基于数字孪生的数控机床加工路径优化方法研究
发布时间：2021-10-28 19:40
作为智能制造的重要装备之一,数控机床正朝着智能化、精密化、网络化的目标发展。现阶段数控机床加工普遍存在零件总加工时间过长、加工效率低下的问题,而刀具与工件的运动时间占总加工时间的比例高达70%,因此,对数控机床刀具加工路径进行设计和优化,不仅可以提高数控机床加工效率,还可以降低其成本。此外,由于数控机床的运行状态不是一成不变的,因此,在加工路径优化过程中需要考虑数控机床的实时加工状态。数字孪生体通过实时监测仿真物理空间数控机床的运行状态,为上述问题提供了有效的解决方案。本文以缩短数控机床加工行程进而提高加工效率、减少加工时间为目标,深入研究数字孪生方法在数控机床加工路径优化中的应用,主要的研究工作如下:（1）研究数字孪生机床建模方法及关键技术。通过对数控机床进行三维轻量化建模的研究,实现数字孪生数控机床三维虚拟模型的构建。针对数控机床加工路径优化问题,对数字孪生机床的运动模型、实时数据感知及语义交互技术进行研究,实现以实驱虚、以虚控实数字孪生机床。（2）基于数字孪生机床模型,分别从加工路径优化的数学建模、优化算法和孪生数据驱动的仿真及验证三个方面对实现虚实融合的数控机床加工路径优化方法...
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
数字孪
71.3.2加工路径优化研究现状数控机床加工路径优化问题由来已久，国内外学者对其进行了许多研究。数控加工在航空、电子电气、模具加工等领域具有巨大的使用空间与价值，合理的加工路径对于缩短加工时间、提高生产效率、降低能耗等方面具有重要的意义，这也是目前制造业所关注的热点之一。目前大多数研究都将加工路径优化问题抽象并转化为旅行商（TravelingSalesmanProblem,TSP）问题来解决的。很多研究中又把TSP称为旅行推销员问题，它是数学领域中著名NP组合优化问题之一：假设有一个商人要到n个城市去旅行推销，规定每个地点仅能旅行或到达一次，并且强制规定商人最终必须回到出发的起点位置，求商人旅行顺序以达到实际所走路程最短的目的，如图1-2所示。求解方法主要分为精确算法和近似算法两大类，精确算法的求解精度即寻优能力相对较高，但随着问题规模的增加，其运行时间、空间复杂度会以指数级的形式增加，因而难以实现对大规模问题的求解；而近似算法计算量小，尤其是人工智能领域的智能算法[35-38]为路线优化提供了新的解决思路，因此在使用智能的近似算法求解时，研究的主要关注点在提高算法的寻优能力，即搜索精度方面。文献[39]针对遗传算法容易陷入局部最优解的问题，基于模拟退火算法思想，引入了一种自适应的接受准则，提高了算法的精度。文献[40]通过引入贪心算法与变异算子，使用差分进化的方法确定蚁群算法的各个参数，解决了在求解TSP中蚁群算法不易收敛的问题。文献[41]基于高效IPDULACO算法提高了算法精度，并通过实例计算统计该算法的偏差最大值为2.9%。北京济南武汉太原成都西宁图1-2TSP示例
12语义交互（语义识别）是实现虚拟空间与物理空间沟通的桥梁，一方面，物理空间的感知数据通过语义模型的转换与识别后上传送到虚拟空间，虚拟空间依据数据信息不断更新其描述模型，使得DTMT能始终维持在高保真的状态下；另一方面，语义模型将虚拟空间智能的决策转换为控制指令，确保智能模型的指令能够被物理空间数控中心有效的执行。图2-1DTMT基本架构2.1.2数控机床三维建模MT_CNC三维建模是实现DTMT加工路径仿真可视化的首要前提。目前被广泛接受和常用的方法分为均匀有理B样条与非均匀有理B样条NURBS两种：虚拟空间物理空间语义交互传感网络数控机床感知网络感知信息控制指令语义模型以太网环形网络WIFI蓝牙知识库几何模型功能模型物理模型历史数据知识描述模型智能模型数据感知模型构建
【参考文献】：
期刊论文
[1]引入变异算子的改进贪心和蚁群混合算法[J]. 张玉茹,王晨旸. 计算机集成制造系统. 2020(03)
[2]面向服务的智能制造[J]. 陶飞,戚庆林. 机械工程学报. 2018(16)
[3]基于NMEA-BP的WSN数据流异常检测算法[J]. 顾晓勇,李光辉. 传感技术学报. 2018(05)
[4]数字孪生及其应用探索[J]. 陶飞,刘蔚然,刘检华,刘晓军,刘强,屈挺,胡天亮,张执南,向峰,徐文君,王军强,张映锋,刘振宇,李浩,程江峰,戚庆林,张萌,张贺,隋芳媛,何立荣,易旺民,程辉. 计算机集成制造系统. 2018(01)
[5]改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用[J]. 何庆,吴意乐,徐同伟. 控制与决策. 2018(02)
[6]数字孪生车间信息物理融合理论与技术[J]. 陶飞,程颖,程江峰,张萌,徐文君,戚庆林. 计算机集成制造系统. 2017(08)
[7]求解TSP的改进信息素二次更新与局部优化蚁群算法[J]. 许凯波,鲁海燕,程毕芸,黄洋. 计算机应用. 2017(06)
[8]产品数字孪生体的内涵、体系结构及其发展趋势[J]. 庄存波,刘检华,熊辉,丁晓宇,刘少丽,瓮刚. 计算机集成制造系统. 2017(04)
[9]数字孪生车间——一种未来车间运行新模式[J]. 陶飞,张萌,程江峰,戚庆林. 计算机集成制造系统. 2017(01)
[10]中国智造与中国创造[J]. 路甬祥. 全球化. 2016(09)
硕士论文
[1]基于数字孪生的数控机床多领域建模与虚拟调试关键技术研究[D]. 王春晓.山东大学 2018
[2]基于数字孪生的车间管控系统的设计与实现[D]. 张新生.郑州大学 2018
[3]基于CPS的智能制造单元监测系统的研究[D]. 王翔.哈尔滨工业大学 2016
[4]企业级刀具全生命周期管理系统研发[D]. 薛宏.重庆大学 2015
[5]机器人自动钻铆系统离线任务规划方法研究[D]. 陈亚丽.南京航空航天大学 2015
[6]复杂零件工艺路线重用与优化技术及在数控机床中的应用[D]. 武轩.浙江大学 2014
[7]基于DXF文件的水切割机床轨迹优化及仿真加工的研究与实现[D]. 卢婷婷.南京航空航天大学 2010
本文编号：3463254
【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
数字孪
71.3.2加工路径优化研究现状数控机床加工路径优化问题由来已久，国内外学者对其进行了许多研究。数控加工在航空、电子电气、模具加工等领域具有巨大的使用空间与价值，合理的加工路径对于缩短加工时间、提高生产效率、降低能耗等方面具有重要的意义，这也是目前制造业所关注的热点之一。目前大多数研究都将加工路径优化问题抽象并转化为旅行商（TravelingSalesmanProblem,TSP）问题来解决的。很多研究中又把TSP称为旅行推销员问题，它是数学领域中著名NP组合优化问题之一：假设有一个商人要到n个城市去旅行推销，规定每个地点仅能旅行或到达一次，并且强制规定商人最终必须回到出发的起点位置，求商人旅行顺序以达到实际所走路程最短的目的，如图1-2所示。求解方法主要分为精确算法和近似算法两大类，精确算法的求解精度即寻优能力相对较高，但随着问题规模的增加，其运行时间、空间复杂度会以指数级的形式增加，因而难以实现对大规模问题的求解；而近似算法计算量小，尤其是人工智能领域的智能算法[35-38]为路线优化提供了新的解决思路，因此在使用智能的近似算法求解时，研究的主要关注点在提高算法的寻优能力，即搜索精度方面。文献[39]针对遗传算法容易陷入局部最优解的问题，基于模拟退火算法思想，引入了一种自适应的接受准则，提高了算法的精度。文献[40]通过引入贪心算法与变异算子，使用差分进化的方法确定蚁群算法的各个参数，解决了在求解TSP中蚁群算法不易收敛的问题。文献[41]基于高效IPDULACO算法提高了算法精度，并通过实例计算统计该算法的偏差最大值为2.9%。北京济南武汉太原成都西宁图1-2TSP示例
12语义交互（语义识别）是实现虚拟空间与物理空间沟通的桥梁，一方面，物理空间的感知数据通过语义模型的转换与识别后上传送到虚拟空间，虚拟空间依据数据信息不断更新其描述模型，使得DTMT能始终维持在高保真的状态下；另一方面，语义模型将虚拟空间智能的决策转换为控制指令，确保智能模型的指令能够被物理空间数控中心有效的执行。图2-1DTMT基本架构2.1.2数控机床三维建模MT_CNC三维建模是实现DTMT加工路径仿真可视化的首要前提。目前被广泛接受和常用的方法分为均匀有理B样条与非均匀有理B样条NURBS两种：虚拟空间物理空间语义交互传感网络数控机床感知网络感知信息控制指令语义模型以太网环形网络WIFI蓝牙知识库几何模型功能模型物理模型历史数据知识描述模型智能模型数据感知模型构建
【参考文献】：
期刊论文
[1]引入变异算子的改进贪心和蚁群混合算法[J]. 张玉茹,王晨旸. 计算机集成制造系统. 2020(03)
[2]面向服务的智能制造[J]. 陶飞,戚庆林. 机械工程学报. 2018(16)
[3]基于NMEA-BP的WSN数据流异常检测算法[J]. 顾晓勇,李光辉. 传感技术学报. 2018(05)
[4]数字孪生及其应用探索[J]. 陶飞,刘蔚然,刘检华,刘晓军,刘强,屈挺,胡天亮,张执南,向峰,徐文君,王军强,张映锋,刘振宇,李浩,程江峰,戚庆林,张萌,张贺,隋芳媛,何立荣,易旺民,程辉. 计算机集成制造系统. 2018(01)
[5]改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用[J]. 何庆,吴意乐,徐同伟. 控制与决策. 2018(02)
[6]数字孪生车间信息物理融合理论与技术[J]. 陶飞,程颖,程江峰,张萌,徐文君,戚庆林. 计算机集成制造系统. 2017(08)
[7]求解TSP的改进信息素二次更新与局部优化蚁群算法[J]. 许凯波,鲁海燕,程毕芸,黄洋. 计算机应用. 2017(06)
[8]产品数字孪生体的内涵、体系结构及其发展趋势[J]. 庄存波,刘检华,熊辉,丁晓宇,刘少丽,瓮刚. 计算机集成制造系统. 2017(04)
[9]数字孪生车间——一种未来车间运行新模式[J]. 陶飞,张萌,程江峰,戚庆林. 计算机集成制造系统. 2017(01)
[10]中国智造与中国创造[J]. 路甬祥. 全球化. 2016(09)
硕士论文
[1]基于数字孪生的数控机床多领域建模与虚拟调试关键技术研究[D]. 王春晓.山东大学 2018
[2]基于数字孪生的车间管控系统的设计与实现[D]. 张新生.郑州大学 2018
[3]基于CPS的智能制造单元监测系统的研究[D]. 王翔.哈尔滨工业大学 2016
[4]企业级刀具全生命周期管理系统研发[D]. 薛宏.重庆大学 2015
[5]机器人自动钻铆系统离线任务规划方法研究[D]. 陈亚丽.南京航空航天大学 2015
[6]复杂零件工艺路线重用与优化技术及在数控机床中的应用[D]. 武轩.浙江大学 2014
[7]基于DXF文件的水切割机床轨迹优化及仿真加工的研究与实现[D]. 卢婷婷.南京航空航天大学 2010
本文编号：3463254
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