[发明专利]基于数字孪生的废旧汽车拆解车间运维方法、系统及其计算机设备在审
| 申请号: | 202211065450.X | 申请日: | 2022-09-01 |
| 公开(公告)号: | CN115309122A | 公开(公告)日: | 2022-11-08 |
| 发明(设计)人: | 徐立云;周灼;张剑;刘雪梅;马淑梅 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
| 主分类号: | G05B19/418 | 分类号: | G05B19/418;G06N3/00 |
| 代理公司: | 上海智信专利代理有限公司 31002 | 代理人: | 吴林松 |
| 地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 数字 孪生 废旧 汽车 拆解 车间 方法 系统 及其 计算机 设备 | ||
1.一种基于数字孪生的废旧汽车拆解车间运维方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
S1:获取废旧汽车拆解车间几何特征,构建废旧汽车拆解车间几何模型;其中,几何特征包括废旧汽车拆解流水线工段及其各拆解设备、辅助设施;
S2:对废旧汽车拆解车间几何模型赋予相应的物理特性,对几何模型各部分添加材料属性,表征拆解车间的能耗行为,得到废旧汽车拆解车间虚拟模型;
S3:获取废旧汽车物理拆解车间数据并清洗存储,构建废旧汽车拆解车间虚拟模型的知识库;其中,所述物理拆解车间数据包括人员数据、拆解设备数据、物料数据、工具工装数据和环境数据;
S4:构建废旧汽车拆解车间虚拟模型的各拆解设备模型约束条件;约束条件为各拆解设备的位置、速度、加速度进行约束,以及废旧汽车在各工段之间转移速度约束;
S5:利用蚁群算法、遗传算法、粒子群算法结合知识库,根据所求目标对废旧汽车进行拆解序列规划;其中,所求目标为拆解时间、成本和能耗。
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的废旧汽车拆解车间运维方法,其特征在于:在步骤S2中,所述拆解车间能耗行为包括车间固定能耗、拆解设备能耗及车辆转移能耗,所述拆解设备能耗包括工作能耗、空载能耗,拆解车间能耗利用式(1)进行计算,
其中p1为车间固定功率,T为拆解车间运行时间,w2为废旧汽车转移一次的能耗,dcon废旧汽车转移总次数,pmr拆解设备空载功率,Pmw拆解设备加工功率,Tmr拆解设备空载时间,Tmw拆解设备工作时间。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的废旧汽车拆解车间运维方法,其特征在于:在步骤S2中,所述废旧汽车拆解流水线工段包括地面拆解线工段和空中拆解线工段;所述地面拆解线工段包括预处理工段、内外饰拆解工段、零部件处理工段;所述空中拆解线工段包括底盘拆解工段、发动机拆解工段。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的废旧汽车拆解车间运维方法,其特征在于:在步骤S3中,利用射频识别RFID、无线传感网络WSN和传感器采集废旧汽车物理拆解车间数据。
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的废旧汽车拆解车间运维方法,其特征在于:步骤S3具体包括:
获取废旧汽车物理拆解车间数据;
利用拉格朗日插值处理丢失残缺数据,K近邻算法发现离群错读数据,利用多元回归拟合光滑数据;
基于主成分分析法实现清洗后的数据降维处理,其后采用FP-growth、支持向量机、随机森林、深度神经网络算法进行隐藏拆解知识的挖掘,构建废旧汽车拆解车间虚拟模型的知识库;其中,所述知识库包括数据降维、知识挖掘、工艺知识库、设备能力库和工人能力库。
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的废旧汽车拆解车间运维方法,其特征在于:所述工艺知识库包含工艺术语库、工序说明库、工艺资源库和技术文件库;所述设备能力库包括平均无故障时间、可适应工位数和利用率;所述工人能力库包括日平均工作量、工龄、可工作工位数。
7.根据权利要求1所述的基于数字孪生的废旧汽车拆解车间运维方法,其特征在于:步骤S5之后还包括:
利用机电一体化产品概念设计MCD,通过PLC数据库平台Teamcenter的数据接口实现机械、电气、控制之间的信息集成和数据交互,基于PLC高级仿真器PLCSIM Advanced、虚拟被控对象仿真平台SIMIT、自动化编程软件TIA Portal在虚拟拆解车间中反复迭代仿真;
废旧汽车拆解时,虚拟空间与物理空间实时交互,按照虚拟模型车间生成的拆解序列规划在物理空间进行拆解操作,并利用混合现实指导工人工作;
当人工拆解进度与虚拟模型空间仿真进度偏差超过设定阈值时,虚拟模型将发出预警,同时虚拟空间重新优化剩余拆解作业,并将再优化结果转化为控制指令传输至物理拆解车间中,实现拆解过程效率的最大化,减少机器待机时间,形成虚实响应、虚实交互、以虚控实、迭代优化的拆解机制。
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