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太阳能电池装备多学科协同设计的数据管理方法研究

太阳能电池装备多学科协同设计的数据管理方法研究

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作者：陈朝猛上海大学

学位级别：硕士

数据管理是产品研发设计、维修保障以及整个生命周期中必不可少的一种技术手段，太阳能电池装备设计过程中涉及多个学科专家的协同工作，各学科数据内容庞杂。如果没有一种有效的产品数据管理及查询机制，将严重影响协同设计的效率和质... 详细信息

数据管理是产品研发设计、维修保障以及整个生命周期中必不可少的一种技术手段，太阳能电池装备设计过程中涉及多个学科专家的协同工作，各学科数据内容庞杂。如果没有一种有效的产品数据管理及查询机制，将严重影响协同设计的效率和质量。本文从太阳能电池装备协同设计过程分析出发，研究了电池装备协同设计数据信息的构成与关联关系，实现了太阳能电池装备协同设计数据信息的共享。论文主要研究内容如下：首先，分析了太阳能电池装备在协同过程中产生的数据具有形式和固有属性复杂多样，在数据管理过程中对产品数据一致性要求高等特点。建立了基于顶层设计目标、产品三维空间、管理对象层的数据管理框架。提出的数据管理模型定义了设计数据属性、实体对象、设计对象关系、服务等，可以实现对太阳能电池装备协同设计数据信息的表达与管理。其次，基于太阳能电池装备协同设计的数据管理模型，深入研究了多学科间协同设计的数据关联，探讨了产品数据的查询机制。提出了基于设计功能、设计学科、关键数据属性值的多学科设计知识相似度算法和约束匹配度算法。根据零部件设计知识相似度可快速查询到相关产品数据，提高了产品协同设计效率，提升了太阳能电池装备的设计能力。最后，在上述研究基础上，将微软MOSS2007解决方案用于电池装备协同设计数据管理系统中，针对理论研究内容进行了系统开发，实现了相关模块功能。通过在项目中的验证性应用，在一定程度上，验证了太阳能电池装备协同数据管理的研究价值。

关键词：太阳能电池装备多学科协同设计数据管理模型知识相似度

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可重构的飞机总装生产管理数字孪生系统研发

可重构的飞机总装生产管理数字孪生系统研发

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作者：王涵上海大学

学位级别：硕士

飞机制造工业是带动国民经济发展,激发科技创新的国家战略性产业,直接体现一个国家的工业技术水平和科技创新能力。飞机总装生产作为研制的重要环节,呈现出流程复杂,涉及部门多,离散程度高的特性;飞机总装柔性制造环节的持续演进,也对... 详细信息

飞机制造工业是带动国民经济发展,激发科技创新的国家战略性产业,直接体现一个国家的工业技术水平和科技创新能力。飞机总装生产作为研制的重要环节,呈现出流程复杂,涉及部门多,离散程度高的特性;飞机总装柔性制造环节的持续演进,也对飞机总装生产管理提出了新的目标。数字孪生系统在飞机研制中的应用,能够提升飞机研制能力,将飞机总装生产管理推向一个新的发展阶段。本文提出可重构的飞机总装生产管理数字孪生系统,主要对以下方面进行具体研究:(1)分析飞机总装生产管理业务,针对数据众多、数据来源复杂,场景耦合度高,导致响应业务变更的系统重开发困难,提升智能化管控能力存在局限的问题,设计基于构件库的可重构的飞机总装生产管理数字孪生系统架构。(2)研究飞机总装生产管理数据封装、构件库设计、系统重构策略及验证方法。引入资产管理壳技术,封装多源异构数据,建立飞机产品资产模型;提出基于独立性度量的服务构件设计方法,实现对服务构件的度量与复用性评估;研究算法构件的模块化封装方法,形成统一的构件管理模型。提出事件触发的系统重构运行机制与验证方法,实现数字孪生系统虚拟空间与物理世界的融合映射与控制。(3)研究业务驱动的飞机总装生产管理系统算法智能化重构问题。提出飞机总装生产管理评价体系,研究需求驱动下的算法重构与效果评价方法,建立算法构件库,实现可重构数字孪生系统的算法决策指导。通过飞机总装质量分析算法库建立及重构实例,验证了方法的有效性。(4)设计和搭建了可重构的飞机总装生产管理数字孪生系统。介绍系统主要开发方法与技术实现路径,开发了数字孪生资产库、服务构件库、算法构件库,开发可重构的面向应用层的数字孪生体三维可视化系统。

关键词：飞机总装生产管理可重构数字孪生质量分析算法构件库

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面向风电装备监控的数字孪生系统研发

面向风电装备监控的数字孪生系统研发

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作者：谭琦琦上海大学

学位级别：硕士

随着“双碳”战略的持续推进,风电装备作为一种潜力巨大的可再生能源设备,已成为世界范围内解决能源问题不可或缺的组成部分。但其高昂的设备维护成本严重影响风力发电企业的收益。因此,需要对风电装备进行精准地智能监控用于降低维护... 详细信息

随着“双碳”战略的持续推进,风电装备作为一种潜力巨大的可再生能源设备,已成为世界范围内解决能源问题不可或缺的组成部分。但其高昂的设备维护成本严重影响风力发电企业的收益。因此,需要对风电装备进行精准地智能监控用于降低维护成本。数字孪生作为一种新兴方法,为风电装备智能监控提供了新的解决方案。本研究构建面向风电装备多维度监控的孪生体框架,实现基于数字孪生的风电装备监控系统。具体研究内容如下:(1)介绍了风电装备运行状态监测及故障诊断的研究现状,通过分析现行风电装备运行状态监测和故障诊断存在的问题,总结了系统的整体目标与需求,设计了基于数字孪生的风电装备监控问题解决技术路线。研究了面向风电装备监控的数字孪生建模方法,提出了基于数字孪生几何、机理、数据、算法四维模型驱动的风电装备监控系统架构。(2)研究了面向风电装备零部件-子系统-风机整机-风电场的几何模型孪生体的构建方法;根据风电装备关键部件运行的机理特性,构建了风电装备关键部件多物理场仿真机理模型;针对风电装备运行时序数据特征,研究了时序数据采集、传输等方式,构建了风电装备时序数据模型。通过面向风电装备监控的几何、机理、数据三个维度的孪生模型构建,实现了虚实动态映射。(3)在风电装备监控孪生体集成多阶段多维度孪生数据的基础上,提出了长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络结合轻量级梯度提升机器学习(Light Gradient Boosting Machine,Light GBM)的故障诊断算法,通过实例验证了该算法的故障诊断效果并将该算法集成到风电装备数字孪生系统中,实现了基于数字孪生的风电装备运行状态监测及故障诊断。(4)设计并搭建了基于数字孪生的风电装备监控系统,介绍了系统的开发环境、设计原则和具体的功能模块设计,开发了风电装备时序数据管理模块、风电装备运行状态监测模块、风电装备故障诊断模块和风电装备多物理场仿真机理分析模块。该系统在新疆风电场进行了实际应用并进行了有效性的验证。

关键词：风电装备监控数字孪生故障诊断运行状态监测时序数据

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