[发明专利]一种数字孪生驱动的制造装备研发方法及系统

权利要求书

1.一种数字孪生驱动的制造装备研发方法，其特征在于，包括制造装备的高保真数字孪生模型构建：

构建制造装备数字孪生模型；

基于模型进化机制对制造装备数字孪生模型进行精准化处理，得到高保真数字孪生模型；

其中，模型进化机制包括基于点云重建的数字孪生模型进化机制、基于分形理论的数字孪生模型进化机制和基于性能衰减更新的模型进化机制。

2.根据权利要求1所述的一种数字孪生驱动的制造装备研发方法，其特征在于，所述基于点云重建的数字孪生模型进化机制包括：

获取零部件表面三维形貌的点云数据，并对点云数据进行预处理；

在建模环境中，基于预处理后的点云数据重建零部件接触面，该接触面具有粗糙度特征。

3.根据权利要求1所述的一种数字孪生驱动的制造装备研发方法，其特征在于，所述基于分形理论的数字孪生模型进化机制包括：

获取零部件接触面的形貌特征，计算接触面的分形维数以重建接触面的三维形貌；

获取接触面的三维形貌特征数据集，并在建模环境中，完成粗糙度表面重建工作。

4.根据权利要求2或3所述的一种数字孪生驱动的制造装备研发方法，其特征在于，所述建模环境为CAD或CAE。

5.根据权利要求1所述的一种数字孪生驱动的制造装备研发方法，其特征在于，所述基于性能衰减更新的模型进化机制包括：

利用质量数据识别性能参数，对零部件模型性能进行衰减更新；

将更新的零部件模型与未发生性能状态变化模型组装配合，构建涵盖性能衰减变化的动态设备数字孪生模型；

对动态设备数字孪生模型进行一致性验证，当一致性程度不高时调整模型参数对模型进行校正，获取高保真数字孪生模型。

6.根据权利要求5所述的一种数字孪生驱动的制造装备研发方法，其特征在于，构建制造系统的数字孪生模型，通过仿真和实验分别获取制造质量参数，利用机器学习算法构建制造装备的质量数据预测模型；基于质量数据预测模型获取制造装备零部件的质量数据。

7.根据权利要求1所述的一种数字孪生驱动的制造装备研发方法，其特征在于，还包括制造装备的方案设计和制造装备设计方案的验证，并借助所述高保真数字孪生模型将物理样机纳入到数字空间。

8.根据权利要求7所述的一种数字孪生驱动的制造装备研发方法，其特征在于，所述制造装备设计方案的验证包括：

针对制造装备多种状态参数进行定性或定量测量，得到反馈信息；

将反馈信息纳入制造装备相关零部件性能评估与优化再设计中，以使得所有的设计参数满足设计需求。

9.根据权利要求7所述的一种数字孪生驱动的制造装备研发方法，其特征在于，基于公理化设计进行用户需求分析，得到设计方案和制造装备设计参数；利用所述设计方案和设计参数进行高保真数字孪生模型的构建。

10.一种数字孪生驱动的制造装备研发系统，其特征在于，包括：

制造装备设计模块，被配置为：基于公理化设计理论完成装备的设计流程；

制造装备数字孪生模型构建模块，被配置为：构建制造装备数字孪生模型；

高保真数字孪生模型构建模块，被配置为：基于模型进化机制对制造装备数字孪生模型进行精准化处理，得到高保真数字孪生模型；

其中，模型进化机制包括基于点云重建的数字孪生模型进化机制、基于分形理论的数字孪生模型进化机制和基于性能衰减更新的模型进化机制。

制造装备设计方案验证模块，被配置为：针对制造装备多种状态参数进行定性或定量测量，验证总体方案的可行性和有效性，将物理样机制造阶段纳入到数字空间。