CN117855613A - 一种锂电池生产组装方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及锂电池生产组装技术领域，尤其涉及一种锂电池生产组装方法。所述方法包括以下步骤：对锂电池组装示意图进行标记处理，得到锂电池零部件标记数据；对锂电池零部件标记数据进行装配模拟并进行受力结构分析，得到受力结构数据；根据受力结构数据进行装配力适配并进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据；根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整并对工艺对接调整数据进行组装质量验证，得到组装质量验证报告数据；根据组装质量验证报告数据进行组装工艺优化并进行自动化生产方案设计，得到自动化组装工艺数据。本发明通过对锂电池生产组装技术的优化使得锂电池生产组装技术更加智能化。

Description

一种锂电池生产组装方法

技术领域

本发明涉及锂电池生产组装技术领域，尤其涉及一种锂电池生产组装方法。

背景技术

锂电池是一种高效的蓄电技术，由正极(如锂钴氧化物)、负极(通常是石墨)、电解质和隔膜组成，它通过将锂离子在充放电过程中在正负极之间移动，实现电能的存储和释放，锂电池具有高能量密度、轻量化、长循环寿命等优势，广泛应用于移动设备、电动汽车、储能系统等领域，是当前电池技术的主流之一。然而传统的锂电池生产组装存在着组装过程中的装配力的不适配以及自动化程度低的问题。

发明内容

基于此，有必要提供一种锂电池生产组装方法，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种锂电池生产组装方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取锂电池组装示意图；根据锂电池零部件对锂电池组装示意图进行标记处理，得到锂电池零部件标记数据；对锂电池零部件标记数据进行装配模拟，得到零部件装配模拟数据；

步骤S2：基于零部件装配模拟数据进行受力结构分析，得到受力结构数据；根据受力结构数据进行装配力适配，得到装配力适配数据；根据装配力适配数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据；

步骤S3：获取组装工艺数据；根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据；对工艺对接调整数据进行组装质量验证，得到组装质量验证报告数据；

步骤S4：根据组装质量验证报告数据进行组装工艺优化，得到组装工艺优化数据；基于组装工艺优化数据进行自动化生产方案设计，得到自动化组装工艺数据。

本发明通过获取锂电池组装示意图并对其进行标记处理，组装人员可以清晰了解锂电池的组装流程和零部件的位置，这有助于避免组装过程中的错误和混淆，提高组装准确性，在对锂电池组装示意图进行标记处理的过程中，可以根据零部件的装配顺序进行标记，这有助于组装人员按照正确的顺序组装零部件，确保组装过程的顺畅性和高效性，在对锂电池组装示意图进行装配模拟时，可以模拟零部件的装配过程并检测是否存在装配冲突，通过检测装配冲突，可以及时发现和解决零部件之间的干涉问题，避免后续组装过程中出现困难和错误，通过标记处理和零部件装配模拟，组装工作可以更加高效地进行，提前了解装配顺序和可能的装配问题，可以避免不必要的等待和重复工作，从而提高组装的效率和生产能力；通过基于零部件装配模拟数据进行受力结构分析，可以了解到组装过程中零部件之间的受力情况，这有助于优化装配力的分配，确保零部件之间的装配力适当，避免因装配过程中出现过大或过小的装配力而导致的装配问题，通过装配力适配，可以根据受力结构数据调整装配力，确保在组装过程中零部件不会受到过大的力，从而避免零部件的损坏和破坏，这有助于提高组装的质量和可靠性，通过进行多物理场耦合模拟，可以同时考虑组装过程中的多个物理场，如温度、电场、力学，这有助于分析不同物理场之间的相互作用，预测装配过程中可能出现的问题，并优化组装参数和条件，通过进行受力结构分析和装配力适配，可以确保在装配过程中零部件的装配力符合设计要求，这有助于提高产品的可靠性和耐久性，确保组装的产品能够承受正常使用和环境条件下的力学要求，通过对装配力进行适配和多物理场耦合模拟，可以预测和分析装配过程中可能发生的问题和缺陷，这有助于提前发现和纠正潜在的装配问题，减少产品的缺陷率和后续的质量问题；通过获取组装工艺数据，可以获得组装过程中各个步骤和参数的具体信息，这有助于确保工艺的准确性，避免因为缺乏正确的工艺数据而导致组装问题和质量缺陷，根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，可以确保组装过程中的装配力与预期的装配力一致，这样可以避免过大或过小的装配力引发的装配问题，提高组装的成功率和质量，通过对工艺对接调整数据进行组装质量验证，可以验证经过装配力对接调整后的工艺是否能够满足组装质量要求，这有助于提升组装的质量水平，减少产品的缺陷率，确保组装过程中各个零部件正确地安装和连接；通过根据组装质量验证报告数据进行组装工艺优化，可以识别和解决组装过程中存在的问题和缺陷，优化后的组装工艺可以弥补旧工艺的不足，提高组装质量，减少产品的质量缺陷和不良率，优化组装工艺可以消除生产中的瓶颈和冗余操作，提高生产效率，优化后的工艺可以减少组装过程中的不必要步骤和浪费，加快产品组装速度，从而提高整体生产线的产能和效率，自动化生产方案设计基于组装工艺优化数据，通过自动化装配设备和机器人等技术，实现组装过程的自动化，自动化生产可以减少人力资源的需求，降低人工成本，并减少由于人为因素而导致的质量问题，从而降低生产成本，通过自动化组装工艺数据的设计和应用，可以确保组装过程的一致性和稳定性。自动化设备可以按照预定的工艺参数和规范执行组装任务，减少人为误差的影响，提高组装结果的一致性和可重复性。因此本发明一种锂电池生产组装方法是对传统的锂电池生产组装方法做出的优化处理，解决了传统的锂电池生产组装存在着组装过程中的装配力的不适配以及自动化程度低的问题，提高了组装过程中的装配力的适配度，提高了自动化程度。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取锂电池组装示意图；

步骤S12：根据锂电池零部件对锂电池组装示意图进行标记处理，得到锂电池零部件标记数据；

步骤S13：对锂电池零部件标记数据进行零部件3D建模，得到零部件3D模型；

步骤S14：基于零部件3D模型以及锂电池组装示意图对锂电池零部件标记数据进行装配模拟，得到零部件装配模拟数据。

本发明通过获取锂电池组装示意图，提供了组装过程的视觉参考，方便操作人员了解组装顺序和要求，帮助操作人员更好地理解锂电池组装的结构和要求，从而避免可能的操作错误和失误；根据锂电池零部件对锂电池组装示意图进行标记处理，提供了清晰的零部件标识，有利于在组装过程中正确识别和使用每个零部件，减少了零部件混淆或错误使用的可能性，提高了组装的精确性和准确性；对锂电池零部件标记数据进行零部件3D建模，提供了虚拟的零部件模型，使工程师和操作人员能够更详细地了解零部件的外观、尺寸和特性，支持设计验证和冲突检测，有助于提前发现潜在的装配问题和碰撞；基于零部件3D模型以及锂电池组装示意图对锂电池零部件标记数据进行装配模拟，提供了虚拟的装配环境，能够模拟零部件的相互作用和装配顺序，帮助识别装配过程中的问题和冲突，如装配难度、零部件不匹配、装配顺序错误，提前预测装配过程中的潜在问题，使得在实际装配前能够进行调整和优化，提高装配效率和质量。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：基于零部件装配模拟数据进行装配衔接点提取，得到装配衔接点数据；

步骤S22：根据装配衔接点数据进行受力结构分析，得到受力结构数据；根据受力结构数据进行材料属性分析，得到材料属性数据；

步骤S23：根据受力结构数据以及材料属性数据进行装配力适配，得到装配力适配数据；

步骤S24：根据装配力适配数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据。

本发明基于零部件装配模拟数据进行装配衔接点提取，提供了装配中的关键连接点的准确位置，为后续的分析和模拟提供基础数据，有助于在设计和优化过程中确定装配的关键接口，确保组件间的正确形合和连接，通过受力结构分析，可以确定装配结构在不同负荷条件下的受力情况，识别潜在的应力集中区域和强度要求，材料属性分析可以提供各材料在装配结构中的性能参数，如弹性模量、屈服强度，为后续模拟提供材料特性数据，在装配过程中，通过装配力适配可以确定连接部位所需的适配力大小和分布，确保装配的稳固性和负载承受能力，装配力适配数据有助于调整装配过程中的接触压力、紧固力或配合间隙等参数，以满足设计要求和装配可行性，通过多物理场耦合模拟，可以综合考虑装配过程中的机械、热、流体或电磁等多种物理场的相互影响，物理场耦合数据提供了装配过程中的关键物理参数，如位移、应力、温度、流场，有助于评估装配过程中各种物理现象和相互作用。

优选地，步骤S23包括以下步骤：

步骤S231：基于受力结构数据以及装配衔接点数据进行零部件相互受力计算，得到相互受力关联数据；

步骤S232：根据相互受力关联数据进行受力关联模型建立，得到力学关联模型；

步骤S233：根据力学关联模型对受力结构数据进行初始装配力计算，得到初始装配力数据；

步骤S234：根据材料属性数据进行弹性模量评估，得到弹性模量数据；根据弹性模量数据进行屈服强度计算，得到屈服强度数据；

步骤S235：根据屈服强度数据以及弹性模量数据进行断裂韧性评估，得到断裂韧性风险数据；

步骤S236：通过力学关联模型对断裂韧性风险数据进行装配力适配，得到装配力适配数据。

本发明通过计算零部件之间的相互受力，可以准确了解不同零部件在装配过程中的相互影响和相互作用，相互受力关联数据提供了不同零部件之间力学关系的重要信息，为后续步骤的力学分析和模拟提供基础数据，通过建立受力关联模型，可以更准确地描述不同零部件之间的受力传递和相互作用方式，力学关联模型提供了定量化的力学关系，为后续步骤的装配力计算和装配力适配提供依据；通过初始装配力计算，可以确定装配过程中零部件之间的受力分布和大小，初始装配力数据提供了装配过程中的重要装配力参数，为后续步骤的材料评估和韧性分析提供基础数据，弹性模量评估提供了材料的刚度信息，可以了解材料在受力下的变形和应力分布情况，屈服强度计算确定了材料在装配过程中承受的最大力，为后续步骤的韧性评估提供基础数据，断裂韧性评估可以帮助确定装配结构的抗断裂性能以及潜在的破坏风险，断裂韧性风险数据提供装配结构在受力过程中面临的断裂风险信息，为后续步骤的装配力适配提供依据，通过装配力适配，可以调整装配过程中的接触压力、紧固力或配合间隙等参数，以最小化断裂韧性风险，装配力适配数据提供了合适的装配力大小和分布方式，确保装配结构在设计要求和可靠性方面达到最佳状态。

优选地，基于受力结构数据以及装配衔接点数据进行零部件相互受力计算，其中零部件相互受力计算是通过零部件受力分析算法进行的，零部件受力分析算法如下所示：

式中，T表示相互受力结果值，p表示受力结构最大承载力，d表示受力结构的摩擦系数，f表示受力面积，q表示装配衔接点的尺寸差异系数，k表示受力方向平均受力值，z表示零部件的质量系数，g表示受力的损耗预测值，θ表示零部件受力分析算法的误差修正值。

本发明构建了一个零部件受力分析算法，该算法充分考虑了相互受力结果值T，通过计算得出相互受力结果值T，可以直观地了解零部件在装配过程中的受力情况，从而判断零部件的可靠性和稳定性；受力结构最大承载力p，该参数表示受力结构的最大承载能力，对于设计者来说，可以通过调整此值来确保受力结构的强度和稳定性；受力结构的摩擦系数d，该参数表示受力结构的摩擦程度，摩擦系数越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；受力面积f，该参数表示受力面积的大小，受力面积越大，零部件的相互受力越小，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；装配衔接点的尺寸差异系数q，该参数表示装配衔接点的尺寸差异程度，尺寸差异系数越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；受力方向平均受力值k，该参数表示受力方向的平均受力值，平均受力值越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；零部件的质量系数z，该参数表示零部件的质量大小，质量系数越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；受力的损耗预测值g，该参数表示受力的损耗预测值，预测值越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；零部件受力分析算法的误差修正值θ，该参数表示零部件受力分析算法的误差修正值，通过调整此值可以提高零部件受力分析算法的准确性和可靠性。

优选地，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：根据装配力适配数据进行装配力平衡计算，得到力平衡数据；

步骤S242：基于装配力适配数据以及力平衡数据进行三维几何模型构建，得到装配模拟几何模型；

步骤S243：根据装配模拟几何模型进行电磁影响评估，得到装配电磁评估数据；

步骤S244：根据装配模拟几何模型进行振动测试，得到振动测试数据；根据振动测试数据进行节点位移评估，得到节点位移数据；

步骤S245：根据装配电磁评估数据以及节点位移数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据。

本发明装配力平衡计算基于装配力适配数据，通过分析装配结构中各个零部件之间的力平衡情况，确保装配过程中各个部件之间的力分布均衡，力平衡数据提供了装配过程中各个零部件承受的力大小和分布情况，为后续步骤的模型构建和影响评估提供基础数据；基于装配力适配数据和力平衡数据，进行三维几何模型构建，形成具有几何形状和装配结构信息的装配模拟几何模型，装配模拟几何模型提供了装配结构的详细三维表达，为后续步骤的电磁影响评估和振动测试提供准确的模型，通过对装配模拟几何模型进行电磁场分析，评估装配结构中电磁场对各个零部件的影响，装配电磁评估数据提供了装配结构在电磁场作用下的响应和性能信息，为后续步骤的振动测试和物理场耦合模拟提供依据，通过在装配模拟几何模型上进行振动测试，可以评估装配结构在振动载荷下的动态响应，振动测试数据提供了装配结构在振动环境下的振动特性和响应特点，节点位移数据提供了装配结构各个节点的位移情况，通过将装配电磁评估数据和节点位移数据进行耦合模拟，综合考虑电磁场和振动载荷对装配结构的影响和相互作用，物理场耦合数据提供了装配结构在复杂工况下的多物理场响应信息，为后续步骤的优化和改进提供依据。

优选地，步骤S243包括以下步骤：

步骤S2431：根据装配模拟几何模型进行微观电场模拟，得到微观电场数据；

步骤S2432：根据微观电场数据进行非线性电磁响应分析，得到非线性电磁响应数据；

步骤S2433：根据力平衡数据对非线性电磁响应数据进行力电耦合处理，得到力电耦合数据；

步骤S2434：根据力电耦合数据进行电磁影响评估，得到装配电磁评估数据。

本发明通过对装配模拟几何模型进行电场模拟，可以获得装配结构内部的微观电场分布情况，微观电场数据提供了装配结构各个位置的电场强度和方向信息，为后续步骤的电磁响应分析和力电耦合处理提供基础数据；基于微观电场数据，进行非线性电磁响应分析，研究装配结构在非线性电磁环境下的响应特性，非线性电磁响应数据提供了装配结构在非线性电磁场作用下的响应情况，包括电磁感应、能量传递和电磁力分布信息，利用力平衡数据对非线性电磁响应数据进行力电耦合处理，综合考虑力学和电磁相互作用，力电耦合数据提供了装配结构在力学和电磁环境耦合作用下的综合响应信息，包括受力状态和电磁响应的耦合效果，基于力电耦合数据，对装配结构在电磁环境下的影响进行评估，分析电磁力、形变、应力和振动方面的影响，装配电磁评估数据提供了装配结构在电磁环境下的响应情况，帮助评估装配结构的电磁可靠性、耐久性和性能。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：获取组装工艺数据；

步骤S32：根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据；

步骤S33：利用组装质量验证算法对工艺对接调整数据进行组装质量验证，得到组装质量验证报告数据。

本发明从可靠的数据源获得组装工艺数据，这些数据包括装配工序、装配顺序、装配要求、零部件特性，获取组装工艺数据是为了确保在装配过程中遵循正确的程序和要求，以确保装配的成功和质量，利用装配力适配数据对组装工艺数据进行调整，以确保装配力的适配性，装配力适配是确保装配过程中零部件之间的力学匹配和正确配合的重要因素，通过调整组装工艺数据，以确保装配力的合适性和平衡性，利用组装质量验证算法对经过工艺对接调整的数据进行验证，以确保装配过程和结果的质量，组装质量验证算法可以通过分析装配过程中的关键指标，如尺寸、形状、位置，进行验证和比对，以确认装配的准确性和质量，组装质量验证报告数据提供了关于装配结果质量的定量和定性评估，有助于识别潜在的装配问题并做出适当的调整和改进。

优选地，步骤S32包括以下步骤：

步骤S321：对装配力适配数据进行装配物理参数提取，分别得到扭矩适配数据以及扭转力适配数据；

步骤S322：基于扭矩适配数据以及扭转力适配数据进行装配设计原则制定，得到装配设计原则数据；

步骤S323：根据装配设计原则数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据。

本发明对装配力适配数据进行分析和处理，提取出与装配物理参数相关的信息，装配物理参数可能包括扭矩和扭转力等数据，这些参数对于装配过程的准确性和合适性非常重要，通过提取扭矩适配数据和扭转力适配数据，可以进一步了解装配过程中需要考虑的力学要求和限制，为后续的装配设计原则制定提供基础，在了解扭矩适配数据和扭转力适配数据的基础上，制定装配设计原则，装配设计原则是针对特定装配任务的指导原则，它们可以包括适当的装配顺序、装配工艺要求、装配方法和技术，通过制定装配设计原则，可以确保装配过程中的正确性、可靠性和高效性，提高装配的质量和效率，利用装配设计原则数据对组装工艺数据进行调整，以适应装配力的要求，装配力对接调整是根据装配设计原则对组装工艺数据进行修改，以确保装配过程中的力学适配和稳定性，通过调整组装工艺数据，可以优化装配力的分布和传递，避免装配过程中的力学失配和不均衡，提高装配的精度和准确性。

优选地，步骤S33中的组装质量验证算法如下所示：

式中，Q表示组装质量验证输出值，n表示总样本数量，i表示为索引，w_i表示第i个工艺对接调整数据的权重系数，s_i表示第i个组装工艺的复杂度，t_i表示第i个待组装锂电池的组装时间预估值，σ_i表示第i个待组装锂电池零部件的最佳装配力值，β_i表示第i个待组装锂电池零部件的最大装配力值，x表示工艺对接调整数据的偏差，ω表示组装质量验证算法的偏差调整值。

本发明构建了一个组装质量验证算法，该算法充分考虑了组装质量验证输出值Q，Q值越高，表示组装质量越好；Q值越低，表示组装质量越差；总样本数量n，即待组装的锂电池样本数量，n的值决定了样本的规模，样本数量越多，对整体组装质量的评估越准确；索引i，用于表示第i个样本或者第i个参数；第i个工艺对接调整数据的权重系数w_i，权重系数表示每个工艺对接调整数据的重要程度，通过调整权重系数可以对各个工艺进行优先级排序，提高对关键工艺的关注；第i个组装工艺的复杂度s_i，组装工艺的复杂度表示了组装过程的难易程度，复杂度越高，说明组装过程中存在的风险和困难越多，因此对于复杂度高的工艺，可以增加相应的权重系数，提高其在计算中的权重；第i个待组装锂电池的组装时间预估值t_i，待组装锂电池的组装时间预估值表示了组装过程的时间消耗，时间越长，存在的风险和质量问题可能越多，因此需要考虑时间预估值对组装质量的影响；第i个待组装锂电池零部件的最佳装配力值σ_i，表示装配所用到的装配力的大小，因此可以增加相应的权重系数，提高其在计算中的权重；第i个待组装锂电池零部件的最大装配力值β_i，待组装锂电池零部件的最大装配力值表示了零部件的装配强度，最大装配力值越大，说明装配强度越高，因此可以增加相应的权重系数，提高其在计算中的权重；工艺对接调整数据的偏差x，工艺对接调整数据的偏差表示了工艺之间的差异，通过对偏差进行积分，可以考虑工艺之间的协同效应；组装质量验证算法的偏差调整值ω，偏差调整值用于调整整个组装质量验证算法的输出值，通过调整偏差调整值可以对整个算法进行微调，提高算法的准确性和稳定性。

附图说明

图1为一种锂电池生产组装方法的步骤流程示意图；

图2为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图；

图3为图2中步骤S23的详细实施步骤流程示意图；

图4为图2中步骤S24的详细实施步骤流程示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图4，一种锂电池生产组装方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取锂电池组装示意图；根据锂电池零部件对锂电池组装示意图进行标记处理，得到锂电池零部件标记数据；对锂电池零部件标记数据进行装配模拟，得到零部件装配模拟数据；

步骤S2：基于零部件装配模拟数据进行受力结构分析，得到受力结构数据；根据受力结构数据进行装配力适配，得到装配力适配数据；根据装配力适配数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据；

步骤S3：获取组装工艺数据；根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据；对工艺对接调整数据进行组装质量验证，得到组装质量验证报告数据；

步骤S4：根据组装质量验证报告数据进行组装工艺优化，得到组装工艺优化数据；基于组装工艺优化数据进行自动化生产方案设计，得到自动化组装工艺数据。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种锂电池生产组装方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述一种锂电池生产组装方法包括以下步骤：

步骤S1：获取锂电池组装示意图；根据锂电池零部件对锂电池组装示意图进行标记处理，得到锂电池零部件标记数据；对锂电池零部件标记数据进行装配模拟，得到零部件装配模拟数据；

本发明实施例中，收集或设计一份描述锂电池组装过程的示意图，示意图应包括锂电池的主要零部件以及它们之间的组装关系，使用适当的标记方式，例如数字、字母或符号，对锂电池组装示意图上的各个零部件进行标记，确保每个零部件的标记在示意图上是清晰可见的，记录下每个零部件的标记和对应的信息，可以使用电子表格或数据库等工具进行记录，确保数据的准确性和可追溯性，使用计算机辅助设计(CAD)软件或其他装配模拟工具，根据锂电池零部件标记数据进行装配模拟，在模拟过程中，按照标记数据中记录的组装关系逐步组装零部件，模拟实际的组装过程，在装配模拟过程中，记录下每个零部件的状态和位置信息，例如装配顺序、拧紧扭矩、零部件之间的配合情况，这些数据可以用于评估组装过程中的合格性和优化装配性能。

步骤S2：基于零部件装配模拟数据进行受力结构分析，得到受力结构数据；根据受力结构数据进行装配力适配，得到装配力适配数据；根据装配力适配数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据；

本发明实施例中，利用计算机辅助工程软件(如有限元分析软件)或其他适合的工具，对装配模拟数据进行受力结构分析，将装配模拟数据转化为受力结构数据，包括各个零部件之间的受力关系、受力分布和应力情况，根据受力结构数据，评估零部件之间的配合情况和受力均衡性，如果存在受力不均或配合不良的情况，需要进行装配力适配，通过调整零部件的设计、尺寸或材料等方面，使得装配后的受力更加均匀和合适，记录下每个零部件的装配力适配调整方式和调整数值，这些数据描述了如何调整零部件以实现装配力的适配，并确保零部件在工作时具有良好的受力分布和配合效果，使用多物理场耦合模拟软件(如计算流体力学软件、热传导分析软件)，根据装配力适配数据进行模拟，将装配力适配后的零部件在实际工作条件下进行模拟，综合考虑力学、热学、电学等多个物理场的相互作用，在多物理场耦合模拟过程中，记录下各个物理场的参数和相互影响的数据，这些数据可用于分析和优化锂电池组装过程中的物理性能，如温度分布、应力分布、电子流动。

步骤S3：获取组装工艺数据；根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据；对工艺对接调整数据进行组装质量验证，得到组装质量验证报告数据；

本发明实施例中，收集或设计包括组装步骤、工作指导书、工艺参数等的组装工艺数据，这些数据描述了实际组装过程中所需的工艺和操作细节，根据前面步骤S2中的装配力适配数据，对组装工艺数据进行调整，根据装配力适配的需求，调整工艺步骤和参数，确保装配过程中受力和配合的合适性，记录下每个工艺步骤和参数的调整方式和调整数值，这些数据描述了如何调整组装工艺以实现装配力的适配和优化，根据调整后的组装工艺数据，进行实际的组装操作，并对组装质量进行验证，通过质量检查、尺寸测量、性能测试方式，确认组装过程中的质量合格性，并记录下相关数据以支持后续分析和验证，根据组装质量验证的结果和数据，生成组装质量验证报告，报告应包括各个工艺步骤的质量评估结果、问题和改进建议等，为进一步改进组装工艺提供依据。

步骤S4：根据组装质量验证报告数据进行组装工艺优化，得到组装工艺优化数据；基于组装工艺优化数据进行自动化生产方案设计，得到自动化组装工艺数据。

本发明实施例中，分析组装质量验证报告数据，识别存在的问题和改进建议，根据这些数据，对组装工艺进行优化，优化方案包括改进工艺步骤、调整工艺参数、引入新的装配工具或设备，以提高组装质量和效率，记录下组装工艺优化的具体措施和改进方案。这些数据描述了如何优化组装工艺以达到更好的质量控制和效率提升，根据组装工艺优化数据，开始设计自动化生产方案，使用自动化装配设备、机器人技术、物流系统等，以实现高效、准确和可重复的组装过程，记录下自动化组装工艺的具体方案和参数，这些数据描述了自动化装配设备、机器人的操作流程、加工参数等，为自动化组装做好准备。

本发明通过获取锂电池组装示意图并对其进行标记处理，组装人员可以清晰了解锂电池的组装流程和零部件的位置，这有助于避免组装过程中的错误和混淆，提高组装准确性，在对锂电池组装示意图进行标记处理的过程中，可以根据零部件的装配顺序进行标记，这有助于组装人员按照正确的顺序组装零部件，确保组装过程的顺畅性和高效性，在对锂电池组装示意图进行装配模拟时，可以模拟零部件的装配过程并检测是否存在装配冲突，通过检测装配冲突，可以及时发现和解决零部件之间的干涉问题，避免后续组装过程中出现困难和错误，通过标记处理和零部件装配模拟，组装工作可以更加高效地进行，提前了解装配顺序和可能的装配问题，可以避免不必要的等待和重复工作，从而提高组装的效率和生产能力；通过基于零部件装配模拟数据进行受力结构分析，可以了解到组装过程中零部件之间的受力情况，这有助于优化装配力的分配，确保零部件之间的装配力适当，避免因装配过程中出现过大或过小的装配力而导致的装配问题，通过装配力适配，可以根据受力结构数据调整装配力，确保在组装过程中零部件不会受到过大的力，从而避免零部件的损坏和破坏，这有助于提高组装的质量和可靠性，通过进行多物理场耦合模拟，可以同时考虑组装过程中的多个物理场，如温度、电场、力学，这有助于分析不同物理场之间的相互作用，预测装配过程中可能出现的问题，并优化组装参数和条件，通过进行受力结构分析和装配力适配，可以确保在装配过程中零部件的装配力符合设计要求，这有助于提高产品的可靠性和耐久性，确保组装的产品能够承受正常使用和环境条件下的力学要求，通过对装配力进行适配和多物理场耦合模拟，可以预测和分析装配过程中可能发生的问题和缺陷，这有助于提前发现和纠正潜在的装配问题，减少产品的缺陷率和后续的质量问题；通过获取组装工艺数据，可以获得组装过程中各个步骤和参数的具体信息，这有助于确保工艺的准确性，避免因为缺乏正确的工艺数据而导致组装问题和质量缺陷，根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，可以确保组装过程中的装配力与预期的装配力一致，这样可以避免过大或过小的装配力引发的装配问题，提高组装的成功率和质量，通过对工艺对接调整数据进行组装质量验证，可以验证经过装配力对接调整后的工艺是否能够满足组装质量要求，这有助于提升组装的质量水平，减少产品的缺陷率，确保组装过程中各个零部件正确地安装和连接；通过根据组装质量验证报告数据进行组装工艺优化，可以识别和解决组装过程中存在的问题和缺陷，优化后的组装工艺可以弥补旧工艺的不足，提高组装质量，减少产品的质量缺陷和不良率，优化组装工艺可以消除生产中的瓶颈和冗余操作，提高生产效率，优化后的工艺可以减少组装过程中的不必要步骤和浪费，加快产品组装速度，从而提高整体生产线的产能和效率，自动化生产方案设计基于组装工艺优化数据，通过自动化装配设备和机器人等技术，实现组装过程的自动化，自动化生产可以减少人力资源的需求，降低人工成本，并减少由于人为因素而导致的质量问题，从而降低生产成本，通过自动化组装工艺数据的设计和应用，可以确保组装过程的一致性和稳定性。自动化设备可以按照预定的工艺参数和规范执行组装任务，减少人为误差的影响，提高组装结果的一致性和可重复性。因此本发明一种锂电池生产组装方法是对传统的锂电池生产组装方法做出的优化处理，解决了传统的锂电池生产组装存在着组装过程中的装配力的不适配以及自动化程度低的问题，提高了组装过程中的装配力的适配度，提高了自动化程度。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取锂电池组装示意图；

步骤S12：根据锂电池零部件对锂电池组装示意图进行标记处理，得到锂电池零部件标记数据；

步骤S13：对锂电池零部件标记数据进行零部件3D建模，得到零部件3D模型；

步骤S14：基于零部件3D模型以及锂电池组装示意图对锂电池零部件标记数据进行装配模拟，得到零部件装配模拟数据。

本发明实施例中，收集锂电池组装相关的示意图，这是供应商提供的制造指南、工艺流程图或CAD图纸，选择合适的示意图作为组装依据，确保示意图准确反映了锂电池组装的步骤和顺序，鉴别锂电池组装示意图中的各个零部件，并对其进行标记，可以使用文字、数字或符号，记录下零部件标记的位置和对应关系，建立锂电池零部件标记数据，基于锂电池零部件标记数据，进行零部件的三维建模工作，使用CAD软件或类似工具进行建模，每个零部件都应该准确地建模，包括其形状、尺寸、位置信息，以便后续的装配模拟和工艺优化，使用计算机辅助设计和仿真软件，将零部件3D模型和组装示意图结合起来，进行装配模拟，在模拟过程中，根据锂电池组装示意图和零部件标记数据，模拟零部件的装配顺序、方法和步骤，记录下零部件装配模拟的结果和数据，如零部件之间的配合情况、装配过程中的交叉干涉。

本发明通过获取锂电池组装示意图，提供了组装过程的视觉参考，方便操作人员了解组装顺序和要求，帮助操作人员更好地理解锂电池组装的结构和要求，从而避免可能的操作错误和失误；根据锂电池零部件对锂电池组装示意图进行标记处理，提供了清晰的零部件标识，有利于在组装过程中正确识别和使用每个零部件，减少了零部件混淆或错误使用的可能性，提高了组装的精确性和准确性；对锂电池零部件标记数据进行零部件3D建模，提供了虚拟的零部件模型，使工程师和操作人员能够更详细地了解零部件的外观、尺寸和特性，支持设计验证和冲突检测，有助于提前发现潜在的装配问题和碰撞；基于零部件3D模型以及锂电池组装示意图对锂电池零部件标记数据进行装配模拟，提供了虚拟的装配环境，能够模拟零部件的相互作用和装配顺序，帮助识别装配过程中的问题和冲突，如装配难度、零部件不匹配、装配顺序错误，提前预测装配过程中的潜在问题，使得在实际装配前能够进行调整和优化，提高装配效率和质量。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：基于零部件装配模拟数据进行装配衔接点提取，得到装配衔接点数据；

步骤S22：根据装配衔接点数据进行受力结构分析，得到受力结构数据；根据受力结构数据进行材料属性分析，得到材料属性数据；

步骤S23：根据受力结构数据以及材料属性数据进行装配力适配，得到装配力适配数据；

步骤S24：根据装配力适配数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据。

作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S2包括：

步骤S21：基于零部件装配模拟数据进行装配衔接点提取，得到装配衔接点数据；

本发明实施例中，收集相关的零部件装配模拟数据，包括零部件的几何形状、位置关系和装配过程的模拟信息，导入零部件装配模拟数据到装配衔接点提取的软件或工具中，在装配模拟数据中识别出零部件之间的衔接点，这些衔接点可以是连接点、接合点或其他具有功能和结构性质的点，根据预定义的规则和算法，进行衔接点的提取和识别，将其位置、编号和其他相关信息记录下来，对提取出的装配衔接点数据进行验证和校验，确保提取的点与实际装配过程相符合，排除误识别或误提取，整理和保存装配衔接点数据，以便后续步骤的受力结构分析使用。

步骤S22：根据装配衔接点数据进行受力结构分析，得到受力结构数据；根据受力结构数据进行材料属性分析，得到材料属性数据；

本发明实施例中，基于装配衔接点数据，建立装配结构的有限元模型，包括零部件和其衔接点之间的连接和边界条件，将装配结构模型加载到有限元分析软件中，进行受力结构分析，考虑装配过程中的力、应力和变形因素，使用适当的受力分析方法，如静力学或动力学分析，计算装配过程中各个零部件和衔接点的受力状态和分布，根据受力结构数据，进一步进行材料属性分析，包括确定零部件的材料强度、刚度、应变，使用合适的材料模型和实验数据，将受力结构数据与材料属性进行关联，推导出每个零部件的材料属性数据，对得到的材料属性数据进行校验和验证，与已知的材料性能进行比较，确保其准确性和可靠性，整理和保存受力结构数据和材料属性数据，以备后续步骤的装配力适配和多物理场耦合模拟使用。

步骤S23：根据受力结构数据以及材料属性数据进行装配力适配，得到装配力适配数据；

本发明实施例中，获取受力结构数据和材料属性数据，这些数据应包括装配结构中各个部件的受力情况和材料特性，根据装配结构的几何形状和连结关系，确定装配过程中的力的传递路径和受力部位，将受力结构数据与装配衔接点数据进行匹配，找出受力结构数据中对应每个衔接点的受力信息，根据每个衔接点的受力信息和材料属性数据，进行装配力适配计算，以确定每个衔接点对应的合适装配力，根据一定的装配力适配规则和算法，进行力的重新调整和分配，以保证各个衔接点在装配过程中的力均衡和合适的应力状态，对得到的装配力适配数据进行校验和评估，与预定的装配力要求进行比较，确保装配力适配的合理性和可靠性，整理和保存装配力适配数据，以备后续步骤的多物理场耦合模拟使用。

步骤S24：根据装配力适配数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据。

本发明实施例中，获取装配力适配数据，包括各个衔接点的适配力信息和装配结构的几何形状和材料属性，根据装配结构的几何模型和材料特性，建立多物理场模型，例如结构力学、热力学、电磁学，根据装配力适配数据，将适配力信息应用于多物理场模型，以考虑装配力对物理场的影响，使用适当的多物理场耦合模拟方法和软件工具，对装配结构进行多物理场耦合模拟，模拟装配过程中的各个物理场的相互作用和影响，在模拟过程中，考虑装配力适配数据对装配结构各部件的受力、温度、电磁场物理量的影响，进行相应的场分析和模拟计算，根据模拟结果，得到物理场耦合数据，包括各个部件的位移、应力、温度分布、电磁场强度，对得到的物理场耦合数据进行验证和评估，与实际条件进行对比，确保模拟结果的准确性和可行性，整理和保存物理场耦合数据，以供后续分析和优化使用。

本发明基于零部件装配模拟数据进行装配衔接点提取，提供了装配中的关键连接点的准确位置，为后续的分析和模拟提供基础数据，有助于在设计和优化过程中确定装配的关键接口，确保组件间的正确形合和连接，通过受力结构分析，可以确定装配结构在不同负荷条件下的受力情况，识别潜在的应力集中区域和强度要求，材料属性分析可以提供各材料在装配结构中的性能参数，如弹性模量、屈服强度，为后续模拟提供材料特性数据，在装配过程中，通过装配力适配可以确定连接部位所需的适配力大小和分布，确保装配的稳固性和负载承受能力，装配力适配数据有助于调整装配过程中的接触压力、紧固力或配合间隙等参数，以满足设计要求和装配可行性，通过多物理场耦合模拟，可以综合考虑装配过程中的机械、热、流体或电磁等多种物理场的相互影响，物理场耦合数据提供了装配过程中的关键物理参数，如位移、应力、温度、流场，有助于评估装配过程中各种物理现象和相互作用。

优选地，步骤S23包括以下步骤：

步骤S231：基于受力结构数据以及装配衔接点数据进行零部件相互受力计算，得到相互受力关联数据；

步骤S232：根据相互受力关联数据进行受力关联模型建立，得到力学关联模型；

步骤S233：根据力学关联模型对受力结构数据进行初始装配力计算，得到初始装配力数据；

步骤S234：根据材料属性数据进行弹性模量评估，得到弹性模量数据；根据弹性模量数据进行屈服强度计算，得到屈服强度数据；

步骤S235：根据屈服强度数据以及弹性模量数据进行断裂韧性评估，得到断裂韧性风险数据；

步骤S236：通过力学关联模型对断裂韧性风险数据进行装配力适配，得到装配力适配数据。

作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S23包括：

步骤S231：基于受力结构数据以及装配衔接点数据进行零部件相互受力计算，得到相互受力关联数据；

本发明实施例中，获取受力结构数据，包括各个零部件在装配结构中的位置、约束条件和受力情况，获取装配衔接点数据，包括不同零部件之间的连接方式、衔接点的位置和约束信息，根据装配衔接点的位置和约束信息，确定各个零部件在装配过程中相互受力的情况，利用零部件受力分析算法对装配结构进行力学计算，考虑各个零部件之间的接触、连接和约束关系，当然也可以使用例如有限元分析的常规技术手段进行计算，在计算过程中，对每个装配衔接点应用适当的受力模型和边界条件，以确定各个零部件在装配过程中的受力情况，基于受力结构数据和装配衔接点数据，进行零部件相互受力计算，计算出各个零部件之间的相互受力关系，整理和保存相互受力关联数据，以备后续步骤的受力关联模型建立使用。

步骤S232：根据相互受力关联数据进行受力关联模型建立，得到力学关联模型；

本发明实施例中，获取相互受力关联数据，包括各个零部件之间的相互受力关系和装配衔接点的位置、约束信息，建立受力关联模型的数据结构，提供合适的数据存储和处理方式，以便进行后续的模型建立和分析，根据相互受力关联数据，确定受力关联模型的框架和基本结构，以反映零部件之间的受力传递和互动关系，根据受力关联模型的框架和基本结构，将相互受力关联数据映射到模型中的各个节点和边，建立节点间的受力关系和边的力传递关系，在受力关联模型中引入适当的力学概念和计算方法，以考虑节点间的力平衡、应力传递和变形情况，通过适当的数学和计算方法，对受力关联模型进行求解，得到零部件之间的受力分布、力的传递路径和力的大小信息，对得到的力学关联模型进行验证和评估，与实际条件进行对比，确保模型的准确性和可行性。

步骤S233：根据力学关联模型对受力结构数据进行初始装配力计算，得到初始装配力数据；

本发明实施例中，获取力学关联模型，包括受力关联模型和相互受力关联数据，获取受力结构数据，包括各个零部件在装配结构中的位置、约束条件和受力情况，根据力学关联模型和受力结构数据，确定装配过程中各个零部件受力的初始情况，对于每个装配衔接点，根据受力关联模型以及受力结构数据，计算装配过程中应该承受的力的大小和方向，根据装配衔接点的受力情况，将计算得到的力应用于相应的零部件，得到每个零部件受力的初始数值。

步骤S234：根据材料属性数据进行弹性模量评估，得到弹性模量数据；根据弹性模量数据进行屈服强度计算，得到屈服强度数据；

本发明实施例中，获取材料属性数据，包括不同材料的弹性模量和屈服强度的相关信息，选择合适的评估方法，例如实验测试或理论计算，来确定材料的弹性模量，对每种材料进行弹性模量评估，从而得到各个材料的弹性模量数据，根据弹性模量数据计算每种材料的屈服强度，对于每种材料，根据其弹性模量和其他影响屈服强度的因素，进行计算得到对应的屈服强度数据。

步骤S235：根据屈服强度数据以及弹性模量数据进行断裂韧性评估，得到断裂韧性风险数据；

本发明实施例中，获取屈服强度数据和弹性模量数据，使用适当的计算方法，例如线性弹性断裂力学理论或者试验数据分析，来评估材料的断裂韧性，结合屈服强度数据和弹性模量数据，计算材料的断裂韧性指标，例如断裂韧性指数或者断裂韧性强度，根据计算得到的断裂韧性指标，进行风险评估，确定装配过程中可能存在的断裂韧性风险。

步骤S236：通过力学关联模型对断裂韧性风险数据进行装配力适配，得到装配力适配数据。

本发明实施例中，获取力学关联模型，包括受力关联模型和相互受力关联数据，获取断裂韧性风险数据，即先前步骤中得到的断裂韧性风险评估结果，根据力学关联模型和断裂韧性风险数据，确定装配过程中各个装配衔接点的装配力适配需求，对于每个装配衔接点，根据断裂韧性风险数据，计算应该施加的装配力适配措施，根据装配衔接点的装配力适配需求，将计算得到的装配力适配措施应用于相应的零部件，得到每个零部件的装配力适配数据。

本发明通过计算零部件之间的相互受力，可以准确了解不同零部件在装配过程中的相互影响和相互作用，相互受力关联数据提供了不同零部件之间力学关系的重要信息，为后续步骤的力学分析和模拟提供基础数据，通过建立受力关联模型，可以更准确地描述不同零部件之间的受力传递和相互作用方式，力学关联模型提供了定量化的力学关系，为后续步骤的装配力计算和装配力适配提供依据；通过初始装配力计算，可以确定装配过程中零部件之间的受力分布和大小，初始装配力数据提供了装配过程中的重要装配力参数，为后续步骤的材料评估和韧性分析提供基础数据，弹性模量评估提供了材料的刚度信息，可以了解材料在受力下的变形和应力分布情况，屈服强度计算确定了材料在装配过程中承受的最大力，为后续步骤的韧性评估提供基础数据，断裂韧性评估可以帮助确定装配结构的抗断裂性能以及潜在的破坏风险，断裂韧性风险数据提供装配结构在受力过程中面临的断裂风险信息，为后续步骤的装配力适配提供依据，通过装配力适配，可以调整装配过程中的接触压力、紧固力或配合间隙等参数，以最小化断裂韧性风险，装配力适配数据提供了合适的装配力大小和分布方式，确保装配结构在设计要求和可靠性方面达到最佳状态。

优选地，基于受力结构数据以及装配衔接点数据进行零部件相互受力计算，其中零部件相互受力计算是通过零部件受力分析算法进行的，零部件受力分析算法如下所示：

式中，T表示相互受力结果值，p表示受力结构最大承载力，d表示受力结构的摩擦系数，f表示受力面积，q表示装配衔接点的尺寸差异系数，k表示受力方向平均受力值，z表示零部件的质量系数，g表示受力的损耗预测值，θ表示零部件受力分析算法的误差修正值。

本发明构建了一个零部件受力分析算法，该算法充分考虑了相互受力结果值T，通过计算得出相互受力结果值T，可以直观地了解零部件在装配过程中的受力情况，从而判断零部件的可靠性和稳定性；受力结构最大承载力p，该参数表示受力结构的最大承载能力，对于设计者来说，可以通过调整此值来确保受力结构的强度和稳定性；受力结构的摩擦系数d，该参数表示受力结构的摩擦程度，摩擦系数越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；受力面积f，该参数表示受力面积的大小，受力面积越大，零部件的相互受力越小，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；装配衔接点的尺寸差异系数q，该参数表示装配衔接点的尺寸差异程度，尺寸差异系数越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；受力方向平均受力值k，该参数表示受力方向的平均受力值，平均受力值越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；零部件的质量系数z，该参数表示零部件的质量大小，质量系数越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；受力的损耗预测值g，该参数表示受力的损耗预测值，预测值越大，零部件的相互受力越大，可以通过调整此值来控制零部件之间的相互受力；零部件受力分析算法的误差修正值θ，该参数表示零部件受力分析算法的误差修正值，通过调整此值可以提高零部件受力分析算法的准确性和可靠性。

优选地，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：根据装配力适配数据进行装配力平衡计算，得到力平衡数据；

步骤S242：基于装配力适配数据以及力平衡数据进行三维几何模型构建，得到装配模拟几何模型；

步骤S243：根据装配模拟几何模型进行电磁影响评估，得到装配电磁评估数据；

步骤S244：根据装配模拟几何模型进行振动测试，得到振动测试数据；根据振动测试数据进行节点位移评估，得到节点位移数据；

步骤S245：根据装配电磁评估数据以及节点位移数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据。

作为本发明的一个实例，参考图4所示，在本实例中所述步骤S24包括：

步骤S241：根据装配力适配数据进行装配力平衡计算，得到力平衡数据；

本发明实施例中，获取装配力适配数据，这些数据是在之前的步骤S23中得到的，确定装配系统的初始状态和约束条件，包括零部件的初始位置、初始姿态以及约束关系，根据装配力适配数据和装配系统的初始状态，进行力平衡计算，在力平衡计算中，考虑装配衔接点之间的相互作用力和刚度，以及约束关系对力的传递的影响，根据力平衡计算的结果，得到每个装配衔接点上的力平衡数据，包括受力大小、方向和作用点位置。

步骤S242：基于装配力适配数据以及力平衡数据进行三维几何模型构建，得到装配模拟几何模型；

本发明实施例中，获取装配力适配数据和力平衡数据，这些数据是在之前的步骤S241中得到的，根据装配力适配数据和力平衡数据，确定每个装配衔接点的受力情况和作用点位置，基于装配衔接点的受力情况，进行几何模型构建，这包括确定各个零部件的位置、姿态和形状，以及装配衔接点之间的连接方式和约束关系，使用三维建模软件或CAD工具，根据前面步骤中确定的几何信息，构建装配模拟几何模型，可以使用合适的几何实体、曲面或曲线来表示零部件和装配关系，确认装配模拟几何模型的完整性和准确性，进行必要的调整和修正，以满足设计和装配要求。

步骤S243：根据装配模拟几何模型进行电磁影响评估，得到装配电磁评估数据；

本发明实施例中，获取装配模拟几何模型，该模型是在前面的步骤S242中得到的装配模拟几何模型，根据装配模拟几何模型，确定电磁场分析的范围和边界条件，包括电磁场的激励源、导体结构和电磁材料的特性参数，运用电磁场分析方法(如有限元分析或有限差分法)，对装配模拟几何模型进行电磁场分析，在电磁场分析中考虑各个装配部件之间的相互干扰和相互作用，以及电磁场对装配部件的影响，包括电流、电磁力、电磁感应，根据电磁场分析的结果，得到装配电磁评估数据，包括电场分布、磁场分布、电流分布、感应电压。

步骤S244：根据装配模拟几何模型进行振动测试，得到振动测试数据；根据振动测试数据进行节点位移评估，得到节点位移数据；

本发明实施例中，获取装配模拟几何模型，该模型是在前面的步骤S242中得到的装配模拟几何模型，根据装配模拟几何模型，确定进行振动测试的装配部件和测试方案，包括振动激励源、测试位置、测试频率范围，进行振动测试，根据测试方案对装配部件施加振动激励，并记录相应的振动响应信号，根据振动测试数据，分析振动响应信号的特征和频谱，包括振幅、频率、相位，进行节点位移评估，根据振动响应信号的特征和模态分析等方法，计算装配模拟几何模型中各个节点的位移，根据节点位移评估的结果，得到节点位移数据，包括各个节点的位移大小、方向和分布。

步骤S245：根据装配电磁评估数据以及节点位移数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据。

本发明实施例中，收集装配电磁评估数据和节点位移数据，这些数据是在前面的步骤S243和S244中得到的，确定多物理场耦合模拟的范围和边界条件，包括电磁场、振动场和其它物理场(如热场、流场等)的耦合方式和相互作用，基于装配模拟几何模型以及前面步骤得到的数据，建立多物理场耦合模型，将电磁场和振动场等物理场进行耦合，根据多物理场耦合模型，运用相应的数值模拟方法(如有限元法、有限差分法等)，进行多物理场耦合模拟计算，在多物理场耦合模拟计算中考虑电磁场与振动场之间、以及其它物理场之间的相互影响和耦合效应，根据多物理场耦合模拟计算的结果，得到物理场耦合数据，包括电磁场与振动场之间的相互影响、节点位移与电磁场的关联，分析和解读物理场耦合数据，评估装配系统在多物理场耦合环境下的性能、稳定性以及潜在问题。

本发明装配力平衡计算基于装配力适配数据，通过分析装配结构中各个零部件之间的力平衡情况，确保装配过程中各个部件之间的力分布均衡，力平衡数据提供了装配过程中各个零部件承受的力大小和分布情况，为后续步骤的模型构建和影响评估提供基础数据；基于装配力适配数据和力平衡数据，进行三维几何模型构建，形成具有几何形状和装配结构信息的装配模拟几何模型，装配模拟几何模型提供了装配结构的详细三维表达，为后续步骤的电磁影响评估和振动测试提供准确的模型，通过对装配模拟几何模型进行电磁场分析，评估装配结构中电磁场对各个零部件的影响，装配电磁评估数据提供了装配结构在电磁场作用下的响应和性能信息，为后续步骤的振动测试和物理场耦合模拟提供依据，通过在装配模拟几何模型上进行振动测试，可以评估装配结构在振动载荷下的动态响应，振动测试数据提供了装配结构在振动环境下的振动特性和响应特点，节点位移数据提供了装配结构各个节点的位移情况，通过将装配电磁评估数据和节点位移数据进行耦合模拟，综合考虑电磁场和振动载荷对装配结构的影响和相互作用，物理场耦合数据提供了装配结构在复杂工况下的多物理场响应信息，为后续步骤的优化和改进提供依据。

优选地，步骤S243包括以下步骤：

步骤S2431：根据装配模拟几何模型进行微观电场模拟，得到微观电场数据；

步骤S2432：根据微观电场数据进行非线性电磁响应分析，得到非线性电磁响应数据；

步骤S2433：根据力平衡数据对非线性电磁响应数据进行力电耦合处理，得到力电耦合数据；

步骤S2434：根据力电耦合数据进行电磁影响评估，得到装配电磁评估数据。

本发明实施例中，基于装配模拟几何模型，建立适当的电场仿真模型，考虑装配系统的几何形状、材料属性和电场边界条件，选择合适的电场仿真方法(如有限元法、有限差分法等)，将装配模拟几何模型导入仿真软件，设置仿真条件，包括应用电场的类型、频率、幅度等，并考虑激励电场的外部条件(如电源、电极)，运行电场仿真模拟，并记录仿真的输出结果，包括电场强度、分布和变化规律，基于步骤S2431中得到的微观电场数据，进一步建立非线性电磁响应模型，考虑装配材料的非线性特性，将微观电场数据应用于非线性电磁响应模型，并进行仿真计算，分析仿真结果，得到非线性电磁响应数据，包括材料的非线性磁化、感应电流，收集力平衡数据，包括装配系统中的受力情况、力的大小和方向，将收集到的力平衡数据与非线性电磁响应数据进行力电耦合处理，考虑力与电磁场之间的相互作用，通过数值计算或者解析方法，得到力电耦合数据，描述装配系统在力与电磁场共同作用下的响应情况。

本发明通过对装配模拟几何模型进行电场模拟，可以获得装配结构内部的微观电场分布情况，微观电场数据提供了装配结构各个位置的电场强度和方向信息，为后续步骤的电磁响应分析和力电耦合处理提供基础数据；基于微观电场数据，进行非线性电磁响应分析，研究装配结构在非线性电磁环境下的响应特性，非线性电磁响应数据提供了装配结构在非线性电磁场作用下的响应情况，包括电磁感应、能量传递和电磁力分布信息，利用力平衡数据对非线性电磁响应数据进行力电耦合处理，综合考虑力学和电磁相互作用，力电耦合数据提供了装配结构在力学和电磁环境耦合作用下的综合响应信息，包括受力状态和电磁响应的耦合效果，基于力电耦合数据，对装配结构在电磁环境下的影响进行评估，分析电磁力、形变、应力和振动方面的影响，装配电磁评估数据提供了装配结构在电磁环境下的响应情况，帮助评估装配结构的电磁可靠性、耐久性和性能。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：获取组装工艺数据；

步骤S32：根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据；

步骤S33：利用组装质量验证算法对工艺对接调整数据进行组装质量验证，得到组装质量验证报告数据。

本发明实施例中，收集相关的组装工艺数据，包括装配过程中所需的工具、设备、工作说明书、工序信息，对所收集到的数据进行整理和归档，确保数据的准确性和完整性，将组装工艺数据存储在适当的数据库或文件系统中，以便后续使用和参考，获取装配力适配数据，该数据描述了装配过程中所需的力的大小和方向，以及与装配件的要求相匹配的力，将装配力适配数据与组装工艺数据进行对比和分析，确定是否需要对工艺进行调整以适配所需的装配力，根据分析结果，对组装工艺数据进行相应的调整，以确保装配力与要求相匹配，确定合适的组装质量验证算法，该算法可根据工艺对接调整数据进行质量验证，确保组装的准确性和可靠性，依据所选的验证算法，对工艺对接调整数据进行分析和计算，评估装配过程中的质量水平和合格程度，根据验证结果生成组装质量验证报告数据，包括验证的详细结果、异常情况的说明和建议。

本发明从可靠的数据源获得组装工艺数据，这些数据包括装配工序、装配顺序、装配要求、零部件特性，获取组装工艺数据是为了确保在装配过程中遵循正确的程序和要求，以确保装配的成功和质量，利用装配力适配数据对组装工艺数据进行调整，以确保装配力的适配性，装配力适配是确保装配过程中零部件之间的力学匹配和正确配合的重要因素，通过调整组装工艺数据，以确保装配力的合适性和平衡性，利用组装质量验证算法对经过工艺对接调整的数据进行验证，以确保装配过程和结果的质量，组装质量验证算法可以通过分析装配过程中的关键指标，如尺寸、形状、位置，进行验证和比对，以确认装配的准确性和质量，组装质量验证报告数据提供了关于装配结果质量的定量和定性评估，有助于识别潜在的装配问题并做出适当的调整和改进。

优选地，步骤S32包括以下步骤：

步骤S321：对装配力适配数据进行装配物理参数提取，分别得到扭矩适配数据以及扭转力适配数据；

步骤S322：基于扭矩适配数据以及扭转力适配数据进行装配设计原则制定，得到装配设计原则数据；

步骤S323：根据装配设计原则数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据。

本发明实施例中，获取装配力适配数据，该数据描述了装配过程中所需的力的大小和方向，其中包括扭矩适配数据和扭转力适配数据，对装配力适配数据进行解析和提取，识别出相关的物理参数，包括扭矩和扭转力的数值，将提取到的扭矩适配数据和扭转力适配数据进行整理和分类，分析提取到的扭矩适配数据和扭转力适配数据，了解其对装配过程中的力的要求和限制，基于这些数据，制定装配设计原则，即定义装配过程中的规则和准则，以实现适配所需的装配力，考虑装配物件的特性和要求，制定适合该物件的装配设计原则，并记录相应的装配设计原则数据，根据提取到的装配设计原则数据，对组装工艺数据进行分析和比较，确定是否需要对工艺进行调整以满足装配力的要求，针对需要调整的工艺，根据装配设计原则，对工艺参数进行适配，使其与所需的装配力相匹配。

本发明对装配力适配数据进行分析和处理，提取出与装配物理参数相关的信息，装配物理参数可能包括扭矩和扭转力等数据，这些参数对于装配过程的准确性和合适性非常重要，通过提取扭矩适配数据和扭转力适配数据，可以进一步了解装配过程中需要考虑的力学要求和限制，为后续的装配设计原则制定提供基础，在了解扭矩适配数据和扭转力适配数据的基础上，制定装配设计原则，装配设计原则是针对特定装配任务的指导原则，它们可以包括适当的装配顺序、装配工艺要求、装配方法和技术，通过制定装配设计原则，可以确保装配过程中的正确性、可靠性和高效性，提高装配的质量和效率，利用装配设计原则数据对组装工艺数据进行调整，以适应装配力的要求，装配力对接调整是根据装配设计原则对组装工艺数据进行修改，以确保装配过程中的力学适配和稳定性，通过调整组装工艺数据，可以优化装配力的分布和传递，避免装配过程中的力学失配和不均衡，提高装配的精度和准确性。

优选地，步骤S33中的组装质量验证算法如下所示：

式中，Q表示组装质量验证输出值，n表示总样本数量，i表示为索引，w_i表示第i个工艺对接调整数据的权重系数，s_i表示第i个组装工艺的复杂度，t_i表示第i个待组装锂电池的组装时间预估值，σ_i表示第i个待组装锂电池零部件的最佳装配力值，β_i表示第i个待组装锂电池零部件的最大装配力值，x表示工艺对接调整数据的偏差，ω表示组装质量验证算法的偏差调整值。

本发明构建了一个组装质量验证算法，该算法充分考虑了组装质量验证输出值Q，Q值越高，表示组装质量越好；Q值越低，表示组装质量越差；总样本数量n，即待组装的锂电池样本数量，n的值决定了样本的规模，样本数量越多，对整体组装质量的评估越准确；索引i，用于表示第i个样本或者第i个参数；第i个工艺对接调整数据的权重系数w_i，权重系数表示每个工艺对接调整数据的重要程度，通过调整权重系数可以对各个工艺进行优先级排序，提高对关键工艺的关注；第i个组装工艺的复杂度s_i，组装工艺的复杂度表示了组装过程的难易程度，复杂度越高，说明组装过程中存在的风险和困难越多，因此对于复杂度高的工艺，可以增加相应的权重系数，提高其在计算中的权重；第i个待组装锂电池的组装时间预估值t_i，待组装锂电池的组装时间预估值表示了组装过程的时间消耗，时间越长，存在的风险和质量问题可能越多，因此需要考虑时间预估值对组装质量的影响；第i个待组装锂电池零部件的最佳装配力值σ_i，表示装配所用到的装配力的大小，因此可以增加相应的权重系数，提高其在计算中的权重；第i个待组装锂电池零部件的最大装配力值β_i，待组装锂电池零部件的最大装配力值表示了零部件的装配强度，最大装配力值越大，说明装配强度越高，因此可以增加相应的权重系数，提高其在计算中的权重；工艺对接调整数据的偏差x，工艺对接调整数据的偏差表示了工艺之间的差异，通过对偏差进行积分，可以考虑工艺之间的协同效应；组装质量验证算法的偏差调整值ω，偏差调整值用于调整整个组装质量验证算法的输出值，通过调整偏差调整值可以对整个算法进行微调，提高算法的准确性和稳定性。

本发明通过获取锂电池组装示意图并对其进行标记处理，组装人员可以清晰了解锂电池的组装流程和零部件的位置，这有助于避免组装过程中的错误和混淆，提高组装准确性，在对锂电池组装示意图进行标记处理的过程中，可以根据零部件的装配顺序进行标记，这有助于组装人员按照正确的顺序组装零部件，确保组装过程的顺畅性和高效性，在对锂电池组装示意图进行装配模拟时，可以模拟零部件的装配过程并检测是否存在装配冲突，通过检测装配冲突，可以及时发现和解决零部件之间的干涉问题，避免后续组装过程中出现困难和错误，通过标记处理和零部件装配模拟，组装工作可以更加高效地进行，提前了解装配顺序和可能的装配问题，可以避免不必要的等待和重复工作，从而提高组装的效率和生产能力；通过基于零部件装配模拟数据进行受力结构分析，可以了解到组装过程中零部件之间的受力情况，这有助于优化装配力的分配，确保零部件之间的装配力适当，避免因装配过程中出现过大或过小的装配力而导致的装配问题，通过装配力适配，可以根据受力结构数据调整装配力，确保在组装过程中零部件不会受到过大的力，从而避免零部件的损坏和破坏，这有助于提高组装的质量和可靠性，通过进行多物理场耦合模拟，可以同时考虑组装过程中的多个物理场，如温度、电场、力学，这有助于分析不同物理场之间的相互作用，预测装配过程中可能出现的问题，并优化组装参数和条件，通过进行受力结构分析和装配力适配，可以确保在装配过程中零部件的装配力符合设计要求，这有助于提高产品的可靠性和耐久性，确保组装的产品能够承受正常使用和环境条件下的力学要求，通过对装配力进行适配和多物理场耦合模拟，可以预测和分析装配过程中可能发生的问题和缺陷，这有助于提前发现和纠正潜在的装配问题，减少产品的缺陷率和后续的质量问题；通过获取组装工艺数据，可以获得组装过程中各个步骤和参数的具体信息，这有助于确保工艺的准确性，避免因为缺乏正确的工艺数据而导致组装问题和质量缺陷，根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，可以确保组装过程中的装配力与预期的装配力一致，这样可以避免过大或过小的装配力引发的装配问题，提高组装的成功率和质量，通过对工艺对接调整数据进行组装质量验证，可以验证经过装配力对接调整后的工艺是否能够满足组装质量要求，这有助于提升组装的质量水平，减少产品的缺陷率，确保组装过程中各个零部件正确地安装和连接；通过根据组装质量验证报告数据进行组装工艺优化，可以识别和解决组装过程中存在的问题和缺陷，优化后的组装工艺可以弥补旧工艺的不足，提高组装质量，减少产品的质量缺陷和不良率，优化组装工艺可以消除生产中的瓶颈和冗余操作，提高生产效率，优化后的工艺可以减少组装过程中的不必要步骤和浪费，加快产品组装速度，从而提高整体生产线的产能和效率，自动化生产方案设计基于组装工艺优化数据，通过自动化装配设备和机器人等技术，实现组装过程的自动化，自动化生产可以减少人力资源的需求，降低人工成本，并减少由于人为因素而导致的质量问题，从而降低生产成本，通过自动化组装工艺数据的设计和应用，可以确保组装过程的一致性和稳定性。自动化设备可以按照预定的工艺参数和规范执行组装任务，减少人为误差的影响，提高组装结果的一致性和可重复性。因此本发明一种锂电池生产组装方法是对传统的锂电池生产组装方法做出的优化处理，解决了传统的锂电池生产组装存在着组装过程中的装配力的不适配以及自动化程度低的问题，提高了组装过程中的装配力的适配度，提高了自动化程度。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种锂电池生产组装方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取锂电池组装示意图；根据锂电池零部件对锂电池组装示意图进行标记处理，得到锂电池零部件标记数据；对锂电池零部件标记数据进行装配模拟，得到零部件装配模拟数据；

步骤S2：基于零部件装配模拟数据进行受力结构分析，得到受力结构数据；根据受力结构数据进行装配力适配，得到装配力适配数据；根据装配力适配数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据；

步骤S3：获取组装工艺数据；根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据；对工艺对接调整数据进行组装质量验证，得到组装质量验证报告数据；

步骤S4：根据组装质量验证报告数据进行组装工艺优化，得到组装工艺优化数据；基于组装工艺优化数据进行自动化生产方案设计，得到自动化组装工艺数据。

2.根据权利要求1所述的锂电池生产组装方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取锂电池组装示意图；

步骤S12：根据锂电池零部件对锂电池组装示意图进行标记处理，得到锂电池零部件标记数据；

步骤S13：对锂电池零部件标记数据进行零部件3D建模，得到零部件3D模型；

步骤S14：基于零部件3D模型以及锂电池组装示意图对锂电池零部件标记数据进行装配模拟，得到零部件装配模拟数据。

3.根据权利要求2所述的锂电池生产组装方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：基于零部件装配模拟数据进行装配衔接点提取，得到装配衔接点数据；

步骤S22：根据装配衔接点数据进行受力结构分析，得到受力结构数据；根据受力结构数据进行材料属性分析，得到材料属性数据；

步骤S23：根据受力结构数据以及材料属性数据进行装配力适配，得到装配力适配数据；

步骤S24：根据装配力适配数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据。

4.根据权利要求3所述的锂电池生产组装方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：

步骤S231：基于受力结构数据以及装配衔接点数据进行零部件相互受力计算，得到相互受力关联数据；

步骤S232：根据相互受力关联数据进行受力关联模型建立，得到力学关联模型；

步骤S233：根据力学关联模型对受力结构数据进行初始装配力计算，得到初始装配力数据；

步骤S234：根据材料属性数据进行弹性模量评估，得到弹性模量数据；根据弹性模量数据进行屈服强度计算，得到屈服强度数据；

步骤S235：根据屈服强度数据以及弹性模量数据进行断裂韧性评估，得到断裂韧性风险数据；

步骤S236：通过力学关联模型对断裂韧性风险数据进行装配力适配，得到装配力适配数据。

5.根据权利要求4所述的锂电池生产组装方法，其特征在于，基于受力结构数据以及装配衔接点数据进行零部件相互受力计算，其中零部件相互受力计算是通过零部件受力分析算法进行的，零部件受力分析算法如下所示：

式中，T表示相互受力结果值，p表示受力结构最大承载力，d表示受力结构的摩擦系数，f表示受力面积，q表示装配衔接点的尺寸差异系数，k表示受力方向平均受力值，z表示零部件的质量系数，g表示受力的损耗预测值，θ表示零部件受力分析算法的误差修正值。

6.根据权利要求3所述的锂电池生产组装方法，其特征在于，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：根据装配力适配数据进行装配力平衡计算，得到力平衡数据；

步骤S242：基于装配力适配数据以及力平衡数据进行三维几何模型构建，得到装配模拟几何模型；

步骤S243：根据装配模拟几何模型进行电磁影响评估，得到装配电磁评估数据；

步骤S244：根据装配模拟几何模型进行振动测试，得到振动测试数据；根据振动测试数据进行节点位移评估，得到节点位移数据；

步骤S245：根据装配电磁评估数据以及节点位移数据进行多物理场耦合模拟，得到物理场耦合数据。

7.根据权利要求6所述的锂电池生产组装方法，其特征在于，步骤S243包括以下步骤：

步骤S2431：根据装配模拟几何模型进行微观电场模拟，得到微观电场数据；

步骤S2432：根据微观电场数据进行非线性电磁响应分析，得到非线性电磁响应数据；

步骤S2433：根据力平衡数据对非线性电磁响应数据进行力电耦合处理，得到力电耦合数据；

步骤S2434：根据力电耦合数据进行电磁影响评估，得到装配电磁评估数据。

8.根据权利要求1所述的锂电池生产组装方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：获取组装工艺数据；

步骤S32：根据装配力适配数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据；

步骤S33：利用组装质量验证算法对工艺对接调整数据进行组装质量验证，得到组装质量验证报告数据。

9.根据权利要求8所述的锂电池生产组装方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：

步骤S321：对装配力适配数据进行装配物理参数提取，分别得到扭矩适配数据以及扭转力适配数据；

步骤S322：基于扭矩适配数据以及扭转力适配数据进行装配设计原则制定，得到装配设计原则数据；

步骤S323：根据装配设计原则数据对组装工艺数据进行装配力对接调整，得到工艺对接调整数据。

10.根据权利要求8所述的锂电池生产组装方法，其特征在于，步骤S33中的组装质量验证算法如下所示：

式中，T表示组装质量验证输出值，n表示总样本数量，i表示为索引，w_i表示第i个工艺对接调整数据的权重系数，s_i表示第i个组装工艺的复杂度，t_i表示第i个待组装锂电池的组装时间预估值，σ_i表示第i个待组装锂电池零部件的最佳装配力值，β_i表示第i个待组装锂电池零部件的最大装配力值，x表示工艺对接调整数据的偏差，ω表示组装质量验证算法的偏差调整值。