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2020年 第31卷 第07期    刊出日期：2020-04-10
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2020, 31(07):  0. 
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[数据驱动的智能服务]数据驱动的复杂产品智能服务技术与应用
李浩, 王昊琪, 程颖, 陶飞, 郝兵, 王新昌, 纪杨建, 宋文燕, 杜文辽, 文笑雨, 巩晓赟, 李客, 张映锋, 罗国富, 李奇峰
2020, 31(07):  757-772. 
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随着传感器、数据采集装置和其他具备感知能力的模块在复杂产品服务运行阶段的应用，复杂产品运维系统的数字化和智能化程度越来越高，具有实时、多源、异构、海量等特性的数据成为提高复杂产品系统可靠和低成本运行的决策依据，数字孪生技术提供了一种有效途径。介绍了数据驱动的复杂产品智能服务研究进展；分析了数据驱动的智能服务基本特征与框架模型；提出了数据驱动的复杂产品智能服务方法，主要包括面向服务的复杂产品建模与仿真方法、数据驱动的服务需求获取与精准分析预测方法、基于数字孪生的设备故障识别与动态性能预测方法、数据驱动的装备视情维修与备件库存联合多目标决策优化方法、基于数字孪生的复杂产品辅助维修技术、多要素协同的复杂装备能效精准分析预测方法、基于数据挖掘的复杂产品运行优化控制方法等；给出了智能服务系统的应用案例。所提出的框架和方法可为现代制造服务的智能化转型升级提供参考。
[数据驱动的智能服务]面向凸轮轴磨削加工的智能决策云服务实现
刘涛, 邓朝晖, 葛智光, 吕黎曙, 刘伟, 彭克立
2020, 31(07):  773-780. 
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在分析云制造模式下凸轮轴磨削加工特征和工艺智能决策需求的基础上，建立了凸轮轴磨削过程的智能决策云服务模式，设计了面向云服务的凸轮轴磨削工艺智能决策软件整体框架，构建了集成基础数据库、工艺知识库、工艺定义与决策优化等模块的工艺智能决策软件，搭建了面向凸轮轴磨削加工的智能决策云服务平台，并通过实例验证实现了工艺数据与智能决策的协同融合，为凸轮轴的高效智能磨削提供了新的思路和实现途径。
[数据驱动的智能服务]基于多参数融合相似的民航发动机寿命预测
曹惠玲, 崔科璐, 梁佳旺
2020, 31(07):  781-787. 
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针对民航发动机寿命预测研究中单参数监控不全面而多监测参数利用率低的问题，提出了一种基于多参数融合相似的寿命预测方法。针对参数敏感性修正，利用ReliefF-PCA算法对发动机多种监控参数进行属性筛选，并融合为表征发动机健康状态的参数——健康指数；针对发动机不同衰退阶段，对相似度度量算法进行趋势敏感度修正，增大变化趋势对预测结果的影响；通过对样本轨迹进行平移处理，减小正常阶段时域对算法的影响；最后通过实际数据的对比来验证该方法的有效性，结果表明，改进的预测方法有较好的预测精度。
[数据驱动的智能服务]面向大规模个性化的交互式云制造模式
李强, 汝渴, 刘计良, 张科
2020, 31(07):  788-796. 
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结合云制造以及大规模个性化的特点，分析大规模个性化的应用发展以及阐述用户需求的现状，提出了一种面向大规模个性化的交互式云模式。设计了云环境下大规模个性化智能交互过程以及需求交互转换过程模型；建立了大规模个性化的交互式云体系架构以及工作流程；进行交互式云平台搭建，以实现用户定制需求的个性化、大规模、低成本的快速提供与生产。以汽车定制为例，对需求分析及转换过程进行论述，验证了该平台的可行性和有效性。
[数字孪生驱动的智能制造]基于文献计量的数字孪生研究进展分析
陈勇, 陈燚, 裴植, 王成
2020, 31(07):  797-807. 
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伴随物联网技术、云计算及机器学习等新一代信息技术的迅速发展，数字孪生技术已逐渐成为新的研究热点。基于文献计量法，对1994年以来全球486篇数字孪生相关论文的研究领域、国家与地区、论文发布期刊、关键词、研究作者及高被引论文等模块展开详细分析。结果表明，数字孪生作为一个新的研究课题，其技术挖掘性强，已在制造工程、计算机科学及电子工程等领域得到了广泛应用。在智能制造刚性需求的驱动下，数字孪生技术在未来具有非常好的理论研究和技术应用前景。
[数字孪生驱动的智能制造]基于数字孪生的航天制造车间生产管控方法
郭具涛, 洪海波, 钟珂珂, 刘骁佳, 郭宇
2020, 31(07):  808-814. 
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针对目前航天制造车间生产管控中存在的效率低、精细度差、动态响应能力不足等难题，研究了基于数字孪生的制造车间生产管控方法，设计了基于跨网段信息异步交互的航天数字孪生车间架构，提出了航天数字孪生车间的基本组成和虚实融合的制造车间分层管控模式，阐述了面向不同对象的制造智能（MI）和商业智能（BI）场景应用，为军工企业车间生产管控提供了可行的技术途径。
[数字孪生驱动的智能制造]数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测
丁华, 杨亮亮, 杨兆建, 王义亮,
2020, 31(07):  815-823. 
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针对处于恶劣工作环境的采煤机状态预测与维护困难的问题，结合数字孪生高逼真度行为仿真特性和深度学习强大的数据挖掘能力，提出数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测方法。基于物理空间多物理参数构建采煤机数字孪生体，通过在虚拟空间的可视化展示与分析实现健康状态预判；建立基于深度学习的采煤机关键零件剩余寿命预测模型，实现实时监测数据驱动下的零件剩余寿命的在线预测；综合数字孪生体状态和剩余寿命值,实现采煤机健康状态预测。通过试验验证了该方法的有效性，为采煤机健康状态预测与管理提供新思路。
[数字孪生驱动的智能制造]数字孪生车间演化机理及运行机制
江海凡, 丁国富, 张剑
2020, 31(07):  824-832,841. 
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针对当前数字孪生车间演化机理不清楚造成其在制造领域技术路线图不明确的问题，从信息流、物料流、控制流三者的作用及关系剖析了当前生产车间所存在的问题和挑战，在总结数字孪生源起与发展现状后，提出从可视化、逻辑、数据三个维度构建可交互、可控制、可计算的虚拟车间，进而探讨从虚拟车间到数字模型车间、数字投影车间和数字孪生车间的演化机理。提出从数字化、智能化、智慧化三个阶段逐步构建数字孪生车间并阐述了各阶段的运行机制及使能技术，可为数字孪生车间在制造领域的推广与应用提供参考。
[数字孪生驱动的智能制造]数字孪生驱动的航空发动机装配技术
孙惠斌, 颜建兴, 魏小红, 常智勇,
2020, 31(07):  833-841. 
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为了实现物理状态与虚拟模型的交互与共融，研究了数字孪生驱动的航空发动机装配技术，论述了其构成、功能、流程，详细分析了装配流程控制、零件选配、装配操作引导、装配间隙控制、装配技术状态控制和装试数据关联分析关键技术实例验证（第3节）。所研究的技术不仅有助于提高航空发动机装配过程和技术状态管控的智能性、主动性、预测性，还能促进基于实物状态的决策和优化，提高装配的效率和规范性，提高一次装配成功率和质量性能的一致性，从而为数字孪生驱动的航空发动机装配技术研究和系统开发提供理论依据与技术参考。
[数据驱动的产品设计]基于复杂网络的专利数据驱动的产品创新设计
林文广, 赖荣燊, 肖人彬
2020, 31(07):  842-852. 
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为了解决已有专利辅助产品设计研究方面存在的问题，提出了基于复杂网络的专利数据驱动产品创新设计方法。通过构建专利分类号共现网络，结合网络度中心性算法对分类号节点重要性进行评价，找出关键分类号。对分类号相关专利进行分析，并抽取原理知识，利用形态学矩阵构建功能原理映射关系，结合频繁子图中的apriori关联规则算法计算原理组合的支持度，以获取最佳组合方案，同时利用组合方案相关专利提取结构关键词，建立专利结构网络，结合结构洞挖掘关键元件，并开展产品创新设计。以卫浴花洒作为研究实例，找出混合其他物质功能作为设计需求，通过挖掘相关专利的原理，发明了一款带有可调节功能的新型混合花洒，验证该方法的有效性。
[数据驱动的产品设计]基于功能模型和层次分析法的智能产品服务系统概念方案构建
武春龙, 朱天明, 张鹏, 孙建广, 檀润华,
2020, 31(07):  853-864,870. 
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为研究智能产品服务系统概念方案的构建，解决系统的复杂特性和功能耦合特性，提出应用发明问题解决理论（TRIZ）功能模型和层次分析法(AHP)两种工具，在概念设计阶段利用TRIZ功能模型定性地对其进行分析建模，并借助层次分析法对不同服务供应商所提供的服务功能模块进行定量的决策分析，通过择优集成相关功能模块，形成智能产品服务系统概念方案的构建方法。最后以3家服务供应商的服务功能模块构建为例，验证该方法的有效性。
[数据驱动的产品设计]复杂产品设计方案的数据驱动多属性优化决策
吴扬东, 张太华, 刘丹, 王宜全
2020, 31(07):  865-870. 
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目前产品设计方案的优劣主要依赖于设计者的经验和水平。提出了一种数据驱动的产品设计方案多属性决策方法，可以应用于产品设计各个阶段的方案评估择优。每一组评审者应用理想解排序方法对方案进行评估，对于决策准则的权重，采用熵权法确定其权值，应用Borda函数法对各组人员的决策进行集结，得到最终的决策结果，完成对设计方案的综合评估。该方法对数据的使用更加充分，最大程度避免了主观性，评价结果更为合理。最后，将该方法应用于油田聚合物注入装置的设计方案择优，集结了设计、工艺、管理人员的意见，提供了更为全面的优化决策结果。
[数据驱动的产品设计]面向智能制造服务的产品设计需求信息可视化方法
李晓英, 周大涛
2020, 31(07):  871-881. 
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为实现智能制造服务视角下产品设计需求信息全面、准确、高效和清晰的表达，构建了一种设计需求信息可视化方法。利用网络爬虫工具抓取相关平台上的竞品现状信息、用户反馈信息等产品调研对象的数据文本；利用自然语言处理技术，对采集到的设计需求数据进行预处理和特征提取，从而获得可编码文本数据；采用共现矩阵、聚类图、战略坐标图等方法和工具，对文本数据进行编码与分析，以实现产品设计需求信息的可视化表达，并结合定性调整函数计算需求权重。以某型号谷物联合收割机的竞品现状信息分析为例，验证了所提方法的可行性和有效性。
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2020, 31(07):  882. 
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