数字孪生驱动的机身形状控制方法

Journal of Zhejiang University (Engineering Science)(2022)

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Abstract
针对人工调整机身筒段形状过程中存在的精度低、效率低以及局部过大应力的问题,提出基于数字孪生驱动的机身形状控制方法,搭建融合形状控制策略优化算法和虚拟调试技术的数字孪生系统. 在实时数据的驱动下,实现机身形状控制系统物理空间与虚拟空间的数据交互、动态映射. 研究结合遗传算法和深度学习的形状控制策略优化问题,通过ANSYS批处理多载荷步的方法,验证形状控制策略的可用性,在保持机身筒段应力均衡的状态下调整机身形状. 实验结果表明,利用构建的数字孪生系统和形状控制策略,可以有效地将筒段形状控制精度提高25.8%,将筒段形状控制效率提高414.3%,将局部最大应力减小42.5%.
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digital twin,fuselage shape,genetic algorithm,deep learning,strategy optimization
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