运用智能产品进行船舶智能设计 基于生活和工业4.0环境外文翻译资料

 2022-11-06 14:58:40

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运用智能产品进行船舶智能设计

基于生活和工业4.0环境

Joo Hock ANG 新加坡胜科海洋有限公司;和英国格拉斯哥大学

邮箱 joohock.ang@sembmarine.com

Cindy GOH 英国格拉斯哥大学工程学院

邮箱 Cindy.Goh@glasgow.ac.uk

Yun LI 英国格拉斯哥大学工程学院

邮箱 Yun.Li@glasgow.ac.uk

摘要

随着世界的联系变得越来越密切,客户的需求和愿望更倾向于定制产品,其设计和制造方式必须适应。被认为是制造业价值链未来发展的主要动力,“工业4.0”(i4)在全球迅速崛起。基于计算机智能的计算机自动化设计(CAutoD),是i4设计模型实现大批量生产以降低成本的大规模定制的关键推动因素之一。本文展示了CAutoD如何实现i4概念,用于未来船舶和智能船舶基于生活的智能设计。根据i4和CAutoD界面的概述,引入了一种智能船舶设计技术,以形成整个船舶设计过程的自动闭环方法。然后讨论这一路线图的关键挑战和未来发展方向。最后,开发了将变形和自由形变的概念嵌入到演化算法中的框架,以自动化船体形状的设计和优化过程的方法。

关键词

船舶设计; 行业4.0; 电脑自动化设计; 智能设计; 进化算法

一、引言

在虚拟和物理空间中,世界越来越多地相互联系。 同时,客户的需求和兴趣正在发展,从批量生产的产品到定制产品。 互联网在20世纪90年代的到来和普及有助于以前所未有的方式推动人与系统之间的相互作用。 行业4.0(i4),德国政府最近引入的概念工程“第四次工业革命”旨在革新产品的制造和制造[1]。 它涵盖了网络物理系统,物联网,大数据等概念。 i4支持设计和制造趋势,朝向更高的创造力,更低的成本和更好的响应客户需求,同时提供按需生产的最佳和智能解决方案[2]。

通常称为虚拟快速原型的CAutoD是传统计算机辅助设计(CAD)的扩展[3]。 它利用生物学启发的机器学习技术,如进化算法(EA)来智能地搜索和评估创新和最佳解决方案的设计空间。 加上强大的评估工具,这形成了一个闭环,使设计过程完全自动化。

造船是一个非常复杂的过程,涉及许多学科和利益相关者,通常位于多个地理位置。这也是一个昂贵而冗长的过程,新船的成本是数十亿到几亿,需要很多人月的建设。近期燃料价格波动和严格环境法规的增加正在改变船舶的设计和建造方式。这些宏观层面的因素和较短的上市时间压力使得船舶能够更有效率地以最具成本效益的方式构建。船舶设计通常包括四个阶段 - 概念设计,合同设计,初步设计和细节设计。这些设计过程是高度迭代的 - 在最终设计被认为是最佳的之前,需要重新设计和更新人力资源。传统上,设计改进或设计优化通过手动进行,船舶设计师依靠他们的经验和传统的CAD和基于仿真的设计(SBD)工具来进行这一设计。随着计算方法和高性能计算(HPC)的进步,更多的高端优化(即EA)和性能评估程序(即计算流体动力学(CFD))的使用在船舶设计过程中变得越来越普遍。然而,由于缺乏“近距离”方法,在海洋工业中采用这些先进技术是有限的,因为设计可以完全自动化,很少或根本没有用户依赖。

为了增加这一点,许多相互竞争的设计和性能目标被证明是传统设计方法完全自动化的一个缩影。另外,随着船上安装设备和监控系统的先进水平的提高,环保意识的增强和新规则的提高,产品通过生活成为设计阶段要考虑的重要课题。为了及时了解,造船厂不断寻找新的方法来利用最先进的技术。 i4,这将彻底改变未来产品的设计方式似乎是一个有希望的候选人来适应账单。在本文中,我们将探讨如何将CAutoD集成到整个i4智能船设计概念中。本文分为5个部分。首先,在第二部分中给出了工业4.0和CAutoD的概述。在第三节中,我们来看一下智能船设计 - 如何将CAutoD与i4连接起来,形成一个自动化的闭环设计过程。在本节中,我们还将着重介绍智能船设计的挑战和未来的发展方向。此后,船舶设计的一个特定方面,即船体形状设计和优化(HFDO)在第四部分中有详细介绍。具体来说,我们将变形和自由形变的概念嵌入到EA中,以使船体形状的设计和优化过程自动化。最后,本文将在第五节总结总结。

二、工业4.0和计算机自动化设计

1.行业4.0概述

建立在融合真实虚拟空间的网络物理生产系统(CPPS)的基础上,工业4.0(i4)是一个将物联网,服务,数据和人员结合在一起的协同网络。它首先来自2011年德国政府的高科技战略项目[5],通常被称为第一次工业革命。如图1所示,i4在成功实施后,可将传统的生产从分散和隔离的部分转变为完全集成,自动化和优化的生产流程,从而提高人员(供应商,生产商,客户)以及机器之间的更高效率和更紧密的制造关系[1]。 因此,它被广泛认为是制造业或“未来工厂”的生产力和增长的未来。

将i4应用于产品设计和制造公司有很多好处。首先,它开创了将客户需求和偏好纳入产品开发过程的新途径。它还提供了创造价值和新颖商业模式的新途径[2],以及提高资源效率。通过实时优化网络实现资源和产品之间的紧密联网,可以实现机械与系统其他部分之间更好的通信,从而显着降低与开发过程相关的浪费。 i4的一个关键优势是灵活性 - 基于i4原则的任何系统应该能够灵活地响应生产,中断和故障的最后一刻的变化。此外,i4通过制造过程中的端到端透明化,有助于优化设计和决策[2]。然而,为了使i4成功,需要对整个价值链中的当前系统和基础设施进行改造和重新开发。

bull;虽然i4相对较新,但已经建立了许多相关的概念和技术,并且这将继续增加。图2概述了i4平台及其相关技术。这些包括:智能工厂 - 智能工厂可以定义为网络物理系统(CPS)通过物联网(IoT)进行通信的工厂,并协助人员和机器执行任务[6]。通过CPS,机械,存储系统和生产设备可以自主地交换信息,触发动作和独立控制[7]。横向和纵向系统集成允许企业查看数据和系统网络,跨不同学科和价值链的协作。它集成了不同的层次,如物理世界维度,多域方法,调度模型,设计视图,软件工具,物理组件,等等[2]。智能工厂使生产成为客户特定的,高度个性化的,但仍然可以通过保持从自动化生产获得的效率而获利。智能工厂的其他组件包括使用3D打印的添加剂制造,支持虚拟培训的增强现实和在智能装配线上部署的在职指导和自主机器人。

bull;互联网 - 有许多术语描述互联网对i4的应用,包括所有互联网(IoE),物联网(IoT),人力资源(IoP),互联网服务(IoS)以及最近的 “互联网 ”。 一切互联网(IoE)是一个广泛的术语,指的是连接到互联网的设备和消费产品,并配有扩展的数字功能。 物联网(IoT)是嵌入电子,软件,传感器和网络连接的物理对象或“东西”网络,使这些对象能够收集和交换数据[8]。 使用IoT设备和嵌入式计算传感器,它允许实时响应更多的预测性维护与状态监测[4]。

bull;商业信息学 - 商业信息学由一系列支持不同业务功能有用的通信,存储,分析数据和信息的技术组成。通过云计算,可实现实时数据传输和可扩展性,工业监控系统。它还提供基础架构,平台和软件作为服务,使得方便的按需网络访问共享的可配置计算资源池[9]。大数据分析在这里被应用,以确保有针对性的创新,营销和决策的数据可用性。数据挖掘可以提取从大数据获得的有用知识,并用于各种业务流程,例如改进设计或制造流程,调整销售和营销策略,另一方面,机器学习方法可以在这里应用于预测分析或预测建模,以便识别风险和未来的机会。产品生命管理(PLM)可以帮助有效和成本有效地管理产品的整个生命周期,正确从想法,设计和制造到服务和后续处置。

bull;智能设计 - 智能设计包括技术和工具的组合,帮助智能产品设计,包括计算智能,SBD,设计自动化。 在这种情况下,通过使用SBD和计算智能技术自动化产品场景的仿真,可以有助于快速测试和开发创新设计,从而转化为更好的产品和收入。

2.计算机自动化设计

为了保持竞争力,公司一直在寻找降低成本和提高其产品质量的方法。 为了实现这一点,传统的物理原型不再是产品开发的唯一选择,而是可以满足虚拟原型设计,其旨在实现多个目标,例如最大输出,减轻重量,成本效益,等等。 虚拟原型使用SBD软件在构建实际物理原型之前模拟和验证设计概念的性能。 它也可用于调整和改进现有设计。 通过虚拟原型,工程师现在在投入时间和金钱来构建物理原型之前,已经开始探索许多设计方案了。 这种方法的明显好处是缩短了上市时间,成本和产品性能和可靠性水平。

CAutoD是一个集CAD,计算智能和虚拟样机的设计自动化概念。它比传统的虚拟原型更进一步,现有的设计可以被优化并创建创新的设计。在任何新产品设计的背景下,这将涉及在已知范围(即优化)中找到最佳设计和/或通过学习(即创建)找到新的更好的设计[3]。这可以被制定成搜索问题,并使用诸如遗传算法(GA),粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)等计算智能方法来解决。这些生物灵感的搜索方法模仿自然进化的自然过程。他们以类似于人类设计师的智能方式利用过去的试用信息[3]。图3显示了CAutoD如何通过耦合计算智能方法和性能评估来形成产品设计的闭环。通过消除人为干预的需要,通过智能计算机算法进行优化设计的搜索,从而大大减少了设计时间和用户依赖性。

3.将CAutoD整合到i4

如前面部分所述,智能设计是i4中的重要组成部分,其中包括诸如计算智能,SBD等概念。 CAutoD具有与i4智能设计类似的特征,如计算智能以及设计自动化。 此外,CAutoD整合了虚拟原型设计和设计优化,可用于补充i4中的智能设计。 除了改进整体设计过程之外,CAutoD还可以支持开发其他i4概念,如智能工厂,业务分析,等等。在表1中,我们提供了一个表示i4智能设计和CAutoD之间关系的对应矩阵。

三、 智能船设计

1.智能船设计理念

智能船舶设计在本文中被称为智能船舶设计过程,具有相互联系的特征,可以使用计算智能技术提升和改善整个造船过程。 重要的是要注意“船只设计”和“智能船”设计之间的区别。 前者代表了设计船只的智能方式,即更高效和更有效的设计方式,这是本文的重点,而后者则代表着设计聪明的船舶,即具有内置智能功能的船舶。

在本文中,我们的智能船设计理念基于i4,反过来又支持i4在船舶设计应用中的发展。 凭借智能船舶设计,设计过程应完全数字化并连接在一个网络中,从而可以对从制造,在役操作,大数据获取的关键信息进行自我收集和分析,从而提供自动反馈链接影响新的设计过程。 它还可以包括建议如下的其他功能:

bull;更智能和强大的设计 - 良好的设计在很大程度上取决于设计人员的专业知识,面对世界各地老龄化人才;知识获取成为设计和施工的重要课题。 通过CAutoD,可以自动识别显式知识和重要信息,作为新设计师的有用工具。 利用虚拟现实,可以在施工前的3D模拟环境中进行冲突检查和设计改进,从而有助于减少错误导致的修复。 通过数据挖掘和机器学习,系统可以自动将有用数据转换回设计,甚至调整设计参数以适应任何新的要求。

bull;系统集成和网络连接 - 不同学科之间的设计整合,如结构,机械,管道,电气等。 设计流程特别与其他流程(如规划和建设)密切相关,从而允许根据客户需求和生产产量进行实时设计更改。

bull;最佳设计实践和产品生命周期的基准测试 - 通过大数据和数据分析,可以在内部和外部收集最佳设计实践,并将其与设计过程进行比较并纳入其中。使用产品生命周期管理,船舶的实际运行状况可以被取消,存储和考虑作为产品生命周期设计的一部分。

使用基于i4和CAutoD的概念以及上述特征,我们通过将CAutoD与网络物理系统和业务信息连接形成一个封闭的设计循环来概念化智能船舶设计应用的实例,如图4所示,并进一步解释为如下:

bull;CAutoD:设计过程首先从商业信息学的角度出发,从客户需求和可能的监管要求得到预测,并将其作为设计标准纳入CAutoD流程。它还采用其他设计标准,这些标准可以来自类似船舶类型的实际操作性能,例如天气状况,功率和燃料消耗模式,例如。在这个过程中,设计人员还可以根据客户或施工方面的反馈来调整其设计,例如所有者要求的变化和现场冲突。整个设计过程是基于单一3D模型开发的,其中各种利益相关者(如所有者,分类机构和不同学科的工程师)可以使用相同的模型访问,修改和更新[10],从而消除不必要的延迟和错误翻译中丢失的人为错误或工程细节。使用虚拟现实工具,工程师可以在施工前改进设计或检查潜在的冲突。高性能计算机与CAutoD一起高度利用高分辨率性能评估和模拟,如CFD。

bull;智能制造/网络物理系统:一旦获得了足够的最佳设计,就可以将它们进入网络物理模型,生产系统和工厂机械可以通过网络相互通信,通常称为网络物理生产系统(CPPS) )。 这些相互连接的系统和机器将把设计转化为车间内的制造结构,这些结构是根据最新设计和客户要求构建的。 它测量并考虑到生产力,浪费,例如 通过考虑库存最新库存水平和人力部

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