面向生产过程的智能车间数字孪生建模及应用
作者:
作者单位:

1.潍柴动力股份有限公司,潍坊 261001;2.南京航空航天大学机电学院,南京 210016;3.南京航空航天大学无锡研究院,无锡 214000

作者简介:

通讯作者:

唐敦兵,男,教授,博士生导师,E-mail:d.tang@nuaa.edu.cn。

中图分类号:

TH166

基金项目:

国家自然科学基金(52075257);江苏省重点研发计划(BE2021091)。


Modeling and Application of Digital Twin for Production Process in Intelligent Workshop
Author:
Affiliation:

1.Weichai Power Co.,Ltd., Weifang 261001, China;2.College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing 210016, China;3.Wuxi Research Institute, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Wuxi 214000, China

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    摘要:

    数字孪生技术具有虚实融合的特性,智能车间数字孪生可以使生产过程透明化,利用实时数据可以有效指导车间生产。为实现基于数字孪生的生产过程可视化管控,提出了面向生产过程的智能车间数字孪生建模及应用。首先,建立了智能车间数字孪生系统体系架构。然后对系统实现的3项关键技术——基于点云拟合的三维几何模型构建方法、面向数据交互的对象链接与嵌入的过程控制统一架构(Object linking and embedding for process control unified architecture,OPC UA)信息建模方法、以及多源异构数据集成及虚实映射数据快速匹配方法进行了详细阐述;最后,对某发动机制造车间进行了数字孪生的实现,验证了所提方法的正确性和有效性。

    Abstract:

    Digital twin technology has the characteristic of virtual real fusion. The digital twin for intelligent factories can make the production process more transparent, and the production can be effectively guided with the real-time data in the workshop. In order to realize the visual control of production process based on the digital twin, a method of digital twin modeling for intelligent factories oriented to the production process is proposed. First, the framework of the digital twin system for intelligent factories is constructed. Second, the key technologies are elaborated, including the method of 3D geometric modeling based on the point cloud fitting, the method of object linking and embedding for process control unified architecture(OPC UA) information modeling for data interaction, multi-source heterogeneous data integration and fast matching of virtual-real mapping data. Finally, the digital twin system for an engine manufacturing workshop is realized. This demonstrates the correctness and effectiveness of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孙玉成,宋家烨,王健,郑堃,王青云,陈威,王建,唐敦兵.面向生产过程的智能车间数字孪生建模及应用[J].南京航空航天大学学报,2022,54(3):481-488

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  • 收稿日期:2022-01-07
  • 最后修改日期:2022-04-30
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  • 在线发布日期: 2022-06-05
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