【摘 要】
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针对现阶段质量管理过程缺少反馈机制、管理存在滞后性等问题,在传统质量管理模式基础上,提出一种基于数字孪生的产品质量管理方法.构建了物理生产车间、虚拟生产车间、车间质量孪生数据和车间质量管理系统相协同的产品质量数字孪生模型,并对数字孪生模型的运行机制进行了阐述.通过对数据采集融合的方法进行设计形成车间质量孪生数据,并利用灰色预测模型实现对未来质量数据的预测,再通过案例推理模型实现对异常数据的诊断.以齿轮生产过程质量诊断为例,对齿轮加工质量进行分析.最后,搭建了质量管理系统验证了本文方法的可行性及有效性,实现
【机 构】
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浙江工业大学机械工程学院 杭州310023
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针对现阶段质量管理过程缺少反馈机制、管理存在滞后性等问题,在传统质量管理模式基础上,提出一种基于数字孪生的产品质量管理方法.构建了物理生产车间、虚拟生产车间、车间质量孪生数据和车间质量管理系统相协同的产品质量数字孪生模型,并对数字孪生模型的运行机制进行了阐述.通过对数据采集融合的方法进行设计形成车间质量孪生数据,并利用灰色预测模型实现对未来质量数据的预测,再通过案例推理模型实现对异常数据的诊断.以齿轮生产过程质量诊断为例,对齿轮加工质量进行分析.最后,搭建了质量管理系统验证了本文方法的可行性及有效性,实现了产品质量的预测诊断功能,提升了产品质量管理的智能化、实时化和可视化,并为大数据下的质量知识挖掘奠定了基础.
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