【所屬領(lǐng)域】
智能制造
【研究背景】
針對零件批量加工過程中缺乏制造數(shù)據(jù)分析與處理方法，導(dǎo)致工藝能力低下，工藝決策缺乏科學(xué)依據(jù)等問題，需深入研究零件加工過程數(shù)據(jù)與機理分析相結(jié)合的全流程加工精度預(yù)測方法，運用數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)算法，開展工藝知識的挖掘與學(xué)習(xí)，形成面向制造工藝優(yōu)化與決策的技術(shù)規(guī)范。
【成果介紹】
本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)算法、基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測、基于機器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應(yīng)內(nèi)容：
1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。
2）基于數(shù)據(jù)和機理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測：在航空薄壁件加工精度預(yù)測方面，對復(fù)雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預(yù)測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預(yù)測混合驅(qū)動模型，實現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測。
3）基于機器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結(jié)合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控聯(lián)合決策方法。
4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設(shè)計與現(xiàn)場預(yù)先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標(biāo)下的加工參數(shù)優(yōu)化。
圖1 本成果對應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖
【技術(shù)優(yōu)勢】
圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)算法、航空薄壁件加工精度預(yù)測、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應(yīng)用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應(yīng)用價值。
規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機理，構(gòu)建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動機大長徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。
軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進(jìn)行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構(gòu)具備MA與CNAS認(rèn)證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測試報告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。
應(yīng)用驗證方面，結(jié)合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關(guān)成果應(yīng)用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應(yīng)用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應(yīng)用驗證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認(rèn)定，并形成用戶報告。
【技術(shù)指標(biāo)】
1）采用機理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實現(xiàn)了切削過程的毫秒級預(yù)測，切削過程關(guān)鍵物理量的預(yù)測時間優(yōu)于10毫秒。
2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的預(yù)測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準(zhǔn)方法，實現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測。
3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。
4）建立了加工次品率與加工參數(shù)約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。
【技術(shù)成熟度】
本項目成果研究目前處于已有樣機階段。
【應(yīng)用場景】
研究成果預(yù)期可以應(yīng)用于航空/航天等多領(lǐng)域，實現(xiàn)加工全流程智能化管控、工藝全流程智能決策與加工工藝自適應(yīng)調(diào)整，相關(guān)智能決策技術(shù)助力企業(yè)提高加工效率和加工精度。
圖2 項目成果相關(guān)應(yīng)用場景
【市場前景】
本研究成果開發(fā)了零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化軟件，實現(xiàn)了軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策，零件次品率降低超50%。具有顯著的經(jīng)濟效率。研究成果在智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應(yīng)用與推廣方面，基于零件加工精度預(yù)測、優(yōu)化技術(shù)、工藝全流程決策技術(shù)等方面有相關(guān)研究工作，可與企業(yè)展開系列技術(shù)應(yīng)用與技術(shù)推廣工作。預(yù)估潛在市場規(guī)模在5-10億元范圍內(nèi)。
【知識產(chǎn)權(quán)】
本成果已申請并授權(quán)了多項中國發(fā)明專利，并取得了對應(yīng)的軟件著作權(quán)。
【合作方式】
專利許可、面談等。
【聯(lián)系方式】
CG23024
