基于数字孪生的智能脉动管控

为提升飞机总装脉动生产线智能化水平,开展了基于数字孪生的智能脉动管控研究。基于数字孪生五维模型理论构建了飞机总装脉动生产线数字孪生应用架构,从反应式计划调度、物流精准配送、智能作业指导、产线健康监视、资源迭代优化配置5个方面开展了技术研究,为复杂产品装配的智能制造应用提供参考。     

基于数字孪生的飞机总装生产线管控模式探索与实践

为持续提升飞机总装生产线运营绩效,促进业务模式变革,提出了一种基于数字孪生的飞机总装生产线管控新模式。首先,分析了飞机总装生产线从物理空间到信息空间的演变过程及生产线运行管控需求。其次,阐述了飞机总装生产线数字孪生组成,结合数字孪生五维模型,构建了总装生产线数字孪生模型。最后,基于3DMAX建立了虚拟模型,利用系统开发技术构建总装数字孪生系统,通过采集现场生产过程数据实现物理实体与虚拟空间的映射,初步探索了数字孪生技术在飞机总装生产线的应用。结果表明,基于数字孪生的飞机总装生产线管控模式对提高生产效率和质量具有重要作用。     

飞机脉动总装智能生产线构建技术

针对飞机总装配的特点和任务要求,明晰了飞机总装脉动智能生产线构建的关键技术,提出了飞机脉动总装智能生产线的架构与系统组成。阐明了飞机脉动总装智能生产线软硬件建设内涵,阐述了总装生产线智能感知等软件系统功能特征,描述了脉动式总装智能生产作业平台等硬件平台的原理和组成。通过应用示范证明了其有效性。     

飞机总装脉动生产线智能制造技术研究与应用

为促进我国飞机总装生产线智能化转型升级,探讨了总装脉动生产线中智能制造技术的研究与应用.首先,结合中航工业智能制造总架构,给出了总装脉动生产线智能制造发展的总体思路;然后,从信息采集、智能管控、智能物流、部件对接和线缆检测等方面,分析了智能制造关键技术的研究思路;最后,以某型飞机总装生产线建设为背景,介绍了智能制造技术的相关应用情况.     

面向分层透明管控的飞机总装线数字孪生系统

为解决飞机总装生产线业务系统集成度差、装配过程不透明、异常处理不及时等问题,提出一种面向分层透明管控的飞机总装线数字孪生系统。基于系统需求分析,提出物理层、孪生数据层、孪生模型层、应用层4层系统架构,设计并实现面向多维数据集成的孪生数据库构建、面向透明可视的总装线数字孪生建模、面向现场异常处理的融合式分层管控三大核心功能模块。实际应用表明,该系统满足总装生产线多层次、多维度、多角色分布远程可视监控与综合分析的管控需求,可有效提升飞机总装的数字化、透明化水平。     

基于脉动式生产线的飞机总装质量控制模式探索与实践

为满足飞机制造产业对产量、质量和效率日益提升的需求,脉动式生产线这一装配方式在飞机制造业逐渐得到应用.针对传统飞机总装质量控制模式中存在的控制重点模糊,管理模式落后,人员构成单一等问题,本文提出了一种基于飞机总装脉动式生产线构建质保团队,开展质保工作的质量控制新模式,结合质量管理三步曲与PDCA循环理论,根据飞机总装的...     

航空发动机脉动式装配生产线工艺仿真关键技术研究

面向国内民用航空发动机总装批产能力建设的需求,对标国内外先进脉动式装配生产线的研发进度和实施状态,在建设规划阶段,提出了脉动式总装生产线的工艺仿真方案。阐述了脉动式总装生产线工艺仿真的主要技术内容和关键技术方向,重点对关键技术的解决方案和实施途径进行规划,包括装配网络图建模及优化、车间工艺布局及生产仿真、基于二三维关联集成仿真的虚拟产品制造,最后对脉动式生产线数字孪生体进行了展望。     

民用直升机脉动总装生产线规划研究

飞机装配日趋向站位式、脉动化总装生产线方向发展。装配分离面的选择对飞机脉动总装生产线建设至关重要。通过分析直升机装配流程特点,探讨直升机结构分离面选择的利弊,研究直升机装配分离面对站位化总装生产线建设的影响,归纳了站位化总装生产线设计的基本原则和方法,为直升机总装生产线建设提供了思路。     

飞机总装数字化脉动生产线技术

飞机总装生产线作为新型生产组织模式,对提高飞机装配效率和质量,满足飞机批量生产要求具有重要作用.在分析总结国内外典型飞机总装生产线及其应用情况的基础上,对飞机数字化总装脉动生产线涉及的大部件数字化对接技术、数字化检测技术、精准移动技术、集成装配平台技术、物料精益配送技术等关键技术进行了探讨,为构建适合我国飞机总装配的脉动生产线提供思路.     

基于数字孪生的自动化立体仓库货位分配优化方法

自动化立体仓库是智能生产线中的重要单元,可以实现实时库存信息的准确查询,其使用效率直接关系到智能生产线的生产效率。针对智能生产线中的自动化立体仓库货位随意分配,以及分配智能化水平低导致航空航天产品生产效率低下的问题,提出一种基于数字孪生的自动化立体仓库货位分配（Storage location assignment,SLA）优化方法。首先,采用数据驱动的数字孪生体多维度融合建模方法构建自动化立体仓库数字孪生多维模型;其次,对自动化立体仓库数字孪生系统通信机制及信息交互原理进行研究与分析,以出库效率（结合工艺）、货品相关度、货架稳定性为目标建立货位分配数学模型,提出一种改进的启发式蚁群（Improved ant colony optimization,IACO）算法对模型进行优化,将得到的货位信息集成到自动化立体仓库数字孪生系统并映射到物理实体;最后,通过试验证明该方法能够满足立体仓库基于工艺的物料出入库智能选择货位需求。该方法在智能生产线上的应用对航空航天产品实现智能制造、提质增效具有重要意义。