本发明属于生产质量追溯的技术领域，涉及了基于数字孪生的装配式套筒生产质量追溯系统，包括标样孪生创建模块、身份识别赋码模块、加工形貌同步模块、阻抗测量采集模块、孪生模型修正模块、虚拟性能仿真模块和数字档案生成模块；通过制备标准校验套筒并构建其三维数字模型；创建初始数字孪生体；同步刻划接触特征带；测量接触阻抗以生成形貌偏差数据集；依据该数据集修正数字孪生体，生成终态数字孪生体；在虚拟环境中对终态模型进行灌浆与握裹力模拟，得到预测性质量评价指标；最终生成完整的溯源数字档案，本发明解决了套筒内壁微观形貌难以量化检测、物理产品与性能数据关联弱、质量追溯困难的问题。
📄 2025119587006
📂 G06Q10_0639
👤 龙岩学院
📅 2025-12-24
本发明公开了基于数字孪生的工厂设备管理方法及系统，涉及工厂设备管理技术领域，包括以下步骤：建立时间片自分配机制，当检测到任一工厂设备反馈滞后时，自动划分该工厂设备的独立更新时间片，并以独立更新时间片为运行基准，令其余工厂设备在各自独立时间片下继续完成状态更新。本发明通过时间片自分配与反馈时序动态排序，使工厂设备在共享数字孪生平台下实现独立、连续的虚实状态更新，避免因个别设备反馈滞后引发全局等待与平台锁死。同时结合虚拟缓冲区、错时互锁及能量自平衡调节，动态协调设备运行节奏与能耗分布，使多设备并行运行过程中虚实交互保持稳定、有序与持续联动，从而提升设备管理的可靠性与运行连续性。
📄 2026101439288
📂 G05B19_418
👤 龙岩学院
📅 2026-02-02
本发明公开了一种基于数字孪生的智能生产线触控系统及方法，所述系统包括交互组件、中央处理器、控制组件以及仿真平台，交互组件包括触控装置和信号传递装置,中央处理器包括,交互组件将其产生的触摸动作数据通过信号传递装置发射至中央控制器，控制组件，中央处理器分析生成触控指令后，将其发送到控制组件，控制组件根据触控指令的内容控制智能生产线作业和停止，仿真平台用于仿真监控，建立虚拟仿真和实物的互联互通机制，中央处理器生成控制面板，操作人员通过触控面板生成触摸动作数据，中央处理器可通信地与仿真平台连接，实物反馈的现场数据实时驱动仿真模型，预测生产线是否符合预期要求，及时止损，同时进行协同测试。
📄 2021102412580
📂 G05B19_418
👤 常州信息职业技术学院
📅 2021-03-04
本发明提出了基于数字孪生的空气静压主轴回转误差监控系统及方法，涉及主轴回转误差监测与数字孪生领域。该系统包括物理实体层、虚拟实体层、服务层、应用层。基于数字孪生技术，在浏览器中搭建空气静压主轴回转误差监控平台，实现了空气静压主轴与主轴模型的虚实交互、回转误差的远程监测及实时可视化，并对主轴回转误差进行预测、优化，最终实现提前远程自动控制回转误差，有助于提高零件的加工精度及加工效率。
📄 2023107901597
📂 B23Q17_00
👤 浙江工业大学
📅 2023-06-30
基于数字孪生的车间设备远程诊断方法,包括:1、结合物理车间要素构建虚拟车间模型;2、对物理车间与虚拟车间数据进行采集与智能化处理;3、进行数据的采集、分类与标准化处理,解决数据类型冲突问题,并采用优先权队列算法完成重复数据的清洗,实现多源异构数据的融合;4、以调度方案为单元,利用数据仓库工具以及SQL语句对调度数据集进行划分,并通过转化为调度规则的表达形式,存入到Hadoop分布式文件系统中;5、利用人工萤火虫群优化算及极限学习机建立车间动态调度决策模型;6、根据采集与融合处理后的调度样本数据运行车间动态调度决策模型,得到调度决策结果;7、搭建远程设备诊断可视化平台。
📄 2020110300510
📂 G06Q10_0631
👤 浙江工业大学
📅 2020-09-27
一种基于数字孪生技术的产品加工控制方法，包括如下步骤：步骤1、搭建产品生产质量管理的数字孪生模型；步骤2、运行数字孪生产品加工控制方法模型，控制产品加工质量。本发明通过数字孪生技术，通过对加工过程的多源异构数据采集及融合，形成完整的质量管理数据。并对其充分利用，并结合CBR技术建立了产品质量案例库，为质量知识的挖掘定了良好基础；在质量管理过程中增加了反馈机制；解决了传统的质量管理模式存在质量管理过程缺少预测能力、质量管理过程存在严重滞后性的问题，使得质量问题在发生前就加以控制，大大加强了质量控制的主动性。
📄 2020108351389
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-19
基于云端融合和数字孪生技术的企业生产现状诊断方法，包括：步骤1.对企业生产过程中的生产资源及运行数据进行划分；步骤2.通过一定的映射关系和预测孪生系统得到的数据对物理实体车间实现虚拟化或数字化，形成孪生车间；步骤3.运用人工智能技术和数字孪生技术对所得孪生车间生产要素的数据进行预测；步骤4.诊断和改进系统；步骤5.监控系统对企业生产中存在的风险进行监控；步骤6.运用云端融合技术将云侧的云服务平台和端侧的物理实体车间实现实时交互连接，将云侧获得的数据、优化方案等特征通过孪生车间投影反馈至物理实体车间，满足物理实体车间中各实体的适配机制。本发明能够提高企业生产效率、改善企业生产现状，提高产品产出质量。
📄 202010835136X
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-19
本发明公开了基于数字孪生的工业设备状态推演评估方法。面向数据中心基础设施场景，考虑数据中心的设备在不同环境下发生故障的概率与多种因素有关，而常规方案只能在设备发生故障之后才进行报警，无法对可能发生故障的设备状态推演评估，对设备发生故障前预防和发生故障后分析原因的帮助作用不大。因此，本发明提出一种工业设备状态推演评估方案，通过数字孪生技术对场景内的设备进行建模，将实物设备与数字模型进行通信链接，并通过数字设备模型的运行状态数据进行推演评估，进而实现对运行状态异常的设备预警的目的，提高设备的可靠性和稳定性，保障数据中心的运行和安全。
📄 2023106860941
📂 G05B23_02
👤 南京邮电大学
📅 2023-06-09
本发明公开了一种基于数字孪生的协作机器人可装配性预测系统及方法，包括数据获取单元、数据处理单元、特征群构建单元、可装配性预测分析模型构建单元、可装配性预测分析模型训练单元、可装配性预测分析模型优化单元和可装配性分析单元。利用产线装配工业大数据及深度神经网络优化算法，根据现有加工制造条件对零件加工工艺及其可装配特性进行预判检验，在考虑维护拆装难易程度的条件下，提出可装配性工艺评价。本发明的协作机器人可装配性预测系统及方法，具有能够有效减小装配现场刀具磨损、装配工艺不合理、装配故障停机等对自动化产线生产造成的经济损失并显著降低整个产品的制造成本等优点。
📄 2020109368616
📂 G06F30_27
👤 合肥学院
📅 2020-09-08
本发明涉及一种基于数字孪生的织物瑕疵预测方法，其包括如下工艺步骤：1)，构建纺织机械的数字模型；2)，基于纺织工艺建立织物织造物理模型；3)，传感器件收集运行信息和设备状态；4)，通过人工标记与自动分类将异常和织物瑕疵事件进行关联，再通过深度学习方法得到织物瑕疵事件预测神经网络模型；5)，在实际生产过程中应用训练好的模型，当判断为织物瑕疵事件时，对瑕疵进行自动标记。本发明通过建立织物瑕疵事件预测神经网络模型，在织造过程对纺织机械的运行状态进行监测，从而实现对织物表面瑕疵缺陷的预测，提高织物表面瑕疵缺陷的检测准确率。
📄 2022106272131
📂 G06F30_27
👤 浙江理工大学
📅 2022-06-06
本发明公开了基于数字孪生体时空轨迹聚类的智能工厂物流路径动态优化方法。本发明中，通过引入图神经网络与拓扑数据分析技术进行轨迹解耦，有效分离了轨迹中的“固有路径偏好”与“瞬时空间耦合”分量，从根本上解决了轨迹空间耦合导致的伪团簇生成问题：能够为物流任务提供更合理的路径规划。新任务AGV不再被强制编入现有队列，能够根据实际情况启用备用通道，提高了物流设备运行的灵活性：优化后的物流路径动态优化方法使物流系统的效率得到显著提升，物流设备的运行效率提高，减少了货物在运输过程中的等待时间和拥堵情况，能够更快速、准确地完成物流任务，为智能工厂的高效生产提供了有力保障。
📄 2025108692051
📂 G06Q10_047
👤 山东捷瑞信息技术产业研究院有限公司
📅 2025-06-26
本发明涉及工业生产技术领域，尤其是涉及一种基于数字孪生的动设备故障预测方法及系统。方法包括如下步骤：S1.获取动设备，采集动设备信息参数，对动设备信息参数进行整理、归纳和筛选；S2.构建三维仿真模型、故障预测模型和异常识别数据模型；S3.将动设备数据存储库的数据进行可视化展示；S4.利用故障预测模型和异常识别数据模型的模拟结果进行动设备的安全警示，利用故障预测模型和异常识别数据模型输出风险等级预测结果。系统包括与所述方法对应的模块，实现可在动设备三维模型上实时展示动设备的实时数据，实现动设备的多目标全方位的可视化实时预警与监测。
📄 2024107725994
📂 G06F30_20
👤 山东捷瑞数字科技股份有限公司
📅 2024-06-17
柿子坊 · 知识产权运营
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