一种基于数字孪生的船舶数字化车间仿真方法与系统与流程

1.本发明属于工业数字化和计算机科学技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的船舶数字化车间仿真方法与系统。


背景技术：

2.数字孪生技术的核心在于通过数学建模对船舶制造车间进行的高精度虚拟化，包括生产系统和生产辅助系统的设备、仪表、配电箱、信息点等。数字孪生仿真通过网络直接高速地采集船舶制造车间的现场运行数据，并将数据发送给应用软件，实现软件系统对船舶制造车间的实时数据监控，并根据实时数据协调优化生产流程，保证生产线有柔性，客户可以定制化体验。
3.当下的数字孪生技术面临着一下数点问题亟需解决：1、如何实现高仿真度、高精度多物理场实时仿真建模；2、如何针对船舶建造过程，应用先进传感器、自适应感知等先进技术进行全要素、全生命周期的海量数据收集，同时保证实时性；3、如何对涉及检验方法进行调优，使数字孪生的结果更接近于实际工况。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于数字孪生的船舶数字化车间仿真方法与系统，具备为船舶生产车间建立全要素全产业链连接，对各类船舶建造数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈，提高企业生产效率，创造可定制化的产品，建设高柔性船舶生产线的优点。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于数字孪生的船舶数字化车间仿真方法与系统，包括数字孪生车间信息建模技术、车间信息系统集成技术、制造过程仿真优化方法、离线虚拟组合设计仿真技术以及数字孪生新型运行流程与架构。
6.进一步的，所述数字孪生车间信息建模技术其建模的范围包括生产线信息建模、产品信息建模、过程信息建模和仿真信息建模。
7.进一步的，所述生产线信息建模的对象包括生产系统和生产辅助系统的设备、仪表、配电箱和信息，且建模对象的几何模型的外观、大小和位置应该和物理生产线完全保持一致，建模对象都需赋予唯一的编码，建模对象都需定义它的物流输入输出的设备、信息流输入输出的信息点和供电设备，并通过设备的唯一编码将彼此关联起来，建模对象都需要定义分类、名称、规格、型号、关键技术参数等属性对于核心生产设备，需要定义它的行为，并对设备行为进行编码。
8.进一步的，所述产品信息建模在对产品信息建模时，需对产品的构成、零部件组成、加工工艺数据、加工工艺装备、材料清单和工时定额信息进行数学建模，所述过程信息建模对过程信息建模时，需对生产线的工艺流程、物流路径、资源的输入输出、信息的输入输出、运行原理等进行数据建模，所述仿真信息建模对仿真信息建模时，应在拥有足够稳定性与完备性的基础之上，对真实生产系统的几何信息、功能特点和产能信息，建立真实生产
系统的数字化映射。
9.进一步的，所述车间信息系统集成技术通过企业信息服务总线对业务数据、模型属性数据、模型几何数据和产线实时数据等不同数据格式的数据进行系统集成，通过webservice和企业信息服务总线分别对云端仿真分析系统和物理车间进行数据集成。
10.进一步的，所述制造过程仿真优化方法通过整合虚拟或者物理系统的高维数据，得到一个提供数据导向的决策方案，将数字孪生虚拟环境中训练好的人工智能算法模型应用于实际物理车间，指导物理车间和设备的生产优化，并借助深度神经网络迭代更新数字孪生模型，从而使车间数字孪生模型越来越准确地反映真实物理车间。
11.进一步的，所述制造过程仿真优化方法通过对图样、计划表、零部件采购单、物料清单、派工单、更改单等图文资料进行建模，将其转化为数字孪生模型中的相应数据，使用人工智能算法构建制造过程的大数据模型，运用强化学习算法，以产线的运行参数作为一阶段的参数，产线的运行效率作为算法的结果状态，进行循环迭代，逐步优化算法，达到产线生产效率最优。
12.进一步的，所述离线虚拟组合设计仿真技术构建专机设备、机器人、仓储和物流用生产设备的三维模型，将生产设备运动控制脚本和通讯标准信息封装成对象，提炼参数模型，建立生产设备三维制造信息模型库，以此支持整线或单元快速定制设计，所述离线虚拟组合设计仿真技术进行生产设备离线虚拟组合设计仿真，模拟整线或单元的配置、布局与运动情况，并将整线或单元配置及运行过程的优化问题抽象成数学模型，使用人工智能算法对此问题进行优化，以此形成整线或单元的执行引擎，所述离线虚拟组合设计仿真技术建立执行引擎与仿真模型之间的指令通道与信息通道，使得整线或单元的执行引擎可以控制仿真模型的运动，根据仿真结果对生产设备组合方式、生产流程进行持续优化。
13.进一步的，所述离线虚拟组合设计仿真技术通过构建生产设备的三维制造信息模型库，对船舶行业典型加工设备进行高精度信息建模，统一信息接口标准与模型；并给予车间布局、工艺流程和物流过程边界约束条件建立整个船舶制造生产车间的虚拟信息模型。
14.进一步的，所述数字孪生新型运行流程与架构在传统的生产管控流程下，制造执行系统在erp系统与生产控制系统之间进行生产作业指令的下达与生产实时数据的上传，数字孪生加入到车间管控系统后，数字孪生等同于在原有的制造执行系统的基础上增加了一个虚拟的制造执行系统，虚拟的制造执行系统在产品真实生产之前进行虚拟制造，对产品的生产过程进行仿真分析，并输出优化后的生产执行策略。
15.与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、本发明提供基于数字孪生的船舶数字化车间仿真方法，按照数字孪生新型运行流程与架构进行搭建，通过数字化车间仿真方法对船舶制造车间进行数据采集与建模，搭建船舶制造车间的数字孪生模拟仿真系统，通过车间信息集成系统作为指令运行中介，向仿真系统发送产线数据，同时调度真实厂房的生产计划并对真实生产进行实时控制，生产设备虚拟仿真系统负责对生产设备进行离线虚拟组合设计仿真，对整条产线配置以及运行过程进行优化，并可根据仿真结果对产线进行持续优化。
16.2、本发明针对研究船舶总装制造、船舶配套机加车间的典型制造环节，建立车间调度数学模型，借助针对船舶车间产线调度改进的遗传算法，在工艺及资源等的约束条件下，根据设备生产能力，建立任务分配模型，并利用智能算法对任务进行合理的分配，确定
任务的开始加工时间，构建车间执行引擎，迭代式地调整执行算法引擎并使用仿真验证反馈执行效果，使整线的执行运行进行优化分析，并对模型进行持续改进，提高仿真结果的准确性及有效性；进行多生产路线生产设备自定义虚拟组合仿真，不断优化生产设备组合方式及生产路线方案，形成最优组合方案，指导实际产线进行科学布局和规划。
附图说明
17.图1是本发明的一个车间运行流程示意图；图2是本发明的一个数字孪生系统总体架构示意图；图3是本发明的一个数字孪生几何模型轻量化算法流程示意图。
具体实施方式
18.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
19.请参阅图1
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3，本发明提供一种技术方案：一种基于数字孪生的船舶数字化车间仿真方法与系统，包括数字孪生车间信息建模技术、车间信息系统集成技术、制造过程仿真优化方法、离线虚拟组合设计仿真技术以及数字孪生新型运行流程与架构，数字孪生车间信息建模技术其建模的范围包括生产线信息建模、产品信息建模、过程信息建模和仿真信息建模，对真实生产系统的几何信息、功能特点和产能信息，建立真实生产系统的数字化映射，车间信息系统集成技术通过企业信息服务总线对业务数据、模型属性数据、模型几何数据和产线实时数据等不同数据格式的数据进行系统集成，通过webservice和企业信息服务总线分别对云端仿真分析系统和物理车间进行数据集成，制造过程仿真优化方法通过整合虚拟或者物理系统的高维数据，得到一个提供数据导向的决策方案，将数字孪生虚拟环境中训练好的人工智能算法模型应用于实际物理车间，指导物理车间和设备的生产优化，并借助深度神经网络迭代更新数字孪生模型，从而使车间数字孪生模型越来越准确地反映真实物理车间，制造过程仿真优化方法通过对图样、计划表、零部件采购单、物料清单、派工单、更改单等图文资料进行建模，将其转化为数字孪生模型中的相应数据，使用人工智能算法构建制造过程的大数据模型，运用强化学习算法，以产线的运行参数作为一阶段的参数，产线的运行效率作为算法的结果状态，进行循环迭代，逐步优化算法，达到产线生产效率最优，离线虚拟组合设计仿真技术构建专机设备、机器人、仓储和物流用生产设备的三维模型，将生产设备运动控制脚本和通讯标准信息封装成对象，提炼参数模型，建立生产设备三维制造信息模型库，以此支持整线或单元快速定制设计，离线虚拟组合设计仿真技术进行生产设备离线虚拟组合设计仿真，模拟整线或单元的配置、布局与运动情况，并将整线或单元配置及运行过程的优化问题抽象成数学模型，使用人工智能算法对此问题进行优化，以此形成整线或单元的执行引擎，离线虚拟组合设计仿真技术建立执行引擎与仿真模型之间的指令通道与信息通道，使得整线或单元的执行引擎可以控制仿真模型的运动，根据仿真结果对生产设备组合方式、生产流程进行持续优化，离线虚拟组合设计仿真技术通过构建生产设备的三维制造信息模型库，对船舶行业典型加工设备进行高精度信息建模，统一信
息接口标准与模型；并给予车间布局、工艺流程和物流过程边界约束条件建立整个船舶制造生产车间的虚拟信息模型，数字孪生新型运行流程与架构在传统的生产管控流程下，制造执行系统在erp系统与生产控制系统之间进行生产作业指令的下达与生产实时数据的上传，数字孪生加入到车间管控系统后，数字孪生等同于在原有的制造执行系统的基础上增加了一个虚拟的制造执行系统，虚拟的制造执行系统在产品真实生产之前进行虚拟制造，对产品的生产过程进行仿真分析，并输出优化后的生产执行策略。
20.本实施方案中，主要组成结构由人工智能单元、数字孪生虚拟单元和物理单元组成，三个主要单元之间实现数据连接，利用仿真过程中的数据来驱动人工智能单元中机器学习大数据模型的训练过程，仿真结果在训练过程中不断优化迭代，从而得到逐渐优化的数学模型，并将策略输出给策略执行智能体，通过物理单元的数字孪生体和传感器实时监测车间加工过程中的数据，以实现设备的状态监控及未知因素的预测，在预测过程中，一方面可以根据历史积累数据对实时监测到的数据进行测试和校正，另一方面可以更具实时监测到的数据对历史数据进行更新和扩展，物理单元通过其数字孪生体动态地跟踪反映设备实体的最新状态，并通过模拟仿真产生的相应的决策信息，并利用常设的决策信息对执行单元进行评估、优化，各单元的数据流向包括：物理单元和数字孪生单元之间形成双向信息传输，物理单元中的传感器安装在车间制造加工设备上的各个部位，用于收集加工过程中设备的各种状态及运动信号，传感器信号在经过降噪和清晰等预处理操作等后，将设备物理实体的信息数据及信号数据传入数字孪生虚拟单元，数字孪生单元根据接收到的物理单元信息，可以实时更新利用工业模拟软件等建立相应的三维数字模型，同时，数字孪生单元产生的仿真反馈信号也会实时发送给物理单元实现虚拟环境和物理环境的实时统一。
21.人工智能单元负责整个系统的策略优化过程，人工智能单元分别与数字孪生单元和物理单元组成两套策略优化机制：虚拟环境仿真优化和物理环境优化，其中，在虚拟仿真优化机制下，数字孪生虚拟环境生成的仿真传感器信号和仿真反馈信号通过opc总线传送给智能体调度器，调度器将信号转换成强化学习算法所需要的状态更新和反馈信息，并传送给机器学习算法大数据模型，机器学习大数据模型使用接收到的信息，进行分析和运算，更新内部算法参数，并输出所要进行的动作决策信息给调度器，调度器将从机器学习算法大数据模型传来的信息转换为虚拟环境所能识别的虚拟制造策略并发送给虚拟仿真环境，并有虚拟生产过程进行虚拟策略执行，这样组成一次虚拟仿真的强化学习策略优化过程，通过不断迭代此虚拟仿真过程，强化学习算法逐步地对机器学习大数据模型进行参数优化，并逐渐得出最优化的制造策略，用于实际生产使用。
22.数字孪生系统在建模阶段对生产线设备和产品进行几何建模、物理建模、动画附加和行为建模，还原设备以及物件的几何属性，并加入真实物理组件完成设备真实物理建模，并通过添加动画的方式不需真实表现的模型运动行为，并将其行为状态脚本化，生产线还原的数据服务层基于系统对外接口定义以及数据库格式搭建而来，其表现层的搭建依赖于讲设备以及物件对象化，并将工艺过程转换为对象脚本，数据服务层与表现层部署到云平台和对应硬件设备上。
23.物理单元共有两大模块八个功能构成，硬件基础建设模块包括管加车间数字孪生系统智能管控中心；软件系统建设包括生产进度展示及报表浏览、设备状态监视及异常告
警、产线运行模拟及效能评估、产线组合仿真及布局优化、工艺知识库、智能模型库，能实时远程在线监控船舶管加设备的运行情况及设备异常，及时对设备异常在数字孪生模型中进行告警显示，同时，还能监控生产进度，查看订单完成情况。
24.人工智能单元进行基于生产设备虚拟组合的生产线定制方法研究，首先对目标产品特征、工厂场地空间、工艺特征、预期产能等因素进行研究，依据自动化生产线的设备需求、配置进行整体布局设计；依据规划好的布局图纸在仿真软件中进行整线布局，完成整线静态规划；导入仿真软件中的设备模型进行动作设计和运动规划并将整线或单元模型抽象化、数字化，建立整线运行调度的数学模型；以数学模型为基础，研发专用算法，作为智能执行引擎的内核，并利用依此进行整线离线动态模拟运行；通过对生产线仿真结果的分析及迭代优化，调整设备组合方式及产线规划，直至获得最优结果，本项目中针对研究船舶总装制造、船舶配套机加车间的典型制造环节，建立车间调度数学模型，借助针对船舶车间产线调度改进的遗传算法，在工艺及资源等的约束条件下，根据设备生产能力，建立任务分配模型，并利用智能算法对任务进行合理的分配，确定任务的开始加工时间，构建车间执行引擎，迭代式地调整执行算法引擎并使用仿真验证反馈执行效果，使整线的执行运行进行优化分析，并对模型进行持续改进，提高仿真结果的准确性及有效性；进行多生产路线生产设备自定义虚拟组合仿真，不断优化生产设备组合方式及生产路线方案，形成最优组合方案，指导实际产线进行科学布局和规划。
25.具体的，生产线信息建模的对象包括生产系统和生产辅助系统的设备、仪表、配电箱和信息，且建模对象的几何模型的外观、大小和位置应该和物理生产线完全保持一致，建模对象都需赋予唯一的编码，建模对象都需定义它的物流输入输出的设备、信息流输入输出的信息点和供电设备，并通过设备的唯一编码将彼此关联起来，建模对象都需要定义分类、名称、规格、型号、关键技术参数等属性对于核心生产设备，需要定义它的行为，并对设备行为进行编码，产品信息建模在对产品信息建模时，需对产品的构成、零部件组成、加工工艺数据、加工工艺装备、材料清单和工时定额信息进行数学建模，过程信息建模对过程信息建模时，需对生产线的工艺流程、物流路径、资源的输入输出、信息的输入输出、运行原理等进行数据建模，仿真信息建模对仿真信息建模时，应在拥有足够稳定性与完备性的基础之上，对真实生产系统的几何信息、功能特点和产能信息，建立真实生产系统的数字化映射。
26.本实施方案中，在对车间进行数字孪生信息建模时，为了便于在生产线中快速应用，减低计算量，需要加入模型轻量化算法，首先对需重复出现的物体，重复引用同一模型，通过几何变换放置于其他位置；之后对复杂模型，根据不同的场景，在几何图形中使用不同的纹理贴图，改变尺寸及方向；然后限定观察者视野，只显示观察者视野中的场景，并对观察者视野中的模型进行绘制，同时根据观察者视点的变化为物体选择不同的细节模型，不同细节层次的模型其构成的多边形数目不相同；在然后在场景中建立多个摄像机，以路标方式或者菜单方式列出，用户可以在场景中选择一个又一个的摄像机进行导航，并通过在建模时减少基本几何体的分段数，删除场景中不可见的面、用参数化方法构建对象、分割模型分别建模，以便在虚拟现实系统中进行操作和考察、对模型进行优化、复制对象时采用关联方式以达到丰富场景内容而不会增加场景文件长度的目的；之后通过批处理的方式减少drawcall数目，使cpu不会因此达到性能瓶颈，并在建模时减少模型中三角面片的数目，一
些对于模型没有影响、或是肉眼非常难察觉到区别的顶点都要尽可能去掉，并通过减少片元数目、控制绘制顺序以及透明度混合的方式以减少overdraw；然后在不影响画面视觉效果的条件下，对同一物体建立几个不同逼近精度的几何模型，根据物体与视点的距离来选择显示不同细节层次的模型，保证在视点靠近物体时对物体进行精细绘制，在远离物体时对物体进行粗略绘制，在总量上控制多边形的数量，把多边形个数控制在系统的处理能力之内；再然后通过动态合批、静态批处理以及共享材质的方式降低渲染量，尽可能对已渲染模型、材质进行重复利用；之后使用一个虚拟的摄像机来遍历场景，从而构建一个潜在可见的对象集合的层级结构，消除那些在其他物件后面看不到的物体；最终通过god ray模拟场景中的小型光源，进行模拟光照渲染，降低渲染计算量尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。