数字孪生技术 课件 第6章 基于数字孪生的工艺优化

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Technologies智能制造工程专业核心课程第六章基于数字孪生的工艺优化06数字孪生实现工艺优化是通过数字技术和模拟仿真技术将实际工艺过程建模成数字孪生系统，然后通过对数字孪生系统的分析和优化来提高工艺的效率和性能。包含章节内容：第一节知识及其表达第二节模型与数据双驱动的优化第三节基于数字孪生的装配优化1知识及其表达数字孪生实现工艺优化是通过数字技术和模拟仿真技术将实际工艺过程建模成数字孪生系统，然后通过对数字孪生系统的分析和优化来提高工艺的效率和性能。数字孪生实现工艺优化在于构建以知识工程的知识模型管理框架结合数据智能方法的“模型+数据”驱动的优化应用系统框架。图1数字孪生实现工艺优化的步骤一、知识金字塔从传感器数据到工艺优化的整个过程可以用知识金字塔来描述，即将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的层次体系。原始观察及测量获得了数据，分析数据间的关系获得了信息，在行动上应用信息产生了知识，智慧关心未来，它含有暗示及滞后影响的意味。在实际操作中，人工智能系统需要根据输入的数据，提取信息，构建知识，形成智慧。人工智能系统在这个过程中会不断学习、适应和进化，以更好地处理问题和实现预设的目标。1知识及其表达二、知识表示（KnowledgeRepresentation）知识表示（KR）是将现实世界中存在的知识转换成计算机可识别和处理的内容，是一种描述知识的数据结构。KR的五个角色RoleⅠ真实世界中知识的抽象替代RoleⅡ本体论的集合RoleⅢ不完整的智能推理理论RoleⅣ高效计算的媒介RoleⅤ知识的中间体1知识及其表达二、知识表示传统的知识表示方法：（1）一阶谓词逻辑表示法（2）产生式规则表示法（3）框架表示法（4）语义网络表示法知识表示方法优点缺点一阶谓词逻辑表示法自然性、明确、精确、灵活、模块化知识表示能力有限、存在组合爆炸、语义表达能力低产生式规则表示法自然性、有效性、一致性、模块化非结构化、效率低框架表示法自然性、结构化、继承性、模块化不能表示过程性知识、缺乏明确的推理机制语义网络表示法自然性、结构化、联想性、自索引性非严格性、复杂性1知识及其表达二、知识表示知识表示的研究趋势和动态包括以下四个方面：（1）符号与表示学习的融合统一基于符号的知识表示方法具有严密性、自然性、通用性、知识易表达等优点，但也存在计算效率低、无法捕捉隐含语义知识等不足。而基于表示学习的知识表示方法计算效率高却存在可靠性低，推理效果不佳等问题。研究基于符号逻辑与表示学习融合统一的知识表示方法有助于知识表达性能的进一步提升。1知识及其表达二、知识表示（2）面向事理逻辑的知识表示以实体、实体属性、实体与实体或属性之间关系为核心的知识图谱缺乏针对事件之间的演化规律与模式的知识挖掘，挖掘面向事件实体、事理逻辑关系，如顺承、因果、条件、上下位、组成等的事件知识表示方法对认识和分析人类行为与社会发展变化规律意义重大。1知识及其表达二、知识表示（3）融合时空间维度的知识表示现实世界中，许多知识具有时间和空间属性，从时空维度拓展知识表示对许多特定领域具有较强的现实意义。

（4）融合跨媒体元素的知识表示当前的知识图谱主要以文本为主，跨媒体元素包括声音、图片、视频、音频等数据对于丰富和增强知识图谱的知识语义具有重要作用。1知识及其表达三、知识推理知识推理是利用已知知识推断出新知识的过程：（1）基于逻辑规则的知识推理（2）基于表示学习的推理（3）基于神经网络和强化学习的推理1知识及其表达2模型与数据双驱动的优化模型驱动方法与数据驱动方法是指导工程人员研究工程系统的两大方法论。数据驱动方法通过计算机从大数据样本中学习其中蕴含的规律与演变，并利用学习到的规律进行行为或状态预测。模型驱动方法通常以机理模型或者知识规则的形式展现，通过构建专门的知识系统或专家经验库来解决特定问题。一、模型驱动方法目前，常用的模型驱动方法主要包括三类：(1)模式分析(2)概率模型(3)优化模型模型驱动方法借助已有的领域知识、专家知识等，分析研究对象的运行机制和原理，并建立机理模型来描述因果关系。模型驱动方法可充分利用已有知识，包括已有机理模型与公式知识、规则经验知识以及特定领域知识。2模型与数据双驱动的优化二、数据驱动方法根据模型分析所用理论工具不同，数据驱动方法可分为：统计分析方法：关注于分析样本数据或数据集的特性人工智能方法：关注于构建描述研究对象的近似模型数据驱动指通过对数据的分析和实验验证等手段，以事实为依据来制定决策和解决问题。数据驱动强调以事实为依据，根据事实进行决策。2模型与数据双驱动的优化二、数据驱动方法机器学习从训练方法上可以分为：监督学习：从标记的训练样本中学习来解决分类或回归问题无监督学习：从未标记的数据中学习来实现聚类或数据降维半监督学习：从不完整的训练数据中开发数学模型，其中部分样本输入没有标签。机器学习是人工智能的一个分支，通过利用从数据中获得的经验和知识来进行计算、统计和预测。机器学习包括深度学习（DeepLearning,DL）和强化学习（ReinforcementLearning,RL）。深度学习允许模型在没有明确编程的情况下根据大型数据集进行分类、预测或决策。2模型与数据双驱动的优化二、数据驱动方法设x、y、θ分别表示神经网络的特征、数据集的标签和参数。对于输入、输出和参数的所有可能值的集合分别被称为输入空间X、输出空间Y和参数空间Θ。数据驱动模型的任务是将数据集的实例从X映射到Y，同时在Θ中找到全局最优解。2模型与数据双驱动的优化三、模型驱动与数据驱动方法的区别与联系

模型驱动数据驱动优点内涵广发，便于多学科知识集成理论支撑较完备可解释性强执行效率高无需精确建模算法通用性强解空间大范围覆盖持续学习和进化开源工具支撑完备缺点大规模复杂问题知识机理不清晰知识获取代价高解空间非完备覆盖难以持续学习进化理论分析困难可解释性差解空间维度灾难依赖高质量数据依赖强大算力2模型与数据双驱动的优化四、模型与数据双驱动融合方法按照研究对象模型表达的难度可大致分为四类：1）物理模型可完全获取2）物理模型可准确获取但不精确，包含有限的不确定性3）物理模型可获取，但复杂性高，非线性强，时变性强4）物理模型很难构建，不可获取2模型与数据双驱动的优化四、模型与数据双驱动融合方法模型与数据联合驱动典型模式:1）并行模式2）串行模式3）引导模式4）反馈模式2模型与数据双驱动的优化基于数字孪生的装配优化是利用数字孪生技术对物理产品或系统进行虚拟模拟和优化的一种方法。包括设计优化：通过优化产品设计，减少零部件数量和复杂度，简化装配过程，降低装配成本和时间。工艺优化：通过优化装配工艺流程，合理安排装配顺序，减少装配工序，提高装配效率。设备优化：选择合适的装配设备和工具，提高装配精度和速度，减少操作工序和人力成本。人力优化：培训和提升操作人员的机能水平，提高装配操作的准确性和效率。质量优化：建立严格的质量体系，加强对装配过程中的质量监控和检测，确保产品质量达到标准要求。3基于数字孪生的装配优化一、装配知识及其表达1．知识的表示(1)一阶谓词逻辑表示法(2)框架表示法(3)基于神经网络的知识表示(4)知识图谱2．知识推理3基于数字孪生的装配优化二、模型和数据双驱动的装配优化方法1．模型驱动方法模型驱动的方法主要以模式分析、概率模型和优化模型等理论工具为基础构建研究对象分析模型，并进行求解。①模式分析是在针对工程应用问题时，通过物理现象的实验和充分观察，建立状态量和观测量之间的数学关系，并利用大量场景进行验证，最终形成统一的机理模型和关联规则。但是该方法过于依赖于研究人员的技术经验，模型完备性和合理性都需要长期的测试验证进行改进。3基于数字孪生的装配优化1．模型驱动方法②概率模型以概率分析理论为基础，将事件发生的不确定性以概率形式进行表示和推广，从而评估事件发生的可能性。该方法需要依据假设条件和统计数据获得概率模型形式和模型参数，具有天然的数据驱动方法联合能力。③优化模型是以目标和约束的方式对待解决的问题进行描述，通过相关的算法搜索可行解或最优解。该方法模型构建简单明确，但是在最优解搜索求解方面存在难度，一是求解过程可能较长，二是求解结果在非凸场景下无法保证最优。3基于数字孪生的装配优化2．数据驱动方法数据驱动建模是通过对系统采集的大量观测数据运用模式学习和统计学等理论进行充分分析，建立系统输入变量、可观察变量及预期输出变量之间的模型，即以数据为基础去发现系统模型。3基于数字孪生的装配优化3．数据与模型双驱动方法机理建模方法精确度高、适应性强,但在诸多限制条件，比如充分可靠的先验知识、大量的实际经验、对生产过理的深刻认识等，在面对复杂非线性过程时建模难度极大，造成在实际生产活动中模型的开发周期较长。数据驱动方法仅依赖样本数据，需要在极少先验知识的前提下能够较好地拟合复杂过程中的非线性特性，但因为样本数对特征的覆盖区域有限而降低了方法的准确度，盲目扩大样本数据集的范围会导致模型复杂且求解难度增加。模型和数据相互联系的双驱动方法可以解这个问题。3基于数字孪生的装配优化三、基于数字孪生的装配优化在基于数字孪生的工艺优化中，知识及其表达指的是将工艺相关的知识和信息通过适当的方式进行表达和传递，以便在数字孪生模型中进行分析和应用，这些知识包括工艺规程、工艺参数、工艺优化经验和专家知识等。在数字孪生模型中，这些知识可以通过符号表示、数值化描述、规则定义等方式进行表达，以便模型能够理解和应用这些知识来进行工艺优化，通过合理地表达和传递知识，可以更好地利用数字孪生模型进行工艺优化，提高生产效率和质量。3基于数字孪生的装配优化3基于数字孪生的装配优化所构建的高精密数字孪生体中包含了产品集成信息和实际测量信息。产品数字孪生体的信息在层次结构上可以分为结构BOM、工艺约束集、动态稳定性约束集、静态稳定性约束集和动静态耦合约束集。这些信息存储在MBD模型文件中，为实现几何模型的高保真度，将理想的几何模型生成一棵用装配特征描述的树，根据此特征树，建立点云的配准树，通过点云特征快速生成方法，将离散的没有拓扑关系的点云快速映射到理想特征树上。将装配特征分为关键装配特征和非关键装配特征，从而建立了一棵共融规则树，规则树优化了精细配准方法。3基于数字孪生的装配优化面向复杂装配过程的动态装配质量闭环控制过程（1）装配实体动态数据的实时控制在复杂的装配过程中，利用传感器和专业的测量设备实现装配状态信息的实时感知。针对实时采集的多源、异构装配数据，在预定义的装配信息处理与提取规则的基础上，对多源装配信息关系进行定义并进行数据的识别和清洗，在此基础上进行数据的分析与挖掘，实现多源异构数据的集成。多源异构数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。对于非结构化数据类型具有不同的处理方式，如图像数据可以采用卷积神经网络进行识别处理，对于噪声、XML类数据可采用自然语言处理（NLP）进行识别处理。3基于数字孪生的装配优化面向复杂装配过程的动态装配质量闭环控制过程(2)虚实之间的关联与映射在虚实数据融合、并联、同步的基础上，实现装配实体与数字孪生体之间的关联与映射。对统一规范化处理的装配实体数据，匹配数字孪生体中的各个装配要素。目前数据的融合方