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Digital Twin-based Quality Management Method for the Assembly Process of Aerospace Products with the Grey-Markov Model and Apriori Algorithm

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Chinese Journal of Mechanical Engineering 2022年第5期35卷 66-86页

作者： Cunbo Zhuang Ziwen Liu Jianhua Liu Hailong Ma sikuan zhai Ying Wu Laboratory of Digital Manufacturing School of Mechanical EngineeringBeijing Institute of TechnologyBeijing 100081China Yangtze Delta Region Academy of Beijing Institute of Technology Jiaxing 314000China Shanghai Institute of Spacecraft Equipment Shanghai 200240China

The assembly process of aerospace products such as satellites and rockets has the characteristics of single-or small-batch production,a long development period,high reliability,and frequent *** to predict and avoid quality abnormalities,quickly locate their causes,and improve product assembly quality and efficiency are urgent engineering *** the core technology to realize the integration of virtual and physical space,digital twin(DT)technology can make full use of the low cost,high efficiency,and predictable advantages of digital space to provide a feasible solution to such ***,a quality management method for the assembly process of aerospace products based on DT is *** that traditional quality control methods for the assembly process of aerospace products are mostly post-inspection,the Grey-Markov model and T-K control chart are used with a small sample of assembly quality data to predict the value of quality data and the status of an assembly *** Apriori algorithm is applied to mine the strong association rules related to quality data anomalies and uncontrolled assembly systems so as to solve the issue that the causes of abnormal quality are complicated and difficult to *** implementation of the proposed approach is described,taking the collected centroid data of an aerospace product’s cabin,one of the key quality data in the assembly process of aerospace products,as an example.A DT-based quality management system for the assembly process of aerospace products is developed,which can effectively improve the efficiency of quality management for the assembly process of aerospace products and reduce quality abnormalities.

关键词： Quality management Digital twin Assembly process Aerospace product Grey Markov model Apriori algorithm

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基于知识的复杂产品装配工艺快速编制方法

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兵工学报 2024年第4期45卷 1332-1343页

作者：翟思宽刘检华庄存波北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所北京100081 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 浙江嘉兴314000

针对复杂产品装配工艺设计过程中存在的编制效率低、质量波动大、自动化和智能化程度低等问题,提出一种面向语义的知识实例检索和复用的装配工艺快速编制方法。分析复杂产品装配工艺业务流程,建立基于知识检索层和知识实例层的双层装配... 详细信息

针对复杂产品装配工艺设计过程中存在的编制效率低、质量波动大、自动化和智能化程度低等问题,提出一种面向语义的知识实例检索和复用的装配工艺快速编制方法。分析复杂产品装配工艺业务流程,建立基于知识检索层和知识实例层的双层装配工艺知识模型,从内容、类型、功能及应用方向对知识进行分类。在此基础上,针对已有的知识实例,提出基于Sentence-BERT句向量模型的工艺文档语义分析方法,结合余弦相似度算法给出了工艺知识的语义检索方法,实现知识在装配工艺设计流程中的快速复用。以某航天产品为例,开发航天产品装配工艺快速设计管理系统,构建装配工艺知识库,并在某制造企业上线运行,验证所提方法的可行性,使工艺编制效率大幅提升。

关键词：复杂产品装配知识模型句向量语义检索知识库

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基于特征聚类的结构件数控加工工时预测方法

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机械工程学报 2023年第15期59卷 232-246页

作者：刘娟刘检华庄存波徐磊翟思宽高庆霖北京理工大学机械与车辆学院北京100081 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 嘉兴314000 北京卫星制造厂有限公司北京100094

针对航天结构件等复杂产品工时定额结果不准确的问题,提出了基于特征聚类的结构件数控加工工时预测方法。基于航天结构件的产品特点、材料特点和加工特点,分析了航天结构件数控加工工时影响因素,并提出了基于BERT模型和K-Means算法的工... 详细信息

针对航天结构件等复杂产品工时定额结果不准确的问题,提出了基于特征聚类的结构件数控加工工时预测方法。基于航天结构件的产品特点、材料特点和加工特点,分析了航天结构件数控加工工时影响因素,并提出了基于BERT模型和K-Means算法的工时影响因素特征向量分析方法。基于K-Means聚类算法对BERT模型提取的工艺特征向量进行分组,在此基础上,基于分组结果建立了不同的遗传算法优化的BP神经网络工时预测模型,进而从工时影响因素特征分析和网络结构优化两方面,提高工时定额的准确性。最后,基于历史工艺数据完成了模型训练和预测,验证了所提方法的有效性。

关键词：工时预测特征聚类 BERT模型 GA_BP算法

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基于深度学习的TIG焊背部熔池检测和熔宽提取

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北京工业大学学报 2020年第9期46卷 988-996页

作者：卢振洋宫兆辉闫志鸿翟思宽北京工业大学汽车结构部件先进制造技术教育部工程研究中心北京100124

为了保证焊接过程中熔池信息提取的实时性和准确性,解决在焊接监控领域传统图像处理算法抗干扰性弱,实时监测的可靠性差,以及自动化程度较低的问题,做到系统可以实时地对焊接过程的熔池进行宽度信息提取和分析,将图像处理算法与深度学... 详细信息

为了保证焊接过程中熔池信息提取的实时性和准确性,解决在焊接监控领域传统图像处理算法抗干扰性弱,实时监测的可靠性差,以及自动化程度较低的问题,做到系统可以实时地对焊接过程的熔池进行宽度信息提取和分析,将图像处理算法与深度学习算法进行了结合.通过对TIG焊熔池的观察,针对熔透信息检测,将反面熔池分为3类,首先用图像处理的方法先筛选出烧穿熔池,然后用一个通过大数据样本训练的卷积神经网络对未熔透与熔透进行分类.区别于已有研究,该网络不仅获得了很好的熔透状态检测结果,同时找出了熔池最大宽度,并且保证了实时性,其结果达到了工程应用的要求.

关键词： TIG焊熔透检测深度学习图像处理分类与回归熔宽提取

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