数字孪生中汽车发动机装配管理方案
在传统的发动机缸体单元装配方法中，装配设计阶段虚拟仿真得出的装配工艺是通过理想几何模型及理论数据产生的，无法正确指导实际装配工程，使得装配设计与装配过程出现脱节。在实际装配过程中需要人工推算多道工序的预留公差，给装配操作带来了极大的难度，且装配时较长，装配成功率较低。北京智汇云舟科技有限公司研发经过6年以上的积累，取得了坚实的技术和产品，拥有'3DGIS+视频融合+时空位置智能（LI）技术首创“实景数字孪生”'，自主研发了实景孪生①解决方案、②Paas平台、③实景孪生虚实融合一体机等产品。
（一）案例背景
近年来，随着机器学习、大数据、云计算和IoT等技术的快速发展，使数字孪生汽车发动机装配技术由数字化模型仿真为主的虚拟装配逐渐向虚实深度融合的智能化装配方向发展。如何实现装配虚实空间的深度融合，是推动智能化落地的关键。
数字孪生通过集成新一代信息技术实现了虚拟空间与物理空间的信息交互与融合。即由实到虚的实时映射和由虚到实的实时智能化控制。为此，将数字孪生应用在汽车发动机的装配中是未来的重点研究方向。
（二）系统框架
将汽车发动机的装配分为装配设计、装配过程和质量评估三个阶段，并分别建立相对应的数字孪生，系统组成与结构关系如图1所示：
多数字孪生组成及结构关系
装配设计阶段：进行装配仿真，优化装配工艺；
装配过程阶段：利用工艺信息进行实际的装配活动，通过虚实空间的数据交互实现装配过程的实时监测和装配工艺的动态优化；
质量评估阶段：集成装配过程多学科、多物理量的装配质量评估过程，为装配工艺提供优化的目标函数，实现工艺的自适应调整。
（三）案例特点和成效
在高精密产品的不同装配阶段建立了对应的数字孪生，并根据其内部不同的物理对象及功能建立了多个数字孪生；以装配工艺数字孪生为核心，根据不同工序的工艺优化目标，利用知识图谱和机器学习算法进行了装配工艺的动态优化；
利用多数字孪生协同装配方法实现了不同装配阶段数字孪生的高效协同。在完成每一装配工序后，均可利用机器学习算法进行下一道或多道工序的装配质量预测和工艺优化，实现了装配过程的智能决策。
将传统装配方法和本数字孪生方法对比，取20台发动机装配的实验结果，每一阶段的平均装配时间均有所减少，装配质量一致性均有所提高，且这种智能化装配方法还降低了装配过程的操作难度。（来源：网络）
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