物料清单(Bill of Material,BOM)数据作为动车组转向架生产制造过程中的重要数据，逐渐成为企业重点关注的对象。传统的XBOM重构过程由于人员的经验、环境的限制、数据反馈不及时等原因,造成XBOM重构过程中不同环节接收到的信息不对等,...
详细信息
物料清单(Bill of Material,BOM)数据作为动车组转向架生产制造过程中的重要数据，逐渐成为企业重点关注的对象。传统的XBOM重构过程由于人员的经验、环境的限制、数据反馈不及时等原因,造成XBOM重构过程中不同环节接收到的信息不对等,严重影响了动车组转向架XBOM信息的一致性。本文的主要研究内容如下:(1)将数字孪生技术引入至动车组转向架XBOM重构过程中,构建了基于数字孪生的动车组转向架XBOM一致性重构框架,阐明了数字孪生模型运行过程中知识库的运行机制,并研究了数字孪生模型在不同BOM重构过程中具体的运行过程,为XBOM重构的数字孪生模型落地应用提供理论支撑。(2)研究了动车组转向架零部件本体之间的层级关系,建立了全局本体、重构本体和零件本体三种本体模型,并借助本体建模工具Protégé对建立的三种本体进行了验证,为XBOM一致性重构知识库提供本体数据基础。(3)研究了 XBOM一致性重构数字孪生模型中知识库的实现过程。构建了动车组转向架XBOM重构知识库的实现框架,并以动车组转向架现场运维数据为例,借助双向长短期记忆神经网络(BiLSTM-CRF)算法实现了运维数据中实体的命名识别。并以Neo4j图数据库作为知识库的数据存储工具,借助Python工具开发了动车组转向架XBOM一致性重构知识库交互系统,初步实现了知识库的本体检索、关系查询、实体识别等功能,实现了XBOM重构数字孪生模型中的知识库部分。(4)设计了动车组转向架XBOM一致性重构系统,对XBOM重构过程中BOM的流转机制进行了管理,并通过WBOM重构过程与知识库的应用,验证了本文构建数字孪生模型中知识库的运行机制,保证动车组转向架BOM管理与重构的合理性、准确性和一致性。
针对传统的动车组转向架失稳检测系统研制过程中出现设计数据追溯性差、模型复用性低、难以保证设计信息一致性,以及缺乏系统整体设计理念等一系列问题,将基于模型的系统工程(Modelbased system engineering,MBSE)应用于动车组转向架失...
详细信息
针对传统的动车组转向架失稳检测系统研制过程中出现设计数据追溯性差、模型复用性低、难以保证设计信息一致性,以及缺乏系统整体设计理念等一系列问题,将基于模型的系统工程(Modelbased system engineering,MBSE)应用于动车组转向架失稳检测系统的设计。在Arcadia建模方法的基础上,结合功能定义分析方法对动车组转向架失稳检测系统进行架构设计:通过运行分析、系统分析、逻辑架构分析和物理架构分析4个层次建立其失稳检测系统“黑盒”到“白盒”的架构模型;通过识别功能、表达功能和评估功能3个环节对功能进行定义分析,并借助状态机仿真方式验证最终架构的逻辑正确性。研究表明:在动车组转向架失稳检测系统架构设计过程中,采用基于模型的系统工程方法建立的模型具有可追溯性和可复用性,可以在设计早期对系统进行整体设计,降低决策风险,对动车组转向架的研发有着积极的推动作用。
暂无评论