数字孪生驱动的船用柴油机关键件加工质量管控方法

作     者：方喜峰 张杰 程德俊 张胜文 FANG Xi-feng;ZHANG Jie;CHENG De-jun;ZHANG Shen-wen

作者机构：江苏科技大学机械工程学院江苏镇江212003 江苏省先进制造技术重点实验室江苏淮安223003 

基　　金：国防基础科研基金项目(A0720133010) 江苏省先进制造技术重点实验室开放基金资助(HGAMTL-1905) 镇江市重点研发计划项目(GY2019003) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2023年第385卷第3期

页      码：46-52页

摘      要：针对船用柴油机关键件加工过程中出现的质量不均衡、预测性不足等问题,提出了数字孪生驱动的船用柴油机关键件加工质量管控方法。通过构建柴油机关键件质量管控数字孪生模型,使物理生产单元、虚拟生产单元及生产管理系统协同工作,实现柴油机加工过程中质量数据采集、分析和反馈一体化,并指导车间操作人员进行加工生产。采用基于BP-RBF神经网络算法预测刀具的完整使用寿命,并结合遗传算法(GA)和刀具磨损模型对刀具加工参数进行在线优化,实现刀具及刀具参数的调度指导与调整。最终基于管控平台进行加工刀具寿命预测与优化功能模块开发,并通过系统功能仿真,验证了该方法的有效性,为船用柴油机关键件加工质量管控提供了一种的新的途径。

主 题 词：数字孪生 柴油机关键件 质量管控 BP-RBF神经网络算法 在线优化 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2023.03.011

馆 藏 号：203118698...