(luò)通信。常見的網(wǎng)絡(luò)通信方式包括SOCKET、PCSDK、RMQ、RWS等。當(dāng)機(jī)器人配備了PCInterface選項時，可以選擇PCSDK方式與機(jī)器人通信。PCSDK是一個動態(tài)的連接庫，PCSDK支持使用C#編程語言，調(diào)用對應(yīng)的API函數(shù)即可與機(jī)器人建立連接并進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問。其通信流程圖如圖所示。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理(1)基于傳感器的機(jī)床外部數(shù)據(jù)采集智能產(chǎn)線加工狀態(tài)的數(shù)據(jù)通常也可通過外部傳感器來進(jìn)行采集，常用的傳感器包括溫度、濕度、壓力、位置、光電、接近、振動和氣體傳感器等，用于監(jiān)測環(huán)境、設(shè)備和產(chǎn)品狀態(tài)，確保生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性、安全性和效率。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理旋轉(zhuǎn)測力儀系統(tǒng)組成振動傳感器電流傳感器4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理4.1.2智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)存儲與實時傳輸（1）智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)存儲完成生產(chǎn)線設(shè)備數(shù)據(jù)采集后，需要將實時動態(tài)數(shù)據(jù)存儲和傳輸，為設(shè)備三維模型在虛擬場景下的運(yùn)動提供數(shù)據(jù)來源。采用E-R（Entity-Relationship）模型設(shè)計生產(chǎn)線數(shù)據(jù)庫，并利用NHibernate插件和PhotonServer服務(wù)器搭建數(shù)據(jù)傳輸通道，設(shè)計的數(shù)字化生產(chǎn)線數(shù)據(jù)庫E-R模型如圖所示。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理4.1.2智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)存儲與實時傳輸（1）智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)存儲在建立生產(chǎn)線數(shù)據(jù)庫的E-R模型后，需設(shè)計數(shù)據(jù)庫中的表格以實現(xiàn)對生產(chǎn)線數(shù)據(jù)的存儲和訪問，以面向?qū)ο蟮姆绞教幚頂?shù)據(jù)，并將采集到的實時生產(chǎn)線數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)庫，提高系統(tǒng)運(yùn)行的實時性和流暢性，表所示為總訂單的數(shù)據(jù)庫表。列名字段描述數(shù)據(jù)類型約束Id編號int主鍵ProductionOrder訂單編號nvarchar

OperatorName操作人員nvarchar

PartType零件類型nvarchar

BatchNumber零件批次號nvarchar

PartsNumber零件數(shù)量int

DoneParts零件完成數(shù)量int

Assignment工裝分配nvarchar

ProcessingMethod加工方式nvarchar

ProcessingMachine加工機(jī)床nvarchar

ToolNumber刀具號nvarchar

OrderStatus訂單狀態(tài)nvarchar

4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理4.1.2智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)存儲與實時傳輸（2）虛擬監(jiān)控系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)傳輸基于PhotonServer平臺，配置服務(wù)器端時，需要在項目解決方案中引用ExitGamesLibs.dll、Photon.SocketServer.dll、PhotonHostRuntimeInterfaces.dll三個動態(tài)鏈接庫，編寫服務(wù)器端類文件利用Photon引擎提供的API函數(shù)，最終生成程序集以完成服務(wù)器端的配置。同時，為了方便調(diào)試和錯誤信息的查看，在項目中還需引用log4net.dll和ExitGames.Logging.Log4Net.dll程序集，并完成日志輸出功能的配置。這樣設(shè)置后，服務(wù)器端便能夠?qū)崿F(xiàn)與Unity3D客戶端之間的數(shù)據(jù)傳輸。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理4.1.2智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)存儲與實時傳輸（3）虛擬監(jiān)控系統(tǒng)與Unity3D數(shù)據(jù)傳輸在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時傳輸。考慮到虛擬監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行過程的流暢性和實時性，可采用NHibernate插件實現(xiàn)虛擬監(jiān)控系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)傳輸。NHibernate是目前應(yīng)用最廣泛的、開源的對象關(guān)系映射框架，可以把.NET中的類映射至數(shù)據(jù)庫表中，并且提供已經(jīng)被封裝的API函數(shù)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的訪問操作，省去了人為編寫SQL語句這一繁瑣步驟，大大縮短了開發(fā)時間以及降低了開發(fā)難度，使開發(fā)者可以用操作對象的思維去操作數(shù)據(jù)庫。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理4.1.3智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理是指從原始數(shù)據(jù)中獲取有效信息的過程，主要包含數(shù)據(jù)去噪、數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)集增強(qiáng)等內(nèi)容。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理4.1.3智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)處理（1）數(shù)據(jù)去噪數(shù)據(jù)去噪分為硬去噪和軟去噪兩部分。硬去噪是指利用數(shù)據(jù)采集設(shè)備自身的去噪功能，而軟去噪則是通過統(tǒng)計分析、去噪算法等手段來提高數(shù)據(jù)的信噪比。常見的去噪方法包括3σ標(biāo)準(zhǔn)差去噪法、分箱去噪法、聚類分析法和異常值處理法等。以3σ標(biāo)準(zhǔn)差去噪為例，在數(shù)據(jù)采集過程中受到設(shè)備穩(wěn)定性和環(huán)境因素等影響，所采集的數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出總體穩(wěn)定但局部數(shù)據(jù)突變的情況。4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理4.1.3智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)處理（2）數(shù)據(jù)規(guī)范化數(shù)據(jù)規(guī)范化是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一項重要步驟，旨在將不同特征之間的值范圍調(diào)整到相似的尺度或分布，以便更有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模。這里我們使用Min-Max規(guī)范化：將原始數(shù)據(jù)線性變換到指定的范圍內(nèi)，通常是[0,1]或者[-1,1]。具體轉(zhuǎn)換方式如式下：4.1智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)流程管理4.1.3智能產(chǎn)線數(shù)據(jù)處理（3）數(shù)據(jù)集增強(qiáng)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法實現(xiàn)零件加工輪廓精度預(yù)測對數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量和數(shù)量都有較高的要求。數(shù)據(jù)集增強(qiáng)就是在原始數(shù)據(jù)樣本集量較小的情況下可以通過在原始數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)并添加到訓(xùn)練集中來實現(xiàn)對樣本數(shù)據(jù)集的擴(kuò)充。這里采用了一種基于滑動窗口的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方法。該數(shù)據(jù)集增強(qiáng)的原理，彩色部分為包含切削力、振動、電流三類多通道的原始數(shù)據(jù)樣本；圖中虛線框表示寬度為w的數(shù)據(jù)增強(qiáng)滑動窗口。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建數(shù)字孿生系統(tǒng)的搭建主要包括建模、仿真和控制三個關(guān)鍵部分。建模階段利用高擬實性建模技術(shù)構(gòu)建數(shù)字孿生對象的模型；仿真階段基于虛擬模型運(yùn)用高度仿真技術(shù)模擬物理對象的狀態(tài)；而控制階段包括“以虛映實”和“以虛控實”兩個方面，前者通過仿真技術(shù)對數(shù)字孿生車間進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與再現(xiàn)，實現(xiàn)物理對象狀態(tài)在信息控件中的實時映射；后者則利用虛擬模型與數(shù)字孿生車間數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)對物理對象狀態(tài)的優(yōu)化控制。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.1數(shù)字孿生系統(tǒng)模型建立產(chǎn)線生產(chǎn)制造涵蓋了產(chǎn)品、過程和資源等三個核心部分，每個部分都扮演著至關(guān)重要的角色。產(chǎn)品代表了生產(chǎn)的最終目標(biāo)和實體，是生產(chǎn)活動的核心；過程管理則負(fù)責(zé)確保生產(chǎn)流程的順暢進(jìn)行，包括計劃、調(diào)度、監(jiān)控和優(yōu)化；而資源則包括各種設(shè)備、人力、原材料等，是支撐生產(chǎn)過程的基礎(chǔ)。在智能產(chǎn)線數(shù)字孿生系統(tǒng)中，模型需要全面涵蓋這三個部分，以實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的全面仿真和管理。具體而言，模型應(yīng)包括產(chǎn)品模型，以描述產(chǎn)品的設(shè)計特性和生產(chǎn)要求；產(chǎn)線資源模型，用于模擬和優(yōu)化生產(chǎn)線上的設(shè)備、人員和物料等資源的使用情況；以及生產(chǎn)管理模型，用于監(jiān)控和管理生產(chǎn)過程中的各項指標(biāo)，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃的執(zhí)行和效率的提升。通過綜合考慮和建模這三個部分，智能產(chǎn)線數(shù)字孿生系統(tǒng)能夠更全面、準(zhǔn)確地反映實際生產(chǎn)現(xiàn)場的情況，為生產(chǎn)決策和優(yōu)化提供可靠支持。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.1數(shù)字孿生系統(tǒng)模型建立（1）生產(chǎn)線硬件單元模型建立智能產(chǎn)線的模型建立主要包括了產(chǎn)品模型和產(chǎn)線資源模型。產(chǎn)品和資源模型是實現(xiàn)智能產(chǎn)線系統(tǒng)管理的基礎(chǔ)，對模型的管理能夠保證整個智能產(chǎn)線全生命周期下數(shù)據(jù)的唯一性，也是保證數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用有效性的關(guān)鍵。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.1數(shù)字孿生系統(tǒng)模型建立（2）生產(chǎn)線運(yùn)動邏輯模型建立數(shù)字孿生生產(chǎn)線的運(yùn)動邏輯模型的建立是實現(xiàn)生產(chǎn)線仿真和優(yōu)化的關(guān)鍵步驟之一，也是建立智能產(chǎn)線生產(chǎn)管理模型的基礎(chǔ)。圖為建立數(shù)字孿生生產(chǎn)線的運(yùn)動邏輯模型示例，包括生產(chǎn)線分析與數(shù)據(jù)收集、定義運(yùn)動邏輯、編寫運(yùn)動控制程序、與EMS管控系統(tǒng)建立聯(lián)系等環(huán)節(jié)。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.1數(shù)字孿生系統(tǒng)模型建立（2）生產(chǎn)線運(yùn)動邏輯模型建立①生產(chǎn)線分析與數(shù)據(jù)收集詳細(xì)分析生產(chǎn)線的結(jié)構(gòu)、設(shè)備布局和運(yùn)動特性。收集生產(chǎn)線相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括設(shè)備的尺寸、速度、加速度等參數(shù)，以及生產(chǎn)過程中的約束條件。②定義運(yùn)動邏輯根據(jù)生產(chǎn)線的實際情況，定義各個設(shè)備的運(yùn)動邏輯，包括啟動、停止、轉(zhuǎn)向以及工序等?？紤]設(shè)備之間的協(xié)調(diào)和同步關(guān)系，確保生產(chǎn)線運(yùn)行的順暢和效率。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.2數(shù)字孿生仿真引擎實現(xiàn)框架軟件架構(gòu)的布置對于數(shù)字孿生仿真引擎的部署尤為重要，軟件架構(gòu)通常包括數(shù)據(jù)層、模型層和計算交互層等主要組成部分，各部分的整合和協(xié)作構(gòu)成了數(shù)字孿生系統(tǒng)的核心功能。根據(jù)系統(tǒng)功能模塊的總體方案給出數(shù)字孿生仿真引擎的部署方案如圖所示。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.2數(shù)字孿生仿真引擎實現(xiàn)框架以下是一個簡單的示例，以Unity作為產(chǎn)線孿生體載體，說明如何建立物理產(chǎn)線與虛擬產(chǎn)線之間實現(xiàn)信息交互，并驅(qū)動虛擬產(chǎn)線運(yùn)作：①數(shù)據(jù)采集與傳輸。在實際車間中安裝傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，用于采集實時的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)工藝參數(shù)、物料流動情況等。將采集到的實時數(shù)據(jù)通過TCP/IP通訊協(xié)議傳輸至Unity環(huán)境中。②數(shù)據(jù)處理與解析。在Unity中編寫數(shù)據(jù)解析模塊，用于接收、解析和處理實時數(shù)據(jù)流，將解析后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Unity可用的格式，以便后續(xù)的場景展示和交互操作。③實時數(shù)據(jù)展示與交互。將解析后的實時數(shù)據(jù)應(yīng)用到數(shù)字孿生模型中，根據(jù)各個硬件單元所定義的運(yùn)動邏輯，實時更新模型的狀態(tài)和參數(shù)。例如，機(jī)床各軸數(shù)據(jù)，機(jī)器人各關(guān)節(jié)臂數(shù)據(jù)等。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.3數(shù)字孿生車間數(shù)據(jù)融合數(shù)字孿生車間數(shù)據(jù)融合是指將來自不同數(shù)據(jù)源和不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和統(tǒng)一處理，以創(chuàng)建全面而準(zhǔn)確的數(shù)字孿生車間模型。這種融合可以包括各種類型的數(shù)據(jù)，如實時傳感器數(shù)據(jù)、生產(chǎn)計劃數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)數(shù)據(jù)等，來自不同來源的數(shù)據(jù)可能具有不同的格式、精度和時間分辨率。因此，數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)是通過合并和轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)，使其能夠在數(shù)字孿生車間模型中無縫地協(xié)同工作，提供更全面、準(zhǔn)確和可靠的信息支持。數(shù)字孿生數(shù)據(jù)融合通常應(yīng)用于智能制造產(chǎn)線的加工過程，主要包括了生產(chǎn)線加工自適應(yīng)調(diào)整、生產(chǎn)線布局與節(jié)拍優(yōu)化等。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.3數(shù)字孿生車間數(shù)據(jù)融合（1）生產(chǎn)線加工自適應(yīng)調(diào)整實際加工中，因為設(shè)備、環(huán)境等因素，產(chǎn)品的加工質(zhì)量會有所差異。生產(chǎn)線長時間的運(yùn)作，設(shè)備狀態(tài)的改變會對加工質(zhì)量有所影響，最終導(dǎo)致每一批加工的產(chǎn)品的合格率都有所不同。利用數(shù)字孿生數(shù)據(jù)融合技術(shù)，模擬加工設(shè)備、工藝流程和生產(chǎn)環(huán)境，為實際生產(chǎn)線加工提供預(yù)測和優(yōu)化。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.3數(shù)字孿生車間數(shù)據(jù)融合（2）生產(chǎn)線布局與節(jié)拍優(yōu)化在智能制造生產(chǎn)線的生產(chǎn)作業(yè)計劃問題中存在著兩種類型的次序關(guān)系,既每臺機(jī)器上的工序優(yōu)先級順序和每個作業(yè)工序的優(yōu)先級先后約束。圖為生產(chǎn)線調(diào)度優(yōu)化邏輯模型，以生產(chǎn)線產(chǎn)能最大化、設(shè)備利用率等作為優(yōu)化目標(biāo)，利用調(diào)度算法與優(yōu)化技術(shù)自動調(diào)配資源，提高產(chǎn)線效率、靈活性，并通過數(shù)字孿生模型搭建環(huán)境驗證方案效能。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.4數(shù)字孿生系統(tǒng)建立通過對產(chǎn)線分析，完成虛擬模型的建立與各模塊的配置，最終實現(xiàn)的智能制造單元數(shù)字孿生系統(tǒng)。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.4數(shù)字孿生系統(tǒng)建立系統(tǒng)的主要功能可分為實時監(jiān)控、離線仿真、單元評估、VR功能四個部分。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.4數(shù)字孿生系統(tǒng)建立（2）離線仿真模塊離線仿真分為兩種，一種是產(chǎn)線的離線數(shù)據(jù)，也稱為歷史數(shù)據(jù)，通常是保存在數(shù)據(jù)庫中，或者以Txt以及Xml文件形式進(jìn)行存儲。數(shù)字孿生系統(tǒng)利用離線數(shù)據(jù)可對產(chǎn)線的運(yùn)行進(jìn)行歷史性動態(tài)還原；另一種是應(yīng)用于教學(xué)的示教操作，例如對物料機(jī)器人、倉庫以及車床的單一操作。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.4數(shù)字孿生系統(tǒng)建立（3）單元評估服務(wù)模塊單元評估服務(wù)主要涵蓋設(shè)備監(jiān)控評估和KPI評估，通過數(shù)字孿生引擎中的數(shù)據(jù)結(jié)合算法模型進(jìn)行計算分析，為數(shù)字孿生系統(tǒng)KPI評估界面。4.2數(shù)字孿生系統(tǒng)搭建4.2.4數(shù)字孿生系統(tǒng)建立（3）VR功能模塊VR功能指利用HTCVive實現(xiàn)虛擬制造單元的VR技術(shù)，提供車間漫游功能和通過手柄交互獲取設(shè)備信息的功能。數(shù)字孿生系統(tǒng)連接外部VR設(shè)備，顯示第一視角漫游狀態(tài)。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預(yù)測國內(nèi)外對主軸熱誤差開展了大量研究，建立了各種類型的熱誤差模型，可大體分為兩類：機(jī)理驅(qū)動模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。機(jī)理驅(qū)動模型需研究主軸運(yùn)行過程中的摩擦產(chǎn)熱以及與功能部件、環(huán)境的交換熱情況，基于傳熱機(jī)理、彈性變形理論等建立主軸熱誤差模型。其優(yōu)勢在于能夠從機(jī)理角度解釋主軸的熱誤差形成原因及變化規(guī)律，建立的熱誤差模型也更具通用性。但該方法需要較高的理論基礎(chǔ)，且需考慮環(huán)境、冷卻、材料屬性等諸多因素，實施難度相對較大。與之相對的，數(shù)據(jù)驅(qū)動模型無需探明主軸變形機(jī)理，基于系列熱特性實驗，直接建立溫度與主軸熱變形的回歸模型。其中，多元線性回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等回歸算法在數(shù)據(jù)驅(qū)動建模中被廣泛使用。利用數(shù)學(xué)孿生模型，結(jié)合熱誤差建模技術(shù)，可實現(xiàn)機(jī)床熱誤差的實時預(yù)測。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預(yù)測以直線軸X軸作為研究對象，直線軸由絲杠螺母、滑塊等結(jié)構(gòu)組成，其發(fā)熱特點(diǎn)決定其熱變形方向主要沿其運(yùn)動方向。通過驅(qū)動X軸往復(fù)運(yùn)動模擬實際加工中的X軸運(yùn)動升溫過程進(jìn)行多組實驗。在后續(xù)的熱誤差建模和誤差預(yù)測中，將實驗部分組測量的溫度數(shù)據(jù)和誤差數(shù)據(jù)用于建模，對新工況下的熱誤差進(jìn)行預(yù)測。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預(yù)測直線軸位移測量采用激光干涉儀，溫度測量采用PT100熱電阻溫度傳感器。測量時，各軸的測點(diǎn)布置如圖。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預(yù)測進(jìn)給軸的熱誤差可認(rèn)為是幾何誤差與熱誤差的復(fù)合誤差，同時與溫度和運(yùn)動軸的位置相關(guān)。直線軸不同運(yùn)動位置熱誤差不同，需要同時建立測量全行程內(nèi)共多點(diǎn)處熱變形與各個溫度點(diǎn)的函數(shù)關(guān)系，匯總得到整個行程內(nèi)的直線軸的熱誤差模型。為了預(yù)測進(jìn)給軸各個運(yùn)動位置的熱誤差，首先需要對各點(diǎn)的熱誤差數(shù)據(jù)分別聚類，聚類結(jié)果如表。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預(yù)測分別以表中篩選的溫度敏感點(diǎn)，基于多元線性回歸算法對X軸的熱誤差建模，可獲得各個位置處熱變形與溫度的表達(dá)式，以實驗4中的溫度敏感點(diǎn)溫度為模型輸入變量，通過回歸模型預(yù)測實驗4中的各點(diǎn)的熱變形，對比實際測量結(jié)果如圖所示，預(yù)測指標(biāo)如表所示。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（2）加工精度預(yù)測加工精度預(yù)測是指在制造加工過程中，根據(jù)已知的加工參數(shù)、材料性質(zhì)、機(jī)器設(shè)備情況等信息，利用數(shù)學(xué)模型、統(tǒng)計學(xué)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等，對加工零件的最終精度進(jìn)行估計或預(yù)測的過程。航發(fā)葉片銑削加工精度主要包括輪廓精度和表面完整性。在機(jī)床性能良好和加工狀態(tài)穩(wěn)定的條件下，加工輪廓精度主要受機(jī)床伺服跟隨誤差的影響，而表面質(zhì)量主要受銑削加工的工藝參數(shù)影響。由于影響加工精度的因素眾多，且各個影響因素之間的關(guān)系難以探究明確，采用理論建模只能基于簡化條件、選擇少量因素進(jìn)行映射關(guān)系的建立，且存在過程十分繁雜、結(jié)果不易驗證等問題。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（2）加工精度預(yù)測4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（2）加工精度預(yù)測將處理好的實驗數(shù)據(jù)集輸入加工精度預(yù)測模型分別對18組工況的葉片加工輪廓誤差進(jìn)行預(yù)測，圖為模型在測試樣本集中某一樣本不同輪廓點(diǎn)的測量輪廓誤差值和預(yù)測的輪廓誤差值對比圖，其中紅色部分為葉片銑削加工后測量的輪廓誤差值，藍(lán)色部分為輪廓精度預(yù)測模型預(yù)測的輪廓誤差值。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（2）加工精度預(yù)測表為模型測試結(jié)果，本次模型在測試集上測試的最大估計誤差為56μm，最小估計誤差為0μm，預(yù)測誤差在0~10μm范圍內(nèi)占比為89.36%，預(yù)測誤差在11~20μm范圍內(nèi)占比6.29%，預(yù)測誤差在21~35μm范圍內(nèi)，占比為3.17%，預(yù)測誤差在35~56μm范圍內(nèi)，占比為1.18%。由此表明，該輪廓精度預(yù)測模型能夠?qū)崿F(xiàn)對葉片銑削加工的輪廓精度進(jìn)行預(yù)測，但模型預(yù)測的準(zhǔn)確率有待提高。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（3）表面粗糙度預(yù)測表面粗糙度是指加工零件表面的不平整程度，它直接影響著產(chǎn)品的外觀質(zhì)量、功能性能以及與其他零部件的匹配度。通過數(shù)字孿生技術(shù)，結(jié)合實時采集到的主軸振動、切削力大小、負(fù)載電流等參數(shù)數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)對加工零件表面粗糙度的智能預(yù)測和控制，幫助調(diào)整加工參數(shù)以優(yōu)化產(chǎn)品表面質(zhì)量，表面粗糙度預(yù)測流程如圖所示。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（3）表面粗糙度預(yù)測首先進(jìn)行切削加工工藝參數(shù)和加工狀態(tài)參數(shù)采集；其次是對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理。數(shù)據(jù)處理好后按照隨機(jī)抽樣原則將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集；最后搭建機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集對模型的參數(shù)進(jìn)行估計和優(yōu)化，最終選擇在測試數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)最好的模型作為表面粗糙度的預(yù)測模型。本部分主要是通過表面粗糙度預(yù)測模型對18組工況下的葉片表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測，線性模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果分別如圖。由表中的預(yù)測結(jié)果可知，回歸模型預(yù)測準(zhǔn)確率最高為93.41%，最低為77.08%，準(zhǔn)確率波動范圍較大，模型預(yù)測穩(wěn)定性較差；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測準(zhǔn)確率91%~95%之間，整體結(jié)果較好，由此說明建立的預(yù)測模型可以對葉片加工的表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測，對指導(dǎo)加工工藝參數(shù)調(diào)整和提高加工質(zhì)量具有重要參考價值。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.1基于數(shù)字孿生的過程監(jiān)控（3）表面粗糙度預(yù)測4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生技術(shù)的工藝優(yōu)化數(shù)字孿生技術(shù)在工藝優(yōu)化中扮演著相當(dāng)重要的角色，特別是在實時監(jiān)測和調(diào)整切削參數(shù)方面。通過傳感器實時采集切削過程中的各項參數(shù)，如切削速度、進(jìn)給速度、刀具窘損程度等數(shù)據(jù)，并將其反映在數(shù)字孿生模型中，工程師可以獲得對加工過程的高度精確的實時反饋，從而能夠快速響應(yīng)變化，及時采取措施以保證加工過程的穩(wěn)定性和優(yōu)質(zhì)性。此外，數(shù)字孿生技術(shù)還能夠提供歷史數(shù)據(jù)的回顧和分析，幫助工程師優(yōu)化切削參數(shù)的設(shè)定。通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測，模型可以預(yù)測一系列關(guān)鍵指標(biāo)，如刀具壽命、切削穩(wěn)定性、工件表面質(zhì)量等，這些指標(biāo)對于加工過程的穩(wěn)定性和質(zhì)量至關(guān)重要。如果模型檢測到潛在問題或異常情況的跡象，它可以提前發(fā)出警報，使工程師能夠及時采取預(yù)防性措施。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生技術(shù)的工藝優(yōu)化參考航發(fā)葉片加工工藝參數(shù)調(diào)整策略，提出了一種基于材料去除量的工藝參數(shù)調(diào)整方法。調(diào)整框架由宏觀層、數(shù)字層和算法層構(gòu)成。宏觀層涉及實驗設(shè)備、檢測設(shè)備、刀具以及實驗材料等不變因素。數(shù)字層形成閉環(huán)流程，處理靜態(tài)與動態(tài)數(shù)據(jù)，并依據(jù)材料去除量調(diào)整工藝參數(shù)，確保加工穩(wěn)定。算法層則建立材料去除量估計模型，提供數(shù)據(jù)訓(xùn)練、測試和驗證。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生技術(shù)的工藝優(yōu)化基于得到的材料去除量預(yù)估模型，根據(jù)模型對不同工況測量點(diǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測，均勻輸出不同工況下局部材料去除量的預(yù)測分布情況，如圖所示為不同工藝參數(shù)組合實驗一中局部測量點(diǎn)材料去除量的預(yù)測值分布圖，圖中材料去除量的波動趨勢明顯。在(a)圖的各組工況中，切削深度都為0.2mm，隨著進(jìn)給率以及主軸轉(zhuǎn)速的提高，其材料去除量的波動變化逐漸減小。(a)切削深度0.2mm (b)切削深度0.3mm (c)切削深度0.5mm4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生技術(shù)的工藝優(yōu)化圖展示了預(yù)測模型對多工況組合實驗二中局部測量點(diǎn)材料去除量分布的預(yù)測結(jié)果。該實驗組表明在相同切深的精加工過程中不同工況下材料去除量的局部分布情況。在(a)圖中，數(shù)據(jù)的變化較為顯著，尤其是在前5組實驗中，隨著轉(zhuǎn)速和進(jìn)給率的提高，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出逐漸趨于平穩(wěn)的變化趨勢。而在(b)圖中，數(shù)據(jù)變化趨勢相對較小，隨著主軸轉(zhuǎn)速的提高，其變化趨勢更加穩(wěn)定。通過對不同工況的數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)，提高主軸的轉(zhuǎn)速和進(jìn)給率能夠增加銑削過程中刀具材料去除的穩(wěn)定性。(a)第1至7組工況 (b)第8至14組工況4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生技術(shù)的工藝優(yōu)化在仿真平臺中建立五軸機(jī)床模型，根據(jù)機(jī)床各個軸的運(yùn)動范圍進(jìn)行行程極限設(shè)置，如圖所示。根據(jù)實際加工情況設(shè)置刀具的直徑、刃長、刀柄實際尺寸和刀具與刀柄的夾持長度等。然后參考實際加工中毛坯的尺寸進(jìn)行毛坯設(shè)置，并定義毛坯頂部中心為加工原點(diǎn)。在仿真前設(shè)置好碰撞檢查，對象為刀柄與工件以及刀具與工作臺。最后導(dǎo)入各個工序的NC程序進(jìn)行數(shù)控仿真，結(jié)果如圖所示。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生技術(shù)的工藝優(yōu)化以構(gòu)建的加工與檢測系統(tǒng)作為實驗平臺，進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和加工狀態(tài)監(jiān)控。本次實驗使用兩個實驗樣件分別進(jìn)行實驗1與實驗2的實際銑削驗證，其實驗參數(shù)如表所示。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生技術(shù)的工藝優(yōu)化按照工藝參數(shù)表，分別進(jìn)行實驗1與實驗2仿真加工，在葉片型面上均勻選取4個截面進(jìn)行測量，輸出各個截面葉盆、葉背、前緣和后緣實測值與理論模型的對比測量結(jié)果，部分如圖所示。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生技術(shù)的工藝優(yōu)化從總的來講，盡管該組的測量結(jié)果在工藝要求以內(nèi),但從銑削加工的準(zhǔn)確性來看,該組工藝參數(shù)去料不穩(wěn)定,且銑削精度略差。四個截面的葉盆、葉背、前緣和后緣的最大偏差與最小偏差的分布圖，從圖中可知最大偏差均不超過10μm，最小偏差不低于-1um。從折線分布來看，葉盆葉背的最大最小偏差分布平穩(wěn)，而前緣后緣的偏差變化趨勢明顯一些。從總的來講，該組工藝參數(shù)去料十分穩(wěn)定，銑削精度高，且上下偏差均在工藝要求以內(nèi)，符合葉片的加工要求。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化以數(shù)字孿生技術(shù)在壓氣機(jī)再制造葉片缺陷修磨生產(chǎn)線調(diào)度問題的應(yīng)用為例進(jìn)行說明?？紤]到不同批次葉片的來源、種類和工作環(huán)境的差異，將同一批次的50個葉片隨機(jī)分成兩組，然后采用數(shù)字孿生技術(shù)，模擬兩種不同的生產(chǎn)方式：正常流水生產(chǎn)和調(diào)度優(yōu)化后的生產(chǎn)。我們將記錄每個葉片的有效加工時間和無效時間（等待時間），并對結(jié)果進(jìn)行分析比較，以驗證所提出的調(diào)度算法的可行性。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化圖為該生產(chǎn)線調(diào)度甘特圖，橫坐標(biāo)表示零件生產(chǎn)時間，縱坐標(biāo)表示零件正在進(jìn)行的工序步驟，為葉片i在工位j的無效時間(等待時間)，為葉片i在工位j的工作時間。實驗序號無效時間（s）有效時間（s)總時間（s）

正常生產(chǎn)優(yōu)化后正常生產(chǎn)優(yōu)化后正常生產(chǎn)優(yōu)化后13151781537144818521626248129914261366190716653966411151113782477178941101572152114012622197359284391453131823811757612096371478135426871991???????4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化根據(jù)表中的實驗數(shù)據(jù)，可計算得出每一件葉片的平衡率和平衡損失率如圖示，其中平衡率反映了生產(chǎn)過程中設(shè)備利用效率，平衡損失率反映了生產(chǎn)中無效等待時間占總生產(chǎn)時間的比例。4.3數(shù)字孿生技術(shù)在智能產(chǎn)線中的應(yīng)用4.3.2基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化圖為每個葉片在生產(chǎn)過程中所對應(yīng)的平衡率和平衡損失率變化圖。對比圖中常規(guī)生產(chǎn)葉片和調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)化后生產(chǎn)的葉片可以明顯看出優(yōu)化后生產(chǎn)的葉片生產(chǎn)平衡率高于常規(guī)生產(chǎn)，平衡損失率低于常規(guī)生產(chǎn)。結(jié)合每個葉片的總生產(chǎn)時間以及加工中平衡率和平衡損失率分析,證明了調(diào)度優(yōu)化后生產(chǎn)線的設(shè)備利用率顯著提高，無效等待時間顯著減少，總生產(chǎn)時間顯著減少，所以調(diào)度管理系統(tǒng)所給排產(chǎn)方案在提高生產(chǎn)效率上有效的。課后思考1.數(shù)字孿生在智能制造中的主要應(yīng)用有哪些？請列舉三種應(yīng)用場景并簡要說明。2.在數(shù)字孿生的實現(xiàn)過程中，數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)淖饔檬鞘裁?？請結(jié)合一個具體的制造場景進(jìn)行說明。3.數(shù)字孿生技術(shù)如何提高產(chǎn)線的運(yùn)行效率和產(chǎn)品質(zhì)量？請結(jié)合實際案例進(jìn)行分析。4.簡述數(shù)字孿生技術(shù)在產(chǎn)線預(yù)測性維護(hù)中的應(yīng)用，并說明其優(yōu)點(diǎn)。5.簡要描述一個智能制造產(chǎn)線中應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)的具體案例，并說明該技術(shù)帶來的效益。6.請解釋數(shù)字孿生技術(shù)在產(chǎn)線設(shè)計階段的應(yīng)用，并說明其對傳統(tǒng)設(shè)計方法的優(yōu)勢。感謝聆聽第五章數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)

械行業(yè)中的應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械行業(yè)的應(yīng)用具有多方面優(yōu)勢。對于制造商而言，能夠?qū)崟r了解市場需求和趨勢，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和性能，更快推出更具競爭力的產(chǎn)品解決方案，提升競爭力和市場份額；對于運(yùn)營商來說，能夠?qū)崿F(xiàn)智能化管理，通過實時監(jiān)測和預(yù)測設(shè)備工作狀態(tài)來及時發(fā)現(xiàn)問題，制定有效的維護(hù)計劃，避免生產(chǎn)延誤，提高管理效率和降低成本。同時，還可以優(yōu)化設(shè)備工作效率和能耗，提高生產(chǎn)效益。數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用將促進(jìn)整個工程機(jī)械行業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步，推動智能化管理、高效運(yùn)營和持續(xù)創(chuàng)新的實現(xiàn)。5.1數(shù)字孿生模型 5.1.1反鏟液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生模型的建立 5.1.2反鏟液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生模型的參數(shù)化和驗證 5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生模型的實時監(jiān)測和預(yù)測 5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用 5.2.1在挖掘機(jī)新產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用 5.2.2在挖掘機(jī)性能優(yōu)化中的應(yīng)用 5.2.3在挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估中的應(yīng)用 5.3數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械智能化中的應(yīng)用 5.3.1在挖掘機(jī)軌跡規(guī)劃中的應(yīng)用 5.3.2在挖掘機(jī)遠(yuǎn)程控制中的應(yīng)用 5.3.3在工程機(jī)械人機(jī)交互中的應(yīng)用 5.4液壓挖掘機(jī)智能制造平臺 5.4.1平臺簡介 5.4.2系統(tǒng)架構(gòu) 5.4.3應(yīng)用效果

目錄數(shù)字孿生模型5.15.1數(shù)字孿生模型液壓挖掘機(jī)是一種典型的工程機(jī)械，通過構(gòu)建挖掘機(jī)的虛擬樣機(jī)，利用數(shù)字孿生技術(shù)實時響應(yīng)液壓系統(tǒng)及機(jī)械結(jié)構(gòu)的狀態(tài)變化，并能與物理實體進(jìn)行交互，具有高逼真度、實時性和交互性等優(yōu)點(diǎn)。5.1數(shù)字孿生模型5.1.1反鏟液壓挖掘機(jī)的三維模型及液壓系統(tǒng)模型挖掘機(jī)數(shù)字孿生模型的建立是通過將實際設(shè)備的物理特征和工作過程數(shù)字化，再通過數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、算法優(yōu)化等步驟進(jìn)行建模，從而實現(xiàn)對設(shè)備工作狀態(tài)、性能、健康狀況等方面的實時監(jiān)測、預(yù)測和優(yōu)化。主要包括以下部分：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除異常數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值等預(yù)處理操作，以確保建立的模型的準(zhǔn)確性和可靠性。（2）特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取有效的特征，這些特征可以包括頻譜特征、時域特征、統(tǒng)計特征等，以幫助模型更好地理解和預(yù)測設(shè)備的工作狀態(tài)。（3）模型選擇：根據(jù)實際情況選擇合適的建模方法，可以是基于物理模型的傳統(tǒng)數(shù)學(xué)建模方法，也可以是基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法。5.1數(shù)字孿生模型5.1.1反鏟液壓挖掘機(jī)的三維模型及液壓系統(tǒng)模型（4）模型驗證和優(yōu)化：使用測試數(shù)據(jù)對建立的模型進(jìn)行驗證和評估，不斷調(diào)整模型參數(shù)和優(yōu)化算法，以保證模型的準(zhǔn)確性和可靠性。（5）系統(tǒng)整合和部署：將建立的數(shù)字孿生模型與實際設(shè)備進(jìn)行整合。5.1數(shù)字孿生模型5.1.1反鏟液壓挖掘機(jī)的三維模型及液壓系統(tǒng)模型為建立挖掘機(jī)的數(shù)字孿生模型，首先需要建立機(jī)械結(jié)構(gòu)及液壓系統(tǒng)模型。機(jī)械結(jié)構(gòu)包括挖掘機(jī)的行走機(jī)構(gòu)、回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)和挖掘機(jī)構(gòu)等。液壓系統(tǒng)主要由泵、馬達(dá)、電磁閥、油箱、油泵和管路等組成，液壓系統(tǒng)的作用是將發(fā)動機(jī)的動力轉(zhuǎn)變?yōu)橐簤耗?，并將其傳輸給各個執(zhí)行元件。以某反鏟液壓挖掘機(jī)為例，所建物理模型數(shù)字化主要是通過SolidWorks軟件建模完成，建立如下圖的虛擬樣機(jī)模型，其中包括零部件的三維實體模型、機(jī)械結(jié)構(gòu)及液壓系統(tǒng)模型。工作過程數(shù)字化主要是通過運(yùn)動建模和力學(xué)建模實現(xiàn)運(yùn)動參數(shù)和性能參數(shù)與虛擬樣機(jī)模型的融合，實現(xiàn)仿真分析，為數(shù)字模型實現(xiàn)評估和預(yù)測建立基礎(chǔ)，仿真軟件常用Adams和AMEsim等。5.1數(shù)字孿生模型5.1.1反鏟液壓挖掘機(jī)的三維模型及液壓系統(tǒng)模型反鏟液壓挖掘機(jī)虛擬樣機(jī)模型及液壓系統(tǒng)建模5.1數(shù)字孿生模型5.1.2反鏟液壓挖掘機(jī)的性能分析及優(yōu)化模型在反鏟液壓挖掘機(jī)工作裝置設(shè)計過程中，有限元建模與分析是一項耗時且繁瑣的任務(wù)。為了簡化設(shè)計過程，設(shè)計人員需要熟悉多種專業(yè)商用軟件。此外，頻繁地在不同的仿真系統(tǒng)和平臺之間傳輸和交換CAD/CAE模型和數(shù)據(jù)，對重設(shè)計、重建模和重分析造成了很大的限制。為了解決這些問題，建立一個全參數(shù)化模型的工作裝置，并開發(fā)一個虛擬設(shè)計系統(tǒng)，以實現(xiàn)設(shè)計過程的自動化和智能化變得尤為必要。

右圖為液壓挖掘機(jī)工作裝置參數(shù)化數(shù)字孿生模型右圖是參數(shù)化挖掘性能分析界面。該參數(shù)化模型在數(shù)字孿生中發(fā)揮著重要作用，它可以方便地保存和交流復(fù)雜的數(shù)字孿生模型，提高分析和設(shè)計效率。在數(shù)字孿生的設(shè)計優(yōu)化過程中，該模型可以反復(fù)調(diào)用、重建和重新分析。通過使用APDL程序語言完成工作裝置的全參數(shù)化建模，建立幾何參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，工作裝置的幾何結(jié)構(gòu)能夠用一組獨(dú)立的幾何參數(shù)來描述。當(dāng)這組獨(dú)立參數(shù)發(fā)生變化時，數(shù)字孿生模型可以根據(jù)參數(shù)的變化自動調(diào)整工作裝置的尺寸和形狀。5.1數(shù)字孿生模型5.1.2反鏟液壓挖掘機(jī)的性能分析及優(yōu)化模型通過建立反鏟液壓挖掘機(jī)工作裝置的數(shù)字孿生模型，充分結(jié)合專業(yè)分析和優(yōu)化設(shè)計軟件，如右圖所示。設(shè)計人員可以在虛擬環(huán)境中進(jìn)行快速的設(shè)計迭代和優(yōu)化。他們可以通過調(diào)整數(shù)字模型的參數(shù)，模擬不同工作條件下的性能表現(xiàn)，并預(yù)測裝置的行為。這種數(shù)字孿生的方法使得設(shè)計過程更加高效和智能化。5.1數(shù)字孿生模型5.1.2反鏟液壓挖掘機(jī)的性能分析及優(yōu)化模型5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證工作裝置的性能測試主要包括應(yīng)力和挖掘阻力的測試。挖掘阻力并非直接通過測試得到，而是通過測試獲得必要的數(shù)據(jù)然后根據(jù)基于達(dá)朗貝爾動靜法或拉格朗日方程建立的挖掘阻力模型計算得到。計算參數(shù)包括構(gòu)件運(yùn)動參數(shù)和液壓缸推力，其中構(gòu)件運(yùn)動參數(shù)包括相對角位移、角速度和角加速度，由于相對角速度和角加速度可以通過角位移對時間求導(dǎo)數(shù)得到，因此只需測試角位移；液壓缸推力可通過對有桿腔和無桿腔壓強(qiáng)的測試計算出來。應(yīng)力測試是根據(jù)應(yīng)變和應(yīng)力的線性關(guān)系，通過應(yīng)變的測試求得。為了驗證數(shù)字孿生參數(shù)化模型的準(zhǔn)確性，并修正液壓挖掘機(jī)的數(shù)字孿生模型，可以進(jìn)行以下驗證試驗。下圖為模型驗證的流程圖。5.1數(shù)字孿生模型5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證工作裝置的性能測試主要包括應(yīng)力和挖掘阻力的測試。挖掘阻力并非直接通過測試得到，而是通過測試獲得必要的數(shù)據(jù)然后根據(jù)基于達(dá)朗貝爾動靜法或拉格朗日方程建立的挖掘阻力模型計算得到。計算參數(shù)包括構(gòu)件運(yùn)動參數(shù)和液壓缸推力，其中構(gòu)件運(yùn)動參數(shù)包括相對角位移、角速度和角加速度，由于相對角速度和角加速度可以通過角位移對時間求導(dǎo)數(shù)得到，因此只需測試角位移；液壓缸推力可通過對有桿腔和無桿腔壓強(qiáng)的測試計算出來。應(yīng)力測試是根據(jù)應(yīng)變和應(yīng)力的線性關(guān)系，通過應(yīng)變的測試求得。為了驗證數(shù)字孿生參數(shù)化模型的準(zhǔn)確性，并修正液壓挖掘機(jī)的數(shù)字孿生模型，可以進(jìn)行以下驗證試驗。下圖為模型驗證的流程圖。5.1數(shù)字孿生模型5.1數(shù)字孿生模型5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證模型驗證流程圖5.1數(shù)字孿生模型5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證因此，測試內(nèi)容主要包括：1.動臂相對于上車的轉(zhuǎn)角、斗桿相對于動臂的轉(zhuǎn)角、和鏟斗相對于斗桿的轉(zhuǎn)角；2.動臂、斗桿和鏟斗液壓缸有桿腔和無桿腔的壓強(qiáng)；3.動臂、斗桿和鏟斗特征點(diǎn)的應(yīng)變。測試機(jī)型為一臺36t的反鏟液壓挖掘機(jī)。測試地點(diǎn)為湖州某實驗場，挖掘?qū)ο鬄榛煊惺瘔K的三級土壤，作業(yè)現(xiàn)場如右圖所示。5.1數(shù)字孿生模型5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證（1）角位移測試。目的在于確定工作裝置各構(gòu)件在挖掘過程中的空間位置和運(yùn)動速度、加速度。目前的測試方法主要有3種：1.通過拉線傳感器測試液壓缸線位移，利用驅(qū)動空間和關(guān)節(jié)空間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，將線位移轉(zhuǎn)換為角位移，該類型傳感器安裝和使用都較為簡單，因此在位移測量方面有較為廣泛的應(yīng)用；2.利用傾角傳感器檢測桿件的絕對角度，根據(jù)桿件的幾何關(guān)系將其轉(zhuǎn)換為構(gòu)件間的相對角位移，傾角傳感器的最大特點(diǎn)是便于安裝；3.利用基于電位計原理的角位移傳感器直接測試兩個桿件之間的相對角度，該類傳感器的特點(diǎn)是價格便宜，應(yīng)用普遍。本章采用3個NS-RB型角位移傳感器分別測量動臂相對于機(jī)座、斗桿相對于動臂和鏟斗相對于斗桿的轉(zhuǎn)角。角位移傳感器的旋轉(zhuǎn)軸與工作裝置銷軸通過聯(lián)軸器保持同心固聯(lián)，角位移傳感器的外殼與工作裝置構(gòu)件通過安裝架固聯(lián)，角位移的安裝如下圖所示。5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證角位移傳感器安裝5.1數(shù)字孿生模型5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證5.1數(shù)字孿生模型角位移傳感器主要技術(shù)參數(shù)量程范圍0~300°綜合精度0.5%工作溫度-30~100°啟動扭矩<30mN.m重復(fù)性0.01°5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證5.1數(shù)字孿生模型（2）壓強(qiáng)測試壓強(qiáng)測試的目的在于確定液壓缸所產(chǎn)生的推力。本章采用六個NSF型壓力傳感器分別獲取動臂、斗桿和鏟斗液壓缸有桿腔和無桿腔的壓強(qiáng)數(shù)據(jù)。其安裝位置為各個驅(qū)動液壓缸有桿腔和無桿腔的預(yù)留壓力測試點(diǎn)，具體安裝位置如圖所示。5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證5.1數(shù)字孿生模型（3）應(yīng)力測試。目的在于評價工作裝置的強(qiáng)度并校核挖掘阻力模型的正確性。挖掘機(jī)工作裝置受力情況復(fù)雜，其構(gòu)件主應(yīng)力方向難以預(yù)知。因此，采用45°直角型應(yīng)變花分別測量0°、45°和90°方向上的應(yīng)變，進(jìn)而可計算測點(diǎn)的主應(yīng)力及當(dāng)量應(yīng)力。應(yīng)變花的橋接方式為1/4橋接法，并用補(bǔ)償線對導(dǎo)線電阻進(jìn)行補(bǔ)償。挖掘機(jī)工作裝置（動臂、斗桿）是由板件焊接而成的箱形結(jié)構(gòu)，通常承受的外載荷可以分為軸力、彎矩和扭矩三類。由于其縱向尺寸遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于橫截面尺寸，再加上扭矩本身較小，所以軸力和彎矩引起的應(yīng)力構(gòu)成了工作裝置橫截面應(yīng)力的主要部分。對于箱形截面而言，軸力和彎矩引起的應(yīng)力疊加使得工作裝置橫截面的最大應(yīng)力往往發(fā)生在截面角點(diǎn)位置。5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證5.1數(shù)字孿生模型因此，為了測得挖掘過程中較大的結(jié)構(gòu)應(yīng)力，測點(diǎn)的選擇應(yīng)遵循以下原則：1.測點(diǎn)盡量靠近所在橫截面的角點(diǎn)；2.測點(diǎn)布置于靜強(qiáng)度分析中應(yīng)力較大的位置；3.測點(diǎn)布置于客戶反饋的同款機(jī)型曾經(jīng)發(fā)生破壞的位置。采用一臺NS-DAC3000多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)同時采集3個角位移傳感器和6個壓力傳感器反饋的信號。該采集系統(tǒng)可以實現(xiàn)對壓力、應(yīng)力應(yīng)變、位移、扭矩、溫度、振動、沖擊等多種信號實時采樣、示波、分析、存儲、打印、控制等功能。采用一臺DRA-30A多通道動靜態(tài)應(yīng)變儀采集10個應(yīng)力測試點(diǎn)的反饋數(shù)據(jù)。使用隨機(jī)提供的DRA-30AD和DRA-30AS應(yīng)用軟件，DRA-30A既可用作數(shù)字動態(tài)應(yīng)變儀也可用作多通道同步采樣數(shù)據(jù)記錄儀。每個通道都可以測量應(yīng)變和電壓，應(yīng)變測量的方式包括3線1/4橋，半橋和全橋。因為所有通道都有一按式連接器插座和橋盒，因此連接應(yīng)變計和應(yīng)變式傳感器非常容易。通過GP-IB或USB1.1接口與計算機(jī)進(jìn)行通訊。至此，完成了角位移、油壓和應(yīng)變信號的測試與采集系統(tǒng)的搭建，即液壓挖掘機(jī)工作裝置應(yīng)力和挖掘阻力綜合測試平臺。5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證5.1數(shù)字孿生模型（4）修正和完善

根據(jù)比對分析的結(jié)果，對數(shù)字孿生模型進(jìn)行修正和完善。可以通過調(diào)整模型的參數(shù)、改進(jìn)模型的算法或增加其他影響因素來提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性，如圖下所示。5.1.3反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度性能分析模型的驗證5.1數(shù)字孿生模型

通過以上的驗證試驗和修正過程，能夠逐步提高液壓挖掘機(jī)的數(shù)字孿生模型的準(zhǔn)確性和可靠性，并使其能夠更好地反映實際工作情況。這將為設(shè)計和優(yōu)化液壓挖掘機(jī)提供更可靠的依據(jù)，減少實際試驗的需求，并提高工程效率。5.1數(shù)字孿生模型5.1.4反鏟液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生模型的實時監(jiān)測和預(yù)測挖掘機(jī)是大型工程機(jī)械設(shè)備，其運(yùn)行狀態(tài)對生產(chǎn)效率影響重大，因此對其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)測和預(yù)測變得越來越重要。因此，提出了一種基于數(shù)字孿生模型的液壓挖掘機(jī)運(yùn)行狀態(tài)實時監(jiān)測和預(yù)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于物理模型進(jìn)行實時監(jiān)測和預(yù)測，能夠通過數(shù)字孿生模型實時監(jiān)測液壓挖掘機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，從而實現(xiàn)對液壓挖掘機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實時監(jiān)測和預(yù)測。液壓挖掘機(jī)的工作過程可分為挖掘、鏟裝、運(yùn)輸三個階段。挖掘階段：挖掘機(jī)進(jìn)行挖掘時，首先由發(fā)動機(jī)提供動力，驅(qū)動液壓泵給工作裝置的液壓缸提供油液動力，驅(qū)動液壓馬達(dá)產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)運(yùn)動，通過轉(zhuǎn)臂將挖掘油缸中的油液旋轉(zhuǎn)到鏟斗斗桿等處，使其完成挖掘動作。鏟裝階段：挖掘機(jī)在鏟裝階段時，首先由液壓馬達(dá)驅(qū)動液壓泵給工作裝置提供油液動力，通過轉(zhuǎn)臂將鏟斗等處的物料挖起，并將物料裝入卡車內(nèi)。運(yùn)輸階段：挖掘機(jī)在運(yùn)輸階段時，由發(fā)動機(jī)提供動力，驅(qū)動回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)帶動大臂旋轉(zhuǎn)。當(dāng)大臂旋轉(zhuǎn)時，將物料裝入卡車內(nèi)。5.1數(shù)字孿生模型5.1.4反鏟液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生模型的實時監(jiān)測和預(yù)測在實際生產(chǎn)過程中，挖掘機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實時監(jiān)測與預(yù)測需要通過傳感器將挖掘機(jī)在各個工作階段的狀態(tài)數(shù)據(jù)采集并傳輸至中央控制系統(tǒng)中，并通過大數(shù)據(jù)分析和處理得到挖掘機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對挖掘機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實時監(jiān)測與預(yù)測。液壓挖掘機(jī)故障診斷與健康監(jiān)測運(yùn)維平臺是一種健康維護(hù)平臺技術(shù)架構(gòu)，運(yùn)維平臺的核心需求為挖掘機(jī)液壓系統(tǒng)的在線監(jiān)測、故障診斷、健康管理等，數(shù)據(jù)源為挖掘機(jī)的在線工作數(shù)據(jù)、日常維護(hù)數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)由各類傳感器采集得到，整個運(yùn)維平臺包括設(shè)備層、采集層、傳輸層、訪問層、邏輯層、應(yīng)用層。5.1數(shù)字孿生模型5.1.4反鏟液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生模型的實時監(jiān)測和預(yù)測其中各層的功能如下：（1）設(shè)備層。制造設(shè)備層實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與挖掘機(jī)設(shè)備連接，就是通過數(shù)采設(shè)備實時獲取挖掘機(jī)的各個子系統(tǒng)的傳感器信息，并將傳感器信息打包通過串口/RS485或者TCP/IP協(xié)議等有線通訊方式發(fā)送給智能網(wǎng)關(guān)。挖掘機(jī)運(yùn)維平臺總體架構(gòu)圖5.1數(shù)字孿生模型5.1.4反鏟液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生模型的實時監(jiān)測和預(yù)測（2）采集層。采集層能夠?qū)崟r傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，最高采樣速度在1ms以內(nèi)。在采集層進(jìn)行邊緣側(cè)數(shù)據(jù)存儲，將實時采集的傳感器全量數(shù)據(jù)以每秒一幀的速度通過連接接口(以太網(wǎng)，WIFI)傳輸，具有計算能力強(qiáng)，配置方便，穩(wěn)定可靠等優(yōu)點(diǎn)。

（3）傳輸層。數(shù)據(jù)傳輸層能夠?qū)?shù)據(jù)通過傳統(tǒng)以太網(wǎng)TCP/IP協(xié)議或者新一代無線通訊技術(shù)實時傳輸至云端服務(wù)器上，無明顯延時。

（4）訪問層。數(shù)據(jù)訪問層實現(xiàn)的是數(shù)據(jù)存儲與集成技術(shù)。存儲技術(shù)主要采用云服務(wù)器數(shù)據(jù)庫存儲，挖掘機(jī)各系統(tǒng)實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)上傳到分布式云存儲的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)集成技術(shù)主要是對設(shè)備信息數(shù)據(jù)、工況數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等進(jìn)行集成，也要做到數(shù)據(jù)的及時寫入與讀取。5.1數(shù)字孿生模型5.1.4反鏟液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生模型的實時監(jiān)測和預(yù)測（5）邏輯層。業(yè)務(wù)邏輯層是根據(jù)客戶的業(yè)務(wù)需求，對評估對象采用人工智能算法進(jìn)行建模分析，包括數(shù)據(jù)庫的讀取和存儲、故障診斷模型、健康維護(hù)模型等。從數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度出發(fā)，保證健康評估、性能衰退趨勢預(yù)測的準(zhǔn)確性和實效性。

系統(tǒng)主要由物理模型、孿生模型和可視化模塊組成。物理模型由傳感器采集的數(shù)據(jù)和生產(chǎn)過程中采集的數(shù)據(jù)構(gòu)成，其中傳感器主要負(fù)責(zé)采集物理模型所需數(shù)據(jù)；孿生模型由物理模型的虛擬模型構(gòu)成，其通過模擬仿真完成對物理模型的實時監(jiān)測；可視化模塊為用戶提供直觀的可視化操作，便于用戶對物理模型進(jìn)行實時監(jiān)測和預(yù)測。該系統(tǒng)在物理設(shè)備的基礎(chǔ)上建立了虛擬設(shè)備，并且將其作為物理設(shè)備的孿生體。該孿生體在執(zhí)行任務(wù)時，可實時采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)和設(shè)備信息，并通過孿生體中的虛擬模型實時模擬仿真真實設(shè)備運(yùn)行過程。當(dāng)虛擬設(shè)備發(fā)生故障時，能及時發(fā)出報警信息。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)在液壓挖掘機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用可以為制造商提供更有效的設(shè)計工具和方法，以優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、改善性能和降低成本。以下是數(shù)字孿生技術(shù)在液壓挖掘機(jī)設(shè)計中的一些主要應(yīng)用方面：01（2）性能優(yōu)化：數(shù)字孿生技術(shù)可以幫助設(shè)計團(tuán)隊通過模擬和分析來優(yōu)化液壓挖掘機(jī)的性能。通過對液壓系統(tǒng)、機(jī)械結(jié)構(gòu)和控制系統(tǒng)等關(guān)鍵部件的建模和仿真，設(shè)計團(tuán)隊可以找到最佳的設(shè)計參數(shù)組合，以實現(xiàn)更高的效率、更低的能耗和更長的使用壽命。2（1）虛擬原型設(shè)計：利用數(shù)字孿生技術(shù)，制造商可以建立液壓挖掘機(jī)的虛擬原型，模擬和評估不同設(shè)計方案的性能、可靠性和安全性。這使得設(shè)計團(tuán)隊能夠在實際制造之前進(jìn)行多次迭代和優(yōu)化，以確保最終產(chǎn)品符合要求。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用（3）成本優(yōu)化：通過數(shù)字孿生技術(shù)，設(shè)計團(tuán)隊可以在設(shè)計階段就對液壓挖掘機(jī)的成本進(jìn)行評估和優(yōu)化。通過模擬不同零部件和材料的選擇，以及制造工藝和裝配過程的優(yōu)化，設(shè)計團(tuán)隊可以降低產(chǎn)品的制造成本，提高競爭力。34（5）定制化設(shè)計：利用數(shù)字孿生技術(shù)，設(shè)計團(tuán)隊可以更好地滿足客戶的個性化需求。通過建立可配置的數(shù)字孿生模型，設(shè)計團(tuán)隊可以根據(jù)客戶的要求快速定制液壓挖掘機(jī)，提供更具競爭力的解決方案。5（4）仿真驗證：數(shù)字孿生技術(shù)可以用于驗證設(shè)計方案的有效性和可行性。通過將設(shè)計模型與實際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，設(shè)計團(tuán)隊可以驗證設(shè)計方案的準(zhǔn)確性，并及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的問題，從而減少后期的修改和調(diào)整成本。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.1在挖掘機(jī)新產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用液壓挖掘機(jī)新產(chǎn)品設(shè)計主要面臨三個問題：一是現(xiàn)有產(chǎn)品開發(fā)過程中存在研發(fā)周期長、研發(fā)成本高、資源利用率低等問題；二是新產(chǎn)品設(shè)計階段，企業(yè)需要同時考慮多個因素，包括材料成本、生產(chǎn)制造成本、售后服務(wù)等；三是目前挖掘機(jī)行業(yè)普遍存在的質(zhì)量問題，包括挖掘機(jī)整機(jī)故障率高、服務(wù)響應(yīng)慢等。因此，迫切需要探索一種新的設(shè)計模式，以提升液壓挖掘機(jī)新產(chǎn)品設(shè)計效率和質(zhì)量。根據(jù)液壓挖掘機(jī)新產(chǎn)品設(shè)計現(xiàn)狀，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)相關(guān)理論，以某20t挖掘機(jī)為例，闡述液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生設(shè)計總體思路。主要如下：（1）采用CAD軟件建立挖掘機(jī)三維模型；然后，將三維模型導(dǎo)入數(shù)字孿生平臺，實現(xiàn)產(chǎn)品的仿真；最后，利用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行仿真結(jié)果分析和優(yōu)化設(shè)計。這樣做不僅能為產(chǎn)品性能優(yōu)化提供可靠依據(jù)，還能使新產(chǎn)品研發(fā)周期縮短20%以上。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.1在挖掘機(jī)新產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用（2）利用虛擬樣機(jī)技術(shù)，將產(chǎn)品設(shè)計模型與真實物理樣機(jī)進(jìn)行交互，可以充分發(fā)揮數(shù)字孿生技術(shù)的優(yōu)勢，為產(chǎn)品設(shè)計提供有力支持。虛擬樣機(jī)主要由以下幾個部分構(gòu)成：一是模型構(gòu)建，包括對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的設(shè)計模型、性能分析模型以及有限元分析模型等；二是數(shù)字孿生模型，包括對產(chǎn)品的運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行分析、仿真和計算等；三是物理樣機(jī)，通過物理樣機(jī)與數(shù)字孿生模型之間的數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)對物理樣機(jī)的實時測試。

（3）在液壓挖掘機(jī)虛擬樣機(jī)構(gòu)建過程中，首先對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計；然后利用虛擬樣機(jī)技術(shù)進(jìn)行仿真分析；最后通過物理樣機(jī)與數(shù)字孿生模型之間的數(shù)據(jù)交互，實現(xiàn)對產(chǎn)品運(yùn)行環(huán)境的實時測試。通過數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行仿真和測試，可以實現(xiàn)液壓挖掘機(jī)新產(chǎn)品設(shè)計的快速迭代。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.1在挖掘機(jī)新產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用（4）仿真測試與驗證是數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過仿真測試可以發(fā)現(xiàn)設(shè)計缺陷，驗證產(chǎn)品設(shè)計方案。在設(shè)計過程中，先在虛擬樣機(jī)模型上進(jìn)行仿真測試，驗證設(shè)計方案的可行性和合理性。仿真測試后，在虛擬樣機(jī)模型上進(jìn)行實物驗證。具體過程如下：首先，將新產(chǎn)品的主要結(jié)構(gòu)、重要零部件等進(jìn)行分解和組裝；其次，基于新產(chǎn)品的三維模型建立虛擬樣機(jī)模型；最后，將虛擬樣機(jī)模型與實物模型進(jìn)行同步仿真測試，對比驗證兩種不同設(shè)計方案的正確性和可行性。通過虛擬樣機(jī)仿真測試與驗證，能夠及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計中存在的問題，降低了新產(chǎn)品設(shè)計風(fēng)險和成本。

在現(xiàn)代工程中，礦山挖掘機(jī)的設(shè)計是利用先進(jìn)的計算機(jī)三維建模CAD/CAM/CAE系統(tǒng)進(jìn)行的。在工程設(shè)計階段，使用開發(fā)的3D模型進(jìn)行強(qiáng)度計算，計算挖掘機(jī)主要機(jī)構(gòu)的工作參數(shù)，并解決非線性問題，包括接觸非線性、材料非線性特性、大變形的幾何非線性。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.1在挖掘機(jī)新產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用由于原型的高成本和缺乏特殊的試驗場，采礦挖掘機(jī)制造商不可能制造試驗臺車輛并進(jìn)行全面的試點(diǎn)測試。采礦加工廠需求量最大的挖掘機(jī)是鏟斗在20米3以上的挖掘機(jī);重量在700t以上，導(dǎo)致產(chǎn)品成本相應(yīng)較高。因此，為了降低作為機(jī)械制造商和作為原型挖掘機(jī)用戶的mpp的風(fēng)險，有必要在新車型設(shè)計階段引入和開發(fā)數(shù)字孿生技術(shù)。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.2數(shù)字孿生在礦用挖掘機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用實例例如正在運(yùn)行的礦用挖掘機(jī)，那么創(chuàng)建其數(shù)字孿生模型就需要進(jìn)行現(xiàn)場試驗，以揭示其結(jié)構(gòu)元件的變形和應(yīng)力。這樣可以獲得更精確的模擬模型，更好地反映實際情況。然后，有必要確保這種數(shù)字孿生的可操作性和動態(tài)性。因此，在模擬挖掘過程中，可以在與實際作業(yè)相類似的條件下動態(tài)記錄作業(yè)設(shè)備上的載荷。在與實際操作相當(dāng)?shù)臈l件下，模擬開挖過程，并可動態(tài)記錄操作設(shè)備上的載荷；模擬巖體破壞過程；根據(jù)獲得的載荷模擬靜態(tài)和動態(tài)應(yīng)力應(yīng)變行為。在靜態(tài)和動態(tài)加載模式下，根據(jù)獲得的載荷模擬應(yīng)力應(yīng)變行為。動態(tài)加載模式下的應(yīng)力應(yīng)變行為。因此，可以模擬挖掘機(jī)在整個使用壽命期間的行為。為了上述目標(biāo)，應(yīng)達(dá)到以下目的：5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.2數(shù)字孿生在礦用挖掘機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用實例為了上述目標(biāo)，應(yīng)達(dá)到以下目的：-建立運(yùn)行設(shè)備單元的參數(shù)模型；-建立從主驅(qū)動裝置到操作設(shè)備的能量流模型；-當(dāng)挖掘機(jī)進(jìn)行挖掘作業(yè)時，模擬作業(yè)設(shè)備的功率流分布情況參與挖掘工作；-建立具有可調(diào)特性的模型；-建立挖掘過程的運(yùn)動學(xué)模型；-模擬挖掘過程，記錄操作設(shè)備上的載荷要素；-模擬挖掘過程，記錄操作設(shè)備元件上的載荷；-根據(jù)獲得的時間和運(yùn)動圖，對操作設(shè)備結(jié)構(gòu)進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)計算根據(jù)所獲得的時間和運(yùn)動圖，對運(yùn)行設(shè)備結(jié)構(gòu)進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)計算，并考慮所獲得的應(yīng)力應(yīng)變行為；-模擬產(chǎn)品壽命期間運(yùn)行模式的變化。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.2數(shù)字孿生在礦用挖掘機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用實例

采礦挖掘機(jī)的操作模擬已經(jīng)在挖掘機(jī)模擬綜合體EKG-18R(訓(xùn)練模擬綜合體屬于以P.G.KorobkovLLC命名的IZ-KARTEKS)中部分實現(xiàn)，特別是挖掘運(yùn)動學(xué)和主驅(qū)動器的能量傳遞已經(jīng)建模。還有部分對胸部進(jìn)行了建模。訓(xùn)練綜合體的運(yùn)行原理是基于最大程度接近真實設(shè)備的挖掘機(jī)計算模型，同時考慮到電力驅(qū)動類型和安裝的操作設(shè)備可能發(fā)生的變化。訓(xùn)練綜合體的軟件和算法允許記錄挖掘機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)信息和診斷系統(tǒng)(IDS)的指示:在挖掘周期中轉(zhuǎn)移的巖體體積，主驅(qū)動器的實際能量參數(shù)值陣列等。實驗表明，訓(xùn)練綜合IDS記錄的參數(shù)值與實際挖掘機(jī)在挖掘周期中的測量值基本吻合。至此，完成了作業(yè)設(shè)備中功率流分布的建模在仿真框架內(nèi)，改變了切割角度(挖掘尖頭軸線與鏟斗之間的夾角，通過調(diào)整鏟斗與鏟斗的連接環(huán)節(jié)來改變角度)。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.2數(shù)字孿生在礦用挖掘機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用實例挖掘挖掘機(jī)數(shù)字孿生體創(chuàng)建不同階段的工作成果，應(yīng)集成到設(shè)備的信息診斷系統(tǒng)中。這樣就形成了工作的統(tǒng)計基礎(chǔ)，并有可能將產(chǎn)品生命周期控制和MRO優(yōu)化到實際情況和運(yùn)行方式；它將為維修單位提供廣泛的可能性來分析產(chǎn)品的當(dāng)前狀態(tài)?，F(xiàn)代礦用挖掘機(jī)都配備了庫存IDS，這就要求將DTT（數(shù)字孿生）與IDS中的程序和算法相結(jié)合，以便在制造商狀態(tài)監(jiān)控維修過程中控制設(shè)備的生命周期，及時正確地進(jìn)行維修干預(yù)。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.2數(shù)字孿生在礦用挖掘機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用實例數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用可以幫助企業(yè)降低開發(fā)成本、縮短新產(chǎn)品上市周期，提升質(zhì)量管理與改進(jìn)水平。為確保產(chǎn)品開發(fā)過程中的質(zhì)量和成本管理，企業(yè)應(yīng)建立數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用的質(zhì)量管理與改進(jìn)體系，包括質(zhì)量目標(biāo)、計劃、控制和改進(jìn)。質(zhì)量控制體系應(yīng)從數(shù)字孿生模型和數(shù)據(jù)兩個方面入手，確保產(chǎn)品性能和質(zhì)量得到有效控制。算法如右圖所示。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.2數(shù)字孿生在礦用挖掘機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用實例同時，建立質(zhì)量改進(jìn)體系，通過數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品性能和質(zhì)量分析與評價，持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計過程中的問題和不足之處。通過這樣的質(zhì)量管理與改進(jìn)體系，企業(yè)可以更好地利用數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的提升和成本的控制，推動企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和競爭力提升。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.3數(shù)字孿生在挖掘機(jī)性能優(yōu)化中的應(yīng)用

數(shù)字孿生技術(shù)作為一種新興的智能化技術(shù)，可以實現(xiàn)物理實體與虛擬模型之間的實時映射，同時具有預(yù)測、監(jiān)控、分析、優(yōu)化等功能。數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用是近年來的研究熱點(diǎn)，可以提高產(chǎn)品設(shè)計質(zhì)量和效率，縮短研發(fā)周期。以某20t挖掘機(jī)為研究對象，結(jié)合挖掘機(jī)設(shè)計特點(diǎn)與需求，提出了基于數(shù)字孿生技術(shù)的挖掘機(jī)性能優(yōu)化方法。液壓挖掘機(jī)是工程機(jī)械中重要的一類機(jī)械，其性能的好壞對工程建設(shè)具有重要意義，因此對液壓挖掘機(jī)性能進(jìn)行優(yōu)化也就成為一項重要的研究內(nèi)容。在液壓挖掘機(jī)性能優(yōu)化中，通常采用參數(shù)化建模的方法，將模型建立在機(jī)械系統(tǒng)或液壓系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，然后利用基于虛擬樣機(jī)的仿真技術(shù)和智能優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.3數(shù)字孿生在挖掘機(jī)性能優(yōu)化中的應(yīng)用反鏟液挖型掘機(jī)的工作裝置由11個運(yùn)動件和15個低副組成開鏈連桿機(jī)構(gòu)，其自由度為3，即通過控制3組液壓缸相對運(yùn)動完成作業(yè)。圖5.14所示為反鏟液壓挖掘機(jī)工作裝置示意，其空間任一種姿態(tài)可由機(jī)構(gòu)之間的相對轉(zhuǎn)角或３組液壓缸的長度確定。通過D-H建模建立其運(yùn)動學(xué)模型并推導(dǎo)θ2

、θ3、θ4和LFC、LDH、LEK之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，即可得到挖掘機(jī)空間中任一挖掘點(diǎn)的位姿，其中θ2

、θ3、θ4分別表示前一個機(jī)構(gòu)相對后一個機(jī)構(gòu)之間的轉(zhuǎn)角，LFC、LDH、LEK分別表示三組液壓缸長度。反鏟工作裝置主要是用于停機(jī)面以下的挖掘工作，根據(jù)其挖掘特點(diǎn)選取主要挖掘區(qū)域為：高度方向從地面以下0～DD1(DD1為最大挖掘深度)；水平方向從回轉(zhuǎn)中心前0～RR1(RR1為最大挖掘半徑)。反鏟液壓挖掘機(jī)結(jié)構(gòu)圖5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.3數(shù)字孿生在挖掘機(jī)性能優(yōu)化中的應(yīng)用

5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.3數(shù)字孿生在挖掘機(jī)性能優(yōu)化中的應(yīng)用

因為主要針對挖掘機(jī)工作裝置的優(yōu)化設(shè)計，所以將挖掘機(jī)主機(jī)上各參數(shù)作為輸入?yún)?shù)，并將液壓系統(tǒng)壓力情況（最大工作壓力和閉鎖壓力），各油缸缸徑大小，挖掘機(jī)噸位等參數(shù)均作輸入?yún)?shù)處理。設(shè)計變量的確定原則是兼顧設(shè)計質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)性，對諸參數(shù)進(jìn)行篩選，將其中最必要的部分作為設(shè)計變量。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.4在挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估中的應(yīng)用

針對液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估方法單一，難以快速、準(zhǔn)確評估液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性的問題，提出一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估方法。首先，分析數(shù)字孿生技術(shù)與環(huán)境適應(yīng)性評估的內(nèi)涵；其次，基于數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性模型；最后，基于虛擬樣機(jī)技術(shù)進(jìn)行虛擬樣機(jī)與數(shù)字孿生模型的仿真分析，并以某型號挖掘機(jī)為例進(jìn)行實驗驗證。

液壓挖掘機(jī)的環(huán)境適應(yīng)性評估是指在挖掘機(jī)的實際使用過程中，對其工作環(huán)境進(jìn)行模擬，以快速、準(zhǔn)確地反映其在環(huán)境中的表現(xiàn)情況。液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估模型主要包括四個部分：一是虛擬樣機(jī)模型，二是環(huán)境適應(yīng)性評估模型，三是環(huán)境適應(yīng)性數(shù)字孿生模型，四是虛擬樣機(jī)與數(shù)字孿生交互。基于數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建的液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估模型是建立在虛擬樣機(jī)模型之上的，能夠快速、準(zhǔn)確地反映液壓挖掘機(jī)在不同工作條件下的表現(xiàn)情況。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.4在挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估中的應(yīng)用根據(jù)液壓挖掘機(jī)的工作特點(diǎn)，對其進(jìn)行數(shù)字孿生建模時，可根據(jù)其工作流程分為4個階段：第一階段為準(zhǔn)備階段，主要工作內(nèi)容包括：對液壓挖掘機(jī)進(jìn)行建模、參數(shù)化建模、裝配建模以及與虛擬樣機(jī)的集成；第二階段為驗證階段，主要工作內(nèi)容包括：將已構(gòu)建的數(shù)字孿生模型與虛擬樣機(jī)進(jìn)行集成驗證、基于數(shù)字孿生模型進(jìn)行仿真分析以及對仿真結(jié)果進(jìn)行分析；第三階段為優(yōu)化階段，主要工作內(nèi)容包括：根據(jù)仿真分析結(jié)果對數(shù)字孿生模型進(jìn)行優(yōu)化，以提高其環(huán)境適應(yīng)性；第四階段為集成驗證階段，主要工作內(nèi)容包括：將優(yōu)化后的數(shù)字孿生模型與虛擬樣機(jī)進(jìn)行集成驗證、基于虛擬樣機(jī)進(jìn)行仿真分析以及對仿真結(jié)果進(jìn)行分析。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.4在挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估中的應(yīng)用液壓挖掘機(jī)的數(shù)字孿生模型通過對物理樣機(jī)的仿真分析，能夠快速、準(zhǔn)確地得到虛擬樣機(jī)在真實環(huán)境下的仿真結(jié)果，其主要包括以下內(nèi)容：（1）受力分析：如液壓系統(tǒng)、挖掘臂和斗桿等在實際工作時所承受的載荷大小和分布情況；（2）動力學(xué)分析：如挖掘臂、斗桿等各部件在不同工況下的運(yùn)動情況、運(yùn)動軌跡和受力大?。唬?）工況分析：如挖掘臂的動作過程中各部件所處的工作環(huán)境；（4）仿真環(huán)境：如模型中各部件所在空間的溫度、濕度等。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.4在挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估中的應(yīng)用以某型號挖掘機(jī)為例進(jìn)行環(huán)境適應(yīng)性評估研究，通過將該型號挖掘機(jī)的數(shù)字孿生模型導(dǎo)入到虛擬樣機(jī)軟件中，建立起基于虛擬樣機(jī)技術(shù)的數(shù)字孿生模型，然后對其進(jìn)行虛擬仿真分析。在進(jìn)行虛擬仿真分析之前，先對該型號挖掘機(jī)的數(shù)字孿生模型進(jìn)行了相關(guān)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作，具體包括：（1）采集相關(guān)測試數(shù)據(jù)；（2）根據(jù)實際情況繪制相應(yīng)的實驗場景；（3）對實驗場景中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù)該型號挖掘機(jī)的具體參數(shù)，在進(jìn)行虛擬仿真分析之前，先將數(shù)字孿生模型導(dǎo)入到虛擬樣機(jī)軟件中，對其進(jìn)行了相關(guān)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作。5.2數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械設(shè)計中的應(yīng)用5.2.4在挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估中的應(yīng)用通過對該型號挖掘機(jī)的數(shù)字孿生模型與虛擬樣機(jī)仿真結(jié)果的對比分析可以得出以下結(jié)論：（1）分析數(shù)字孿生技術(shù)與環(huán)境適應(yīng)性評估的內(nèi)涵，基于數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建了液壓挖掘機(jī)的環(huán)境適應(yīng)性模型。該模型包括了液壓挖掘機(jī)的虛擬樣機(jī)和數(shù)字孿生模型，并采用ADAMS軟件進(jìn)行了液壓挖掘機(jī)虛擬樣機(jī)與數(shù)字孿生模型的聯(lián)合仿真，可以實現(xiàn)對液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性的快速、準(zhǔn)確評估。（2）以某型號挖掘機(jī)為例，進(jìn)行數(shù)字孿生模型與虛擬樣機(jī)聯(lián)合仿真分析。實驗結(jié)果表明：使用虛擬樣機(jī)技術(shù)可以快速、準(zhǔn)確地模擬液壓挖掘機(jī)的環(huán)境適應(yīng)性狀態(tài)，驗證了數(shù)字孿生技術(shù)在液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估中應(yīng)用的可行性與有效性。（3）針對當(dāng)前液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估方法單一、效率低、精度差等問題，提出一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的液壓挖掘機(jī)環(huán)境適應(yīng)性評估方法，并以某型號液壓挖掘機(jī)為例進(jìn)行了實驗驗證，結(jié)果表明該方法具有快速、準(zhǔn)確、高精度等優(yōu)點(diǎn)。5.3數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械智能化中的應(yīng)用

數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械智能化中的應(yīng)用是一個前沿且極具潛力的領(lǐng)域。數(shù)字孿生技術(shù)，通過充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。5.3數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械智能化中的應(yīng)用5.3.1在挖掘機(jī)軌跡規(guī)劃中的應(yīng)用在液壓挖掘機(jī)的作業(yè)過程中，需要對其工作裝置的軌跡進(jìn)行規(guī)劃，以得到最佳的作業(yè)路徑。然而，由于液壓挖掘機(jī)的運(yùn)動特性與作業(yè)任務(wù)之間的強(qiáng)耦合性，使得傳統(tǒng)軌跡規(guī)劃方法計算效率低、精度差。此外，由于液壓挖掘機(jī)在工作過程中受到負(fù)載變化和路況等因素的影響，工作裝置的姿態(tài)也會發(fā)生變化。因此，傳統(tǒng)方法無法準(zhǔn)確計算液壓挖掘機(jī)作業(yè)軌跡。數(shù)字孿生技術(shù)作為一種新興技術(shù)，可以將物理實體與虛擬模型結(jié)合起來進(jìn)行仿真分析和優(yōu)化決策。概述擬議的形狀-性能集成數(shù)字孿生方法的實施過程。如圖所示，圖中的左側(cè)顯示了現(xiàn)實世界中的物理實體，右側(cè)顯示了虛擬空間中的數(shù)字模型，中間顯示了物理實體與數(shù)字模型之間信息連接的基于多個模型的數(shù)據(jù)過程。形狀-性能集成數(shù)字孿生方法的實施過程圖5.3數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械智能化中的應(yīng)用5.3.1在挖掘機(jī)軌跡規(guī)劃中的應(yīng)用

首先將激光雷達(dá)、旋轉(zhuǎn)編碼器、傾斜傳感器等不同類型傳感器獲取的動態(tài)傳感器數(shù)據(jù)同化為運(yùn)動學(xué)模型、動力學(xué)模型和代理模型等多個模型，以反映物理對手的狀態(tài)信息和物理實體的工作狀態(tài)。通過使用實際的三維激光雷達(dá)掃描儀測量正在挖掘的礦樁，可以獲得現(xiàn)場工作條件的幾何表示。5.3數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械智能化中的應(yīng)用5.3.1在挖掘機(jī)軌跡規(guī)劃中的應(yīng)用

基于挖掘機(jī)的狀態(tài)和載荷信息，建立了鏟斗結(jié)構(gòu)性能的數(shù)值模擬模型，建立了基于代理模型的算法，實現(xiàn)了鏟斗結(jié)構(gòu)性能的實時預(yù)測。代理模型的輸出，以及UCS的狀態(tài)信息和傳感器數(shù)據(jù)，被輸入到數(shù)字空間中。綜上所述，構(gòu)建UCS數(shù)字孿生的過程可分為8個子步驟。?子步驟1:通過訪問放置在物理系統(tǒng)(物理孿生體)上的不同類型的傳感器來收集不同類型的數(shù)據(jù)，以感知周圍環(huán)境和物理對象的屬性。?子步驟2:基于激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)建立被挖掘材料表面的幾何模型。?子步驟3:建立鏟斗前端總成的運(yùn)動學(xué)模型，描述鏟斗的全運(yùn)動，并計算出與開挖軌跡相對應(yīng)的開挖深度和加載物料質(zhì)量。?子步驟4:在運(yùn)動學(xué)模型的基礎(chǔ)上建立動態(tài)模型，計算鏟斗開挖周期中作用于各部件的動載荷。?子步驟5:使用拉丁超立方體采樣(LHS)算法對可控變量進(jìn)行采樣，形成樣本。?子步驟6:建立仿真模型，基于鏟斗前端與動載荷的全運(yùn)動關(guān)系進(jìn)行結(jié)構(gòu)性能分析。?子步驟7:訓(xùn)練代理模型來實時預(yù)測結(jié)構(gòu)性能。?子步驟8:在3D場景中呈現(xiàn)和渲染物理實體的工作條件、狀態(tài)變量和結(jié)構(gòu)性能。5.3數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械智能化中的應(yīng)用5.3.1在挖掘機(jī)軌跡規(guī)劃中的應(yīng)用為了有效地連接物理實體和數(shù)字模型，選擇了提供全雙工通信的計算機(jī)通信協(xié)議TCP/IP。從多源傳感器收集的數(shù)據(jù)被導(dǎo)入到基于分析的模型中，以獲得代理模型的輸入，然后代理模型立即將這些輸入映射到感興趣的輸出中。由于連續(xù)場由代理模型表示，因此可以實現(xiàn)瞬時輸出和等高線圖，從而使數(shù)字模型保持實時更新。因此，數(shù)字模型成為物理實體的精確和最新的表示，并可用于更好地理解和增強(qiáng)物理實體的性能。5.3數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械智能化中的應(yīng)用5.3.2在推土機(jī)遠(yuǎn)程控制中的應(yīng)用

數(shù)字孿生技術(shù)是以物理實體為原型，將其在虛擬空間中構(gòu)建出的對應(yīng)于其全生命周期過程的虛擬數(shù)字模型。其實質(zhì)是一種在計算機(jī)中創(chuàng)建一個數(shù)字孿生體，并利用該數(shù)字孿生體進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動、仿真分析等操作的技術(shù)。將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于液壓挖掘機(jī)遠(yuǎn)程控制中，能夠為挖掘機(jī)提供工作狀態(tài)和性能的實時監(jiān)控，可有效解決液壓挖掘機(jī)遠(yuǎn)程控制中存在的問題。數(shù)字孿生技術(shù)主要分為模型構(gòu)建和虛擬仿真兩個部分。其中，模型構(gòu)建是基于物理系統(tǒng)或裝備進(jìn)行建模，通常包括幾何建模和動力學(xué)建模。虛擬仿真是通過實時獲取物理系統(tǒng)或裝備在真實環(huán)境中的數(shù)據(jù)，采用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行虛擬環(huán)境中的實時仿真，得到其動態(tài)特性和行為特性。數(shù)字孿生技術(shù)在挖掘機(jī)的遠(yuǎn)程控制中應(yīng)用了數(shù)字孿生技術(shù)。通過將真實挖掘機(jī)的數(shù)字孿生體作為控制對象，運(yùn)用虛擬仿真技術(shù)對其進(jìn)行虛擬仿真試驗，實現(xiàn)對挖掘機(jī)的遠(yuǎn)程控制。虛擬仿真試驗是以挖掘機(jī)實際設(shè)備為基礎(chǔ)的，具有較強(qiáng)的可操作性和實用性。5.3數(shù)字孿生技術(shù)在工程機(jī)械智能化中的應(yīng)用5.3.2在推土機(jī)遠(yuǎn)程控制中的應(yīng)用

液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生體是由物理實體與虛擬實體兩部分組成的數(shù)字孿生體，物理實體部分包括液壓挖掘機(jī)的真實狀態(tài)和工作參數(shù)等信息，虛擬部分包括挖掘機(jī)的工作狀態(tài)、工作參數(shù)等信息。兩部分相互關(guān)聯(lián)，通過對液壓挖掘機(jī)的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，實現(xiàn)對液壓挖掘機(jī)工作狀態(tài)和性能的實時監(jiān)控，并在虛擬空間中對其進(jìn)行仿真和試驗驗證。

液壓挖掘機(jī)數(shù)字孿生體主要分為兩個層次：一是物理實體，主要包括液壓挖掘機(jī)的實體數(shù)據(jù)和各種傳感器、控制器等，二是虛擬實體，主要包括虛擬模型、虛擬環(huán)境、虛擬控制、虛擬仿真等。通過對數(shù)字孿生體進(jìn)行定義、建模和仿真分析，可以實現(xiàn)對液壓挖掘機(jī)全生命周期中各種狀態(tài)和性能的實時監(jiān)控。5.3數(shù)字孿生技術(shù)在