机械工程学报

作者：谭建荣, 高铭宇, 徐敬华, 王林轩, 贾晨, 张树有, 王康

单位：1. 浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室 杭州 310058;2. 浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室 杭州 310058;3. 浙江省先进制造技术重点实验室 杭州 310058;4. 浙江大学设计工程研究所 杭州 310058;5. 香港理工大学护理学院 中国香港 999077

关键词：数智化正向设计,制造装备与过程,可靠性模型,数字孪生,选择性激光烧结,激光增材制造；

基金：国家自然科学基金重点(51935009，U22A6001)、国家重点研发计划(2022YFB3303303)、浙江大学IDEA创新设计(188170-11102)、浙江省科技计划(LZY22E060002)和浙江省先进制造技术重点实验室开放基金(2023KF04)资助项目。

针对制造装备与过程在精度和能效等方面的共性设计难题，提出具有泛化能力的数智化正向设计方法，从设计需求出发，根据制造装备的多模态信息对能耗、材料消耗和制造可靠性进行计算，以增强自感应、自适应、自学习和自决策能力，满足正向设计需求。将制造装备分解为控制系统、传动系统和辅助系统，并建立相应的能耗数学模型。以增材制造装备协同优化为例，从热力学能量转化角度，阐释增材制造装备的能耗组成，引入以热对流和热辐射为边界的非线性瞬态温度场模拟方法，基于模拟方法对增材制造过程所消耗的能量和材料进行精准推算。建立制造装备可靠性模型，对制造过程中的失效事件进行概率统计分析。采用平均无故障间隔时间对可靠性进行描述，建立综合工况下平均无故障间隔时间的基本概率函数。以汽车燃油颈管为例，使用高算力平台，基于非均匀有理B样条曲线的几何建模内核，对三维非网格的概念设计原型进行精准表达，实现数字孪生驱动的虚拟制造与打印。使用激光增材制造装备进行物理实验，对制造过程中消耗的能量和材料进行测量，能量消耗预测的平均绝对误差为11 822.62 J，平均绝对百分比误差为0.083 4，均方根误差为16 845.69 J。材料消耗预测的平均绝对误差为0.003 0 g，平均绝对百分比误差为0.071 3，均方根误差为0.004 1 g。实验表明，数智化正向设计方法在面向高效高精低碳的制造装备多工况服役中具有重要应用价值。

来源：2023年第19期

《机械工程学报》期刊编辑部

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