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题名离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法
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作者
刘赛
郭宇
张立童
钱伟伟
田旭
方伟光
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机构
南京航空航天大学机电学院
中国运载火箭技术研究院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第8期1-5,12,共6页
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基金
国防基础科研项目(JCKY2018203A001,JCKY2019204A004)
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(52205546)。
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文摘
为了提高数字孪生模型的准确度,提出了一种离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法。根据数据驱动仿真参数修正的方式,将数字孪生模型的仿真参数划分为静态属性、动态属性和性能属性3类,设计了一种基于深度学习的时间序列预测算法—DF-LSTM用于表征性能属性。在复杂离散制造车间的仿真模型基础上,用时间序列预测算法的预测结果作为仿真模型的性能属性值,以实时数据驱动仿真模型的动态属性和性能属性的更新,实现了由仿真模型向数字孪生模型的转变。开发了装配车间的数字孪生系统,实现了装配车间的可视化监控和数字孪生模型的在线运行,最终实验验证了方法的可行性。
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关键词
数字孪生模型
属性表征
仿真参数修正
时序预测算法
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Keywords
digital twin model
properties characterization
simulation parameter correction
time series prediction algorithm
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分类号
TH164
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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