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面向智能制造的航空发动机协同设计与制造

2016/5/9    来源:互联网    作者:陈冰      
关键字:航空发动机  协同设计  协同制造  
智能制造技术是在信息化、数字化、网络化基础上,将人工智能引入制造理论及生产运行过程中,形成以存储、计算、逻辑、推理为特征的机器智能所驱动的产品制造技术。目前,统一模型驱动下的协同研制已经成为航空发动机产品研制的未来发展模式。在此背景下首先分析航空发动机产品研制的现状,从基于模型的数据集成、基于工艺系统协同的智能加工技术、基于CoE模式的组织协同、工业大数据驱动下的过程协同和基于CPS的协同优化等方面探讨了智能制造环境下协同设计制造发展趋势,为航空发动机协同研制技术的发展提供了有益的参考。

    智能制造制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。欧美发达国家均采用工业化和信息化深度有机融合的模式提升制造业水平。2012年德国政府提出了基于工业4.0的国家发展战略,其核心是智能产品和智能工厂。2012年2月美国政府出台“先进制造业国家战略计划”,2013年1月,美国总统执行办公室、国家科学技术委员会和高端制造业国家项目办公室联合发布了《国家制造业创新网络初步设计》。美国创新网络计划的核心是集中产学研力量推动智能制造、新能源以及新材料应用等先进制造业的创新发展,从而使美国在全球制造业新一轮变革中抢占先机,继续保持领导者地位。

    为了促进我国制造业的技术创新、产业结构升级,实现跨越式发展,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确指出,加快建设制造强国,以信息化和工业化深度融合为抓手,实施“中国制造2025”,构建以智能制造为重点的新型制造体系是增强我国综合国力和国际竞争力、保障国家安全和民族复兴的国家战略。

    航空发动机是具有客户需求复杂、产品组成复杂、产品技术复杂、制造流程复杂、试验维护复杂、项目管理复杂、工作环境复杂等特征的典型复杂产品,集中了工业制造和信息行业中的高精尖技术,最能体现国家的工业基础、科技水平和国防实力,被誉为现代工业“皇冠上的明珠”,目前已经成为“中国制造2025”和“国防科技工业2025”的重点突破方向。

航空发动机协同设计与制造现状分析

    航空发动机研制是一项多领域迭代耦合过程。由于航空发动机具有几何形状复杂、性能要求高、研制信息量大、涉及学科多、制造工艺难、研发周期长等特点,其研制需要由多团队、多学科、多设计所、多制造企业共同参与完成。

    发达国家先进航空制造企业已经大量采用各种基于项目或公司之间大协同,呈现出研制组织的多区域协同、研制过程的多领域协同和业务活动的多学科协同的特点。例如美国洛克希德·马丁公司主导的重大军用飞机研制项目JSF,建立了支持产品全生命周期的虚拟产品研制平台,支持全球50多家合作伙伴全方位协同;罗·罗构建了开放式的协同框架与平台,面向产品全生命周期支持公司全球设计、制造和维护等业务单元的高效协作。普惠利用覆盖航空发动机研发全过程的PLM技术来增强企业的创新能力,使产品充分体现出气动、结构、机械设计、性能、控制等技术领域的最新成就,获得了显著的经济效益。

    我国航空发动机行业面临设计制造厂所异地分离,预研产品和定型产品多品种小批量混线研制模式等诸多难题,经过各厂所共同努力已经初步建成满足航空发动机公司级的协同研制平台,支持航空发动机公司级以型号产品为中心的多行业、跨地域、多厂所联合研制的协同工作。

    随着工业4.0的兴起,智能制造成为制造业变革的主线,在此背景下,揭示航空发动机协同设计与制造的内涵,刻画航空发动机协同设计与制造过程各要素之间的耦合交互行为关系成为关键。据此,如何在智能制造模式下进行航空发动机协同设计与制造成为一个热点。本文拟从3个横向维度(数据集成、过程集成和组织集成)和3个纵向维度(设计/设计协同、设计/制造协同、制造/制造协同)进行讨论和分析。

基于模型的数据集成

    数据集成是实现航空发动机协同设计与制造的基础和保障,统一的产品数字化定义是实现智能制造的基石。产品定义经历了二维图纸数字化、二维数字图纸+三维模型到基于模型的产品数字化定义。

    MBD与其说是产品数据的表征方法,不如说是统一的产品数字化定义模式,MBD是通过定义特征和控制特征关系完成模型定义的方法。MBD的核心是基于特征定义的三维模型,围绕三维模型集成了包括设计、工艺、制造、检验等各部门的信息,形成单一数据源,成为产品设计与设计、设计与制造和制造与制造之间统一的信息载体,并且可以根据协同研制需求提供不同视图用于装配、仿真、工艺设计等。同时MBD能够通过对设计、制造等工程特征进行语义描述,融合可更新的工程知识。

    MBD模型中主要管理两类数据,一类是几何信息(几何模型);一类是非几何信息(标注信息)。非几何信息基本不是独立存在的,而是与几何特征有关,并通过特征关系实现关联。几何信息通过CAD系统进行管理,而非几何信息通过产品数据管理系统进行存储和管理,通过这种机制就实现了几何信息与非几何信息的高度集成。这种集成机制解决了航空发动机产品研制过程中设计与设计、设计与制造、制造与制造协同过程中的数据集成问题(图1)。

图1 基于MBD的设计制造协同

图1 基于MBD的设计制造协同

    设计与设计协同过程:在设计与设计协同过程中,由于航空发动机结构复杂性,设计更改频繁,以往的二维设计模式难以满足,既不能保证设计数据的关联性,增加了设计更改的工作量;同时无法保证总体与各单元设计进行并行协同设计。基于MBD模型,航空发动机部件设计单位可以建立气动、结构、强度、热力、传热、燃烧等多领域仿真环境,开展多学科综合优化设计技术及实现设计过程中主要专业的协同与并行。

    设计与制造协同过程:航空发动机设计过程中存在设计与工艺的协同,主要任务是对产品的设计进行可制造性分析和工艺审查,同时对某些生产准备周期长的零件,可以提前进行工艺准备(毛坯设计、工装设计等),基于MBD单一数据源的出现能够保证在统一的数据模型下进行工艺设计及工艺准备工作,针对长周期关键零件实现设计制造协同。

    制造与制造协同过程:制造过程覆盖了工艺设计、工装设计、加工、装配等诸多环节,这些制造活动之间存在着数据交互和集成,工装设计、数控加工和装配工艺设计都需要数据模型作为单一数据源,进行并行协同工作。

基于机床-刀具-工件-工装协同的智能加工技术

    新一代航空发动机大量采用高性能/轻量化复杂薄壁整体结构,以最小结构重量满足高性能比要求,其服役性能对制造偏差和应力集中极为敏感,对零件表面完整性、工艺过程质量可靠性、一致性要求极为苛刻。必须从机床-刀具-工件-工装形成工艺系统开展协同制造技术研究,实现工艺过程准确预测和精确调控,保障关键零件制造过程质量精度一致性和工艺过程的鲁棒性。

    实现机床-刀具-工件-工装协同的智能加工,必须突破智能加工工艺模型建模技术、基于物理模型的工艺仿真优化、基于测量的工艺过程调控技术以及智能机床及组件技术,面向协同的智能加工技术框架以及智能加工实现过程如图2和图3所示。

图2 面向协同的智能加工技术框架

图2 面向协同的智能加工技术框架

图3 智能加工实现过程

图3 智能加工实现过程

    智能加工工艺模型应该具备基于智能的模型自主学习、自适应进化、推理决策与自适应调控等功能。通过构建自学习自进化知识模型,采用先进的检测、加工设备及仿真手段,集成已有加工知识和经验实现对加工过程仿真、预测,以及进行实时监测、描述与控制,最终使加工系统能根据实时加工工况自动选取最优加工参数与加工状态,从而获得最优的加工性能与最佳的加工质效。

    刀具-工件-夹具协同交互行为与识别:通过刻画工件形貌和加工过程的映射关系,揭示工艺系统界面耦合作用对界面交互行为的影响机制;分析实时工况的特征表现形式,研究基于DS理论和多传感器信息融合工况特征在线识别方法。

    基于实时监测的自主学习与模型进化:通过实际加工过程中主动激励与系统响应的侦测方法及基于智能感知和侦测信息的模型参数辨识方法,建立不同工序间多态模型,揭示工件形貌及模态的演化机理。

    面向实际工况的智能决策与工艺过程自适应调控:研究标准工况与实际工况的差异和决策行为之间的映射关系,建立工况差异对交互作用影响的灵敏度分析方法和随机扰动补偿模型。研究工艺参数和装卡系统状态的自适应调整方法,建立面向离散事件和随机扰动的智能决策模型和工艺过程自适应调控方法。

责任编辑:屈婷婷
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