面向航空智能制造的DT与AI融合应用

发布时间：2021-11-21 22:35

　　针对航空装备复杂制造场景下制造过程管控维度多尺度大、制造资源组成复杂性高、质量问题跟踪定位难度大等问题,结合数字孪生（DT）与人工智能（AI）技术特点,开展了面向航空智能制造的DT与AI融合应用研究。基于数字孪生与人工智能应用现状,系统性地阐述了数字孪生与人工智能融合机理,分析了支撑数字孪生与人工智能融合驱动航空智能制造的关键技术和数字孪生与人工智能融合驱动的AI控制中心构建涉及的关键问题,在此基础上重点讨论了加工制造过程自适应控制、智能车间生产过程智能管控、制造过程资源调度与优化决策、产品智能质量控制等应用场景,为数字孪生与人工智能在航空智能制造融合应用提供参考。 

【文章来源】：航空学报. 2020,41(07)北大核心EICSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

DT与AI融合驱动产品智能质量控制

首先通过建立制造系统孪生模型组件，定义不同类型数字孪生体与制造系统的状态感知与控制服务标准接口，构建孪生组件与物理制造系统的数据交互的能力。如图3所示，通过融合智能体技术，构建孪生智能体模型组件，通过Agent信息发布/订阅消息服务平台建立孪生智能体之间的信息交互与传递机制，图中虚线代表各智能体之间的相互通信协商关系和信息传递与交互，通过消息服务平台，各孪生智能体只能修改自身状态信息完成状态更新，或者获取其订阅的其他孪生智能体的状态信息实现信息交互。在制造系统AI大脑的驱动下，围绕车间物流、信息流、业务流的运行形成孪生智能体控制指令，通过制造系统孪生与AI大脑的闭环仿真决策，将优化后的控制指令传递至孪生组件，并驱动物理制造系统的运行。图3 基于多孪生智能体的车间智能体系统模型

基于多孪生智能体的车间智能体系统模型

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3510380