简讯

ARJ21飞机首架机总装下线进入倒计时在ARJ21飞机面向全社会征集中文名活动如火如荼展开之际,万众瞩目的ARJ21飞机首架试飞机总装下线以及首飞上天已进入倒计时。为圆满实现这一具有重大历史意义的里程碑计划目标,中国一航ARJ21飞机项目总指挥部向全线发出百日大会战总动员令。     

ARJ21首架机机翼开始总装

11月2日上午10时,一航西飞214厂房内,ARJ21飞机首架机机翼前、后梁披红挂彩,摆放在型架前,"首架ARJ21飞机机翼翼盒进入总装"仪式在此举行。一航一飞院、一航西飞的领导和部分设计人员参加了上架仪式。此举标志着 ARJ21飞机难度最大的机翼总装工作正式开始。     

第一架F—22战斗机将进入总装阶段

第一架Ｆ－２２战斗机将进入总装阶段中国航空信息中心丁立铭洛克希德·马丁公司和波音公司联合研制的Ｆ２２隐身战斗机的总装将在洛克希德·马丁公司在乔治亚州的玛丽埃塔飞机总装厂进行。目前，首架Ｆ－２２（４００１号）的总装准备工作正在该厂顺利进行。原计划Ｆ－２...     

基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法

为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础,平衡了发动机总装各区域的工作内容,最小化各总装区域的工作差异,增强了每个区域装配机件的关联度,提高了总装工作的并行度,从而提高了装配质量。以某型发动机总装区域划分工作为实例,通过上述算法进行了总装区域划分,量化了所有装配区域每一工序的具体装配内容,减小了不同装配区域间的机件差异,杜绝了缺件、剩件等装配问题。     

航天器总装技术状态的数字化管理方法

针对航天器研制过程总装技术状态的结构化刻画、比对以及传递需求,提出一种航天器总装技术状态的结构化表达、统计、管理与应用方法,该方法针对产品设计、工艺设计和工艺实施人员的技术状态协同控制需求,分别定义总装设计（ADC）、总装工艺（APDC）以及总装实做（AIC）等3种技术状态控制视图,以数字样机作为数据集成管理框架,结合基于活动内容模板的工艺设计方法,实现总装工艺技术状态的设置与管理,最终实现总装全过程技术状态数据的精确控制。此外,通过基于工艺数字样机的总装技术状态比对,实现了一种与总装工艺设计及实施过程紧密结合的技术状态视图应用方法。将其应用到卫星设备总装技术状态的控制过程中,证明了该方法对技术状态控制的有益作用。     

本刊资讯

我国自主研制的大型水陆两栖飞机AG600实现总装下线
　　7月23日,由中航工业研制的国产大型灭火/水上救援水陆两栖飞机AG600（以下简称“AG600”）01架机在珠海实现总装下线,标志着该型机首架机机体结构和机载系统安装工作正式完成,全面进入地面联调联试阶段,也标志着A G600飞机项目工程研制工作取得重大阶段性成果,为下一步首飞奠定了良好的基础。     

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。     

洛·马公司开始装配第一架JSF飞机

7月12日,洛克希德·马丁公司正式为美国空军开始装配F-35常规起降型飞机。首架JSF计划于2005年12月完工,2006年开始试飞。为海军陆战队生产的2号机是短距起飞/垂直着陆型,将于明年夏天开始在沃思堡总装,于2007年开始飞行。据称,F-35一旦进入批量生产,每架F-35的总装时间要花5～6个月时间,大约是现有多用途战斗机总装时间的一半。洛·马公司开始装配第一架JSF飞机     

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。     

飞机总装生产线节拍闭环控制模型设计与分析

总装作为飞机制造的重要环节,如何提高其产能和稳定生产一直是研究热点。基于某类运输机产能分析,对总装生产过程的异常问题进行归一化分类,设计出了一种总装生产线节拍闭环控制模型,利用异常类别比率作为该类型产品总装生产节拍控制模型的输入参数,将负载率和产能作为输出。采用神经网络模型分析输入变量与输出变量之间的关系,构建出总装生产线健康状态评估模型。依据状态评估模型的产能输出,采用马尔可夫模型构建了总装线产能预测模型,进而评估总装线节拍生产计划执行情况,并反馈给节拍控制器实现节拍调整。最后,一个实践设计表明该闭环控制模型可以通过节拍控制实现产能控制。