CN111145236A - 一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法及实现框架 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法及实现框架，包括物理实体层、孪生数据层、虚拟实体层；通过信息物理融合技术将产品物理实物与虚拟数字模型进行深度融合，借助物理实体层的感知测量设备获取零件表面的离散点云数据，经由测量数据预处理，通过引入孪生数据层的装配误差补偿数据对其零件表面几何特征进行重构，生成零件拟实物模型；依据虚拟实体层提取装配定位约束信息，对零件拟实物模型进行真实特征元素配准与装配重定位，从而得到产品拟实物装配模型。本发明可用于产品装配模型的高保真度表达，所构建的产品拟实物装配模型也可作为三维装配工艺设计与装配精度预测的基础，为复杂产品装配过程智能闭环控制提供支持。

Description

一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法及实现 框架

技术领域

本发明涉及产品虚拟装配技术领域，尤其涉及的是一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法及实现框架。

背景技术

当今，随着高端及高精密机械装备的不断发展，对机械产品的设计、制造及装配、检测等环节提出了越来越高的要求。产品在设计阶段，机械系统装配精度的保障主要来源于零件公差设计与零件间的配合关系，而在产品现场实际装配过程中受到来自装夹定位、承载、温度等外界载荷耦合作用，机械系统将随着装配过程完成装配偏差传递与累积，从而增大产品装配误差，最终影响装配质量。因此，在产品虚拟装配阶段，综合考虑虚拟空间的产品设计与物理空间的产品装配等因素，引入面向装配现场的产品装配约束条件，对提高装配准确性与一致性以及装配质量具有更加重要的工程实际意义。

从产品零件几何建模的角度看，由于实做物理零件材料微观结构、表面瑕疵、制造加工误差等客观因素，存在产品零件加工制造缺陷的现象，造成产品三维模型的表面几何形状实质上是非理想的，从而导致在产品设计阶段创建的数字化理想表面三维模型无法用于产品制造、装配、检验以及使用维护等阶段，使得产品全生命周期各阶段的模型前后不一致，势必影响产品全生命周期模型管理的效率。

从产品装配建模过程的角度看，主要是依靠CAD系统生成零件实体模型，通过零件装配约束关系定义与装配位姿定位求解的方法来实现产品装配过程。该产品设计CAD模型无法将产品的几何尺寸公差、表面形貌等信息统一表示到模型中，而是通过非几何信息标注的方式与CAD模型相关联，从而导致产品真实的几何精度损失。进一步，面向装配现场的产品装配过程受到外界装配环境的耦合作用影响，也将导致产品装配过程中发生变形，从而影响产品真实的几何精度与装配质量。

综上分析，基于理想数模的传统产品数字化装配方法由于没有考虑零件实际制造精度信息以及实际几何表面的接触约束关系等影响因素，导致现有理想装配数模很难运用于面向实际装配现场的产品装配干涉检测、装配公差分析、装配精度预测与优化等环节中。因此，如何在产品实际装配之前构建具有高保真度的产品拟实物装配模型，是当前虚拟装配和数字化装配亟需解决的难点问题之一。

伴随着新一代信息与通信技术和软硬件系统的高速发展，数字孪生技术的出现被认为能对物理产品进行数字化描述，并能有效地管控产品全生命周期的数据信息，进而优化和维护物理产品的运行，其产品数字孪生模型被认为是实现物理世界和虚拟世界深度融合的一种潜在的有效解决方法。因此，本发明正是在此基础上提出了一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法及实现框架。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：当前产品装配建模过程中真实几何精度不够，产品装配高保真度表达手段缺失，提供了一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法及实现框架。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明的一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法，包括以下步骤：

（1）实物零件表面离散点云数据采集、处理与表达

利用物理实体层的感知测量设备，对关键装配工序的实物零件表面进行离散点云数据采集，并对原始点云数据采用多视点点云对齐、误差点剔除、点云滤波、数据精简的分析流程对其进行处理，得到预处理后的零件表面实测点云数据，经由三角化网格算法生成基于实测点云数据的零件表面模型。

（2）实物零件装配过程误差补偿数据计算

从孪生数据层获取装配过程孪生数据，综合考虑装夹定位误差、载荷变形误差和热变形误差的影响因素，采用有限元法对生成的零件表面模型进行分析与计算，并将计算结果数值作为误差补偿值叠加至零件表面模型的网格节点中，并更新零件表面模型。

（3）零件拟实物模型构建

定义重构生成融合装配现场实际装配情况和实物零件测量信息的数字化零件表面模型为零件拟实物模型，以此模型作为能反映零件真实几何构型的零件孪生模型。

（4）零件真实特征元素配准与装配重定位

从计算机辅助设计系统中获取理想装配定位约束信息，得到零件理想特征配准元素，并针对构建的零件拟实物模型，进行零件真实特征元素提取，生成零件理想特征配准元素相对应的零件真实特征配准元素，依据装配过程孪生数据，综合考虑装配顺序、装配方向、装配路径和接触类型的影响因素，运用零件真实特征配准元素的坐标变换与位姿求解方法，对零件拟实物模型进行装配重定位，实现真实装配定位约束信息的更新。

（5）产品拟实物装配模型生成

将所有零件拟实物模型进行装配重定位操作，定义生成的所有零件拟实物模型装配集合为产品拟实物装配模型，以此模型作为能反映产品装配真实几何构型的装配孪生模型。

作为本发明的优选方式之一，所述步骤（1）中，产品装配过程中的关键装配工序为包含有显著影响装配质量的关键装配特征的装配工序，或包含有装配基准定位、装夹、偏差要求的装配工序，其中，关键装配特征为对本道装配工序的装配质量有显著影响的零件间几何约束配合关系的特征对，关键装配工序可通过三维装配工艺设计系统中获取。

所述步骤（4）中零件真实特征元素提取包括以下步骤：

（41）根据获取的零件理想特征配准元素，对零件真实特征表面模型进行识别与关联；

（42）当零件理想特征配准元素为平面时，将有限个网格顶点构成的零件真实特征表面模型以空间离散点最小二乘拟合为参考平面特征；

（43）当零件理想特征配准元素为轴孔中心线时，将有限个网格顶点构成的零件真实特征表面模型在垂直中心线方向设置一系列虚拟切平面，得到与零件真实特征表面模型的最近邻投影相交点，对于轴而言，采用最小外接圆进行相关操作构造对应的圆心，对于孔而言，采用最大内切圆进行相关操作构造对应的圆心，将所有的圆心以空间离散点最小二乘拟合为参考线特征；

（44）当零件理想特征配准元素为球心时，将有限个网格顶点构成的零件真实特征表面模型采用最小外接球面进行相关操作构造对应的球心，将该球心作为参考点特征；

（45）通过步骤（42）~（44）的处理，分别以参考平面特征、参考线特征、参考点特征作为各自对应的零件真实特征元素提取对象，用于后续的零件拟实物模型装配重定位以及装配约束信息更新。

本发明还公开了一种使用所述的基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法的实现框架，所述框架由物理实体层、孪生数据层和虚拟实体层组成；

所述物理实体层是指车间内客观存在的涉及所有物理实体集合，包括原材料、物料耗材、加工设备、装配设备、工装夹具、操作人员、车间环境以及用于感知测量数据的设备，其中，部署在车间的感知测量设备又包括三坐标测量仪、激光扫描仪、激光跟踪仪、全站仪、摄影测量设备、力传感器、速度/加速度传感器、温度/湿度传感器和其他感知测量设备，将物理实体层的制造过程与装配过程进行数据采集、处理和融合更新，生成孪生数据；

所述孪生数据层是连接物理实体层与虚拟实体层的中间层，作为物理车间运行的数字化镜像，涉及制造过程孪生数据和装配过程孪生数据，制造过程孪生数据包括零件设计数据、制造工艺信息、加工设备数据、制造过程感知测量数据，装配过程孪生数据包括装配设计数据、装配工艺信息、装配设备数据、装配过程感知测量数据；

所述虚拟实体层是以零件设计模型和产品装配模型的理想虚拟模型为基础，通过孪生数据层的实测数据采集、物理装配状态误差在线补偿操作，将物理零件实体通过孪生数据处理形成零件拟实物模型，在此基础上将物理产品装配实体通过零件拟实物模型的真实特征元素配准与装配重定位生成产品拟实物装配模型，从而形成的虚拟实体模型集合。

基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法，引入了零件实物测量信息和装配现场实际装配状态误差补偿信息，通过建立零件拟实物模型，在零件真实特征元素配准与装配重定位的基础上生成产品拟实物装配模型，可高保真度地模拟物理装配产品，为实现复杂产品科学装配与装配精度预测提供了模型基础，对于实现复杂产品装配过程的智能闭环控制、提高装配质量和装配效率有着重要的工程意义。

本发明相比现有技术具有以下优点：本发明的方法解决了传统装配中存在的几何精度损失问题，可用于产品高保真度表达，所构建的产品拟实物装配模型可实现由理想数字化装配模型指导物理装配过程向“以实映虚、虚实融合、以虚控实”的物理、虚拟装配共同指导转变。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2为实施例中产品拟实物装配模型生成方法流程图；

图3为实施例中产品拟实物装配模型生成实现框架的关系示意图；

图4为本发明实现框架的结构示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例1：

如图1和2所示，本实施例的基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法包括以下步骤：

（1）实物零件表面离散点云数据采集、处理与表达

利用物理实体层的感知测量设备，对关键装配工序的实物零件表面进行离散点云数据采集，并对原始点云数据采用多视点点云对齐、误差点剔除、点云滤波、数据精简的分析流程对其进行处理，得到预处理后的零件表面实测点云数据，经由三角化网格算法生成基于实测点云数据的零件表面模型。

产品装配过程中的关键装配工序为包含有显著影响装配质量的关键装配特征的装配工序，或包含有装配基准定位、装夹、偏差要求的装配工序，其中，关键装配特征为对本道装配工序的装配质量有显著影响的零件间几何约束配合关系的特征对，关键装配工序可通过三维装配工艺设计系统中获取。

（2）实物零件装配过程误差补偿数据计算

从孪生数据层获取装配过程孪生数据，综合考虑装夹定位误差、载荷变形误差和热变形误差的影响因素，采用有限元法对生成的零件表面模型进行分析与计算，并将计算结果数值作为误差补偿值叠加至零件表面模型的网格节点中，并更新零件表面模型。

（3）零件拟实物模型构建

定义重构生成融合装配现场实际装配情况和实物零件测量信息的数字化零件表面模型为零件拟实物模型，以此模型作为能反映零件真实几何构型的零件孪生模型。

（4）零件真实特征元素配准与装配重定位

从计算机辅助设计系统中获取理想装配定位约束信息，得到零件理想特征配准元素，并针对构建的零件拟实物模型，进行零件真实特征元素提取，生成零件理想特征配准元素相对应的零件真实特征配准元素，依据装配过程孪生数据，综合考虑装配顺序、装配方向、装配路径和接触类型的影响因素，运用零件真实特征配准元素的坐标变换与位姿求解方法，对零件拟实物模型进行装配重定位，实现真实装配定位约束信息的更新。

零件真实特征元素提取包括：（41）根据获取的零件理想特征配准元素，对零件真实特征表面模型进行识别与关联；（42）当零件理想特征配准元素为平面时，将有限个网格顶点构成的零件真实特征表面模型以空间离散点最小二乘拟合为参考平面特征；（43）当零件理想特征配准元素为轴孔中心线时，将有限个网格顶点构成的零件真实特征表面模型在垂直中心线方向设置一系列虚拟切平面，得到与零件真实特征表面模型的最近邻投影相交点，对于轴而言，采用最小外接圆进行相关操作构造对应的圆心，对于孔而言，采用最大内切圆进行相关操作构造对应的圆心，将所有的圆心以空间离散点最小二乘拟合为参考线特征；（44）当零件理想特征配准元素为球心时，将有限个网格顶点构成的零件真实特征表面模型采用最小外接球面进行相关操作构造对应的球心，将该球心作为参考点特征；（45）通过步骤（42）~（44）的处理，分别以参考平面特征、参考线特征、参考点特征作为各自对应的零件真实特征元素提取对象，用于后续的零件拟实物模型装配重定位以及装配约束信息更新。

（5）产品拟实物装配模型生成

将所有零件拟实物模型进行装配重定位操作，定义生成的所有零件拟实物模型装配集合为产品拟实物装配模型，以此模型作为能反映产品装配真实几何构型的装配孪生模型。

实施例2：

如图3和4所示，本实施例公开了一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法实现框架，包括物理实体层、孪生数据层和虚拟实体层；

物理实体层是指车间内客观存在的涉及所有物理实体集合，包括原材料、物料耗材、加工设备、装配设备、工装夹具、操作人员、车间环境以及用于感知测量数据的设备，其中，部署在车间的感知测量设备又包括三坐标测量仪、激光扫描仪、激光跟踪仪、全站仪、摄影测量设备、力传感器、速度/加速度传感器、温度/湿度传感器和其他感知测量设备，将物理实体层的制造过程与装配过程进行数据采集、处理和融合更新，生成孪生数据；

孪生数据层是连接物理实体层与虚拟实体层的中间层，作为物理车间运行的数字化镜像，涉及制造过程孪生数据和装配过程孪生数据，制造过程孪生数据包括零件设计数据、制造工艺信息、加工设备数据、制造过程感知测量数据，装配过程孪生数据包括装配设计数据、装配工艺信息、装配设备数据、装配过程感知测量数据；

虚拟实体层是以零件设计模型和产品装配模型的理想虚拟模型为基础，通过孪生数据层的实测数据采集、物理装配状态误差在线补偿操作，将物理零件实体通过孪生数据处理形成零件拟实物模型，在此基础上将物理产品装配实体通过零件拟实物模型的真实特征元素配准与装配重定位生成产品拟实物装配模型，从而形成的虚拟实体模型集合。

需要说明的是，上述仅仅是本发明的较佳实施例，并非用来限定本发明的保护范围，在上述实施例的基础上所做出的任意组合或等同变换均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）实物零件表面离散点云数据采集、处理与表达:利用物理实体层的感知测量设备，对关键装配工序的实物零件表面进行离散点云数据采集，并对原始点云数据采用多视点点云对齐、误差点剔除、点云滤波、数据精简的分析流程对其进行处理，得到预处理后的零件表面实测点云数据，经由三角化网格算法生成基于实测点云数据的零件表面模型；

（2）实物零件装配过程误差补偿数据计算：从孪生数据层获取装配过程孪生数据，综合考虑装夹定位误差、载荷变形误差和热变形误差的影响因素，采用有限元法对生成的零件表面模型进行分析与计算，并将计算结果数值作为误差补偿值叠加至零件表面模型的网格节点中，并更新零件表面模型；

（3）零件拟实物模型构建：定义重构生成融合装配现场实际装配情况和实物零件测量信息的数字化零件表面模型为零件拟实物模型，以此模型作为能反映零件真实几何构型的零件孪生模型；

（4）零件真实特征元素配准与装配重定位：从计算机辅助设计系统中获取理想装配定位约束信息，得到零件理想特征配准元素，并针对构建的零件拟实物模型，进行零件真实特征元素提取，生成零件理想特征配准元素相对应的零件真实特征配准元素，依据装配过程孪生数据，综合考虑装配顺序、装配方向、装配路径和接触类型的影响因素，运用零件真实特征配准元素的坐标变换与位姿求解方法，对零件拟实物模型进行装配重定位，实现真实装配定位约束信息的更新；

（5）产品拟实物装配模型生成：将所有零件拟实物模型进行装配重定位操作，定义生成的所有零件拟实物模型装配集合为产品拟实物装配模型，以此模型作为能反映产品装配真实几何构型的装配孪生模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法，其特征在于，所述步骤（1）中，产品装配过程中的关键装配工序为包含有显著影响装配质量的关键装配特征的装配工序，或包含有装配基准定位、装夹、偏差要求的装配工序，其中，关键装配特征为对本道装配工序的装配质量有显著影响的零件间几何约束配合关系的特征对，关键装配工序可通过三维装配工艺设计系统中获取。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法，其特征在于，所述步骤（4）中，对零件真实特征元素提取包括以下步骤：

（41）根据获取的零件理想特征配准元素，对零件真实特征表面模型进行识别与关联；

（42）当零件理想特征配准元素为平面时，将有限个网格顶点构成的零件真实特征表面模型以空间离散点最小二乘拟合为参考平面特征；

（43）当零件理想特征配准元素为轴孔中心线时，将有限个网格顶点构成的零件真实特征表面模型在垂直中心线方向设置一系列虚拟切平面，得到与零件真实特征表面模型的最近邻投影相交点，对于轴而言，采用最小外接圆进行相关操作构造对应的圆心，对于孔而言，采用最大内切圆进行相关操作构造对应的圆心，将所有的圆心以空间离散点最小二乘拟合为参考线特征；

（44）当零件理想特征配准元素为球心时，将有限个网格顶点构成的零件真实特征表面模型采用最小外接球面进行相关操作构造对应的球心，将该球心作为参考点特征；

（45）通过步骤（42）~（44）的处理，分别以参考平面特征、参考线特征、参考点特征作为各自对应的零件真实特征元素提取对象，用于后续的零件拟实物模型装配重定位以及装配约束信息更新。

4.一种使用如权利要求1~3任一项所述的基于数字孪生的产品拟实物装配模型生成方法构成的实现框架，其特征在于，所述框架由物理实体层、孪生数据层和虚拟实体层组成；

所述物理实体层是指车间内客观存在的涉及所有物理实体集合，包括原材料、物料耗材、加工设备、装配设备、工装夹具、操作人员、车间环境以及用于感知测量数据的设备，其中，部署在车间的感知测量设备又包括三坐标测量仪、激光扫描仪、激光跟踪仪、全站仪、摄影测量设备、力传感器、速度/加速度传感器、温度/湿度传感器和其他感知测量设备，将物理实体层的制造过程与装配过程进行数据采集、处理和融合更新，生成孪生数据；

所述孪生数据层是连接物理实体层与虚拟实体层的中间层，作为物理车间运行的数字化镜像，涉及制造过程孪生数据和装配过程孪生数据，制造过程孪生数据包括零件设计数据、制造工艺信息、加工设备数据、制造过程感知测量数据，装配过程孪生数据包括装配设计数据、装配工艺信息、装配设备数据、装配过程感知测量数据；

所述虚拟实体层是以零件设计模型和产品装配模型的理想虚拟模型为基础，通过孪生数据层的实测数据采集、物理装配状态误差在线补偿操作，将物理零件实体通过孪生数据处理形成零件拟实物模型，在此基础上将物理产品装配实体通过零件拟实物模型的真实特征元素配准与装配重定位生成产品拟实物装配模型，从而形成的虚拟实体模型集合。

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