面向低碳的车间生产过程数字孪生建模
智能制造关键技术的不断突破及其在制造业的快速应用极大地改造着传统车间的生产模式.现代企业的生产方式逐渐朝着集成化、复杂化和智能化方向发展,给车间生产过程低碳运行目标带来挑战.为了提高车间生产过程能耗管理的质量与实时性,提出了一种面向车间能耗管理的数字孪生建模方法.基于物理生产车间的生产资源与车间布局方案搭建虚拟生产车间,通过物理与虚拟车间设备运动信息的交互为几何模型添加运动关系,并结合生产节拍建立车间运动规律的数字孪生模型;采集单机物理生产设备随加工参数变化的能耗数据,使用BP神经网络建立多设备的能耗模型,基于获取物理与虚拟车间实时交互的能耗数据建立车间能量流动规律的数字孪生模型.最终实现包含动态能耗信息的车间生产过程数字孪生建模.同时基于该数字孪生模型提出了一种面向车间生产过程的能耗优化方法,结合刀具寿命、机器人运动平稳性、生产时间等多源评价指标建立多目标优化函数,获取数字孪生模型中的动态能耗数据并应用蜂群算法实现对车间低碳生产需求下的多设备加工参数协同优化.最后以给定工件的生产过程为例,对所提数字孪生建模方法和建模效果进行验证,实验结果表明借助该数字孪生模型环境下的生产过程优化方案可以节省生产车间运行能耗21.77%,并提升了车间能耗信息的可视化表达效果.
低碳生产、数字孪生模型、车间生产过程仿真、能耗管理
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金51975407
2023-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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