[發明專利]面向裝配質量預測的高精密產品數字孿生可計算性方法

有效

• 申請號: 202110894093.7
• 申請日: 2021-08-05
• 公開（公告）號: CN113504768B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 鮑勁松;孫學民;劉世民;顧星海;李婕
• 申請（專利權）人: 東華大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京保識知識產權代理事務所(普通合伙) 11874
• 代理人: 張晶

1.面向裝配質量預測的高精密產品數字孿生可計算性方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、構建數據集模塊：根據歷史數據對影響質量特性的關鍵裝配特征進行提取，形成訓練樣本集；

所述S1采用基于信息熵的關鍵特征提取方法，在綜合考慮相關性、互補性和冗余性的基礎上，設計關鍵裝配特征參數的入選測度f^E；在已知某質量特性P_i和當前關鍵裝配特征集G的情況下，對裝配特征與質量特性的關聯關系進行度量；通過綜合考慮三種關聯關系來篩選具備最大相關性、最大互補性和最小冗余性的參數作為關鍵裝配特征參數：

式中，表示候選裝配特征x_i和質量特性P_i之間的相關性；表示候選裝配特征x_i與關鍵裝配特征集G之間的冗余性；Com(x_i,p_i,G)表示候選裝配特征x_i對于當前關鍵裝配特征集G的互補性；α和β是權值變量，其由試驗結果分析確定，且α，β，(α+β)∈[0,1]；

S2、構建質量特性預測模型模塊：對S1中形成的訓練樣本集進行預處理，用以訓練智能預測模型；

S3、構建質量特性在線預測模塊：根據當前物理裝配狀態向數字孿生模型進行映射，作為擾動數據使數字孿生模型演化獲取孿生數據，實現裝調質量特性在線預測；

所述S3中提到的質量特性在線預測模塊的具體操作步驟如下：

A1、獲取當前物理裝配裝配狀態數據，映射至數字孿生模型，其映射數據為零件空間位姿：

式中，d為位置矢量，s為方向矢量；

A2、將映射數據作為擾動因素使數字孿生模型進行演化，獲取孿生數據，其中演化方法采用狀態空間模型：

式中，i表示第i個裝配工序，i∈(1,2,...,m)；A(i)為系統矩陣，表示系統內部狀態變量之間的聯系；B(i)為轉換矩陣，表示物理空間設備、夾具位姿相對于孿生空間位姿的變換；E(i)也為轉換矩陣，表示將裝配過程中第i個裝配工序中物理零件空間位姿相對于孿生空間位姿的變換；x(i)表示第i個裝配工序下的狀態向量；u(i)表示第i個裝配工序下的設備、夾具誤差因素；φ(i)表示第i個裝配工序下的零件加工誤差因素；F(i)為轉換矩陣；δ(i)為已孿數據影響因素；y(i)表示第i個裝配工序下的裝配特征向量；C(i)為觀測矩陣，表示輸出變量反應狀態向量；表示裝配環境引起的誤差，由于高精密產品的裝配車間溫度恒定，這里默認為零矩陣；

A3、在獲取的孿生數據中提取關鍵裝配特征數據作為質量特性在線預測模型的輸入；

A4、質量特性在線預測模型輸出預測結果；

A5、當預測結果不滿足設計要求，則進行物理調試，否則執行下一步裝配。

2.根據權利要求1所述的面向裝配質量預測的高精密產品數字孿生可計算性方法，其特征在于：所述S2中提到的質量特性預測模型模塊中采用的智能算法根據不同數據量進行選擇，且通過不斷裝配累計的數據進行自我訓練。