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数字孪生驱动的船用柴油机关键件加工质量管控方法

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针对船用柴油机关键件加工过程中出现的质量不均衡、预测性不足等问题,提出了数字孪生驱动的船用柴油机关键件加工质量管控方法.通过构建柴油机关键件质量管控数字孪生模型,使物理生产单元、虚拟生产单元及生产管理系统协同工作,实现柴油机加工过程中质量数据采集、分析和反馈一体化,并指导车间操作人员进行加工生产.采用基于BP-RBF神经网络算法预测刀具的完整使用寿命,并结合遗传算法(GA)和刀具磨损模型对刀具加工参数进行在线优化,实现刀具及刀具参数的调度指导与调整.最终基于管控平台进行加工刀具寿命预测与优化功能模块开发,并通过系统功能仿真,验证了该方法的有效性,为船用柴油机关键件加工质量管控提供了一种的新的途径.
Manufacturing Quality Control Method of Key Parts of Marine Diesel Engine Driven by Digital Twin

方喜峰、张杰、程德俊、张胜文

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江苏科技大学机械工程学院,江苏 镇江 212003

江苏省先进制造技术重点实验室 江苏 淮安 223003

数字孪生 柴油机关键件 质量管控 BP-RBF神经网络算法 在线优化

国防基础科研基金江苏省先进制造技术重点实验室开放基金镇江市重点研发计划

A0720133010HGAMTL-1905GY2019003

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.385(3)
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