ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Интеграция цифровых двойников и систем статистического контроля процессов для инженерного обеспечения управления качеством в высокотехнологичном машиностроении

Авторы

  • Чэнси Ян Южно-Уральский государственный университет (Национальный исследовательский институт), 454080, г. Челябинск, проспект Ленина, 76

Как цитировать

ГОСТ Ян Ч. Интеграция цифровых двойников и систем статистического контроля процессов для инженерного обеспечения управления качеством в высокотехнологичном машиностроении // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2025. Т. 69. № 11. С. 103-112.
APA Ян, Ч. (2025). Интеграция цифровых двойников и систем статистического контроля процессов для инженерного обеспечения управления качеством в высокотехнологичном машиностроении. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 69(11), 103-112.

Аннотация

В статье рассматривается интеграция цифровых двойников и систем статистического контроля процессов (SPC) для инженерного обеспечения управления качеством в высокотехнологичном машиностроении, обеспечивающая переход от ретроспективного дискретного контроля к проактивному предиктивному управлению киберфизическими производственными системами. Цель работы заключается в разработке методологии сопряжения детерминированных инженерных моделей резания и вероятностных моделей вариабельности процесса в едином контуре цифрового двойника, способного в реальном времени прогнозировать выход параметров точности за допуски и формировать адаптивные границы регулирования. Эмпирическую базу составили данные длительного мониторинга механической обработки сложнопрофильных деталей из титановых и жаропрочных никелевых сплавов на пятикоординатных обрабатывающих центрах, включающие более 150 000 измерений вибрации, акустической эмиссии, нагрузок приводов, температурных полей и геометрических отклонений, регистрируемых распределённой сетью IIoT-сенсоров, граничными вычислительными устройствами и координатно-измерительными машинами. Методология опирается на ARIMA-модели и рекуррентные нейронные сети (LSTM) для анализа временных рядов, многомерную корреляционно-регрессионную статистику, методы факторного анализа и главных компонент, а также конечно-элементное моделирование термомеханических деформаций в составе цифрового двойника. Показано, что виброускорение шпиндельного узла и прогнозируемый износ инструмента являются доминирующими предикторами погрешности обработки, объясняя до 79% ее дисперсии, при этом распределения диагностических параметров характеризуются выраженной ненормальностью и лептокуртичностью, что требует применения робастных критериев и динамических карт управления. Экспериментальное сравнение традиционного SPC и интегрированной системы DT+SPC выявило рост индексов Cp и Cpk с 1,124 и 0,982 до 1,678 и 1,543 соответственно, снижение среднеквадратического отклонения размеров на 33% и сокращение уровня дефектности с 3456 до 125 ppm, что подтверждает высокую эффективность предложенного подхода. Обосновано, что интеграция цифровых двойников позволяет трансформировать часть случайной вариации процесса в детерминированную, формировать «коридоры допустимых состояний процесса» и создаёт основу для внедрения виртуальной метрологии и автономных систем управления качеством изделий авиационного и космического назначения.

Ключевые слова

цифровой двойник статистическое управление процессами виртуальная метрология высокотехнологичное машиностроение управление качеством

Библиографические ссылки

Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Русанов К.Е. Методика контроля качества технологических процессов интеллектуального машиностроительного производства // Наукоемкие технологии. 2023. Т. 24. № 7. С. 39-43.

Борискин О.И., Ларин С.Н., Нуждин Г.А., Нуждин М.Г. Входной контроль как элемент системы обеспечения качества в машиностроении // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 8. С. 26-30.

Бром А.Е., Швайко Б.А. К вопросу об организации оперативного контроля качества продукции общего машиностроения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 11. С. 499-503.

Голтаков Б.Х., Насуров Х.Ш. Применение цифровых двойников в автоматизированных системах управления технологическими процессами для предиктивного управления и диагностики оборудования // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 14. № 3(156). С. 28-33.

Калакова Е.С., Хаймович А.И., Мешкова Е.А., Мешков А.А. Разработка концепции интеграции отдельных методов управления качеством механической обработки с MDC-системой // Вестник Международного института рынка. 2022. № 2. С. 96-102.

Корниенко А.В., Мартынец Е.Р., Левенцов В.А. Система качества производственного процесса и надежность технологического оборудования // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 4: Промышленные технологии. 2024. № 3. С. 38-43.

Коршунов Г.И., Дзюбаненко А.А., Зайцев П.С. Обеспечение контроля качества сложных электронных систем в интеллектуальных производствах. Часть 2 // Контроль качества продукции. 2023. № 7. С. 26-32.

Кушнарев Л.И. Системные проблемы машиностроения по повышению надежности отечественной техники // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2025. Т. 23. № 1. С. 127-137.

Мартышкин А.П., Майоров А.М. Статистические методы в системе управления качеством продукции машиностроения // Эпоха науки. 2024. № 37. С. 56-61.

Мельник С.В. Цифровая метрология для управления качеством // Вестник связи. 2022. № 12. С. 19-22.

Никитин Г.А., Алексашина О.В., Гринюк О.Н. Контроль качества продукции в машиностроительном производстве с использованием современных цифровых технологий // Журнал технических исследований. 2022. Т. 8. № 4. С. 38-44.

Осипов К.Н. К вопросу анализа результатов измерений в ходе производственных испытаний машиностроительных изделий // Автоматизация и измерения в машиноприборостроении. 2024. № 2 (26). С. 90-98.

Сергеев С.С. Итоги 8-й международной научно-технической конференции Современные методы и приборы контроля качества и диагностики состояния объектов // Территория NDT. 2022. № 4(44). С. 22-25.

Сольницев Р.И., Коршунов Г.И., Зайцев П.С. Контроль качества киберфизических систем по плотностям распределения вероятностей случайных функций как критериальных характеристик. Часть 2 // Контроль качества продукции. 2023. № 9. С. 59-63.

Тушавин В.А., Фролова Е.А., Чабаненко А.В. Квалиметрическая оценка качества цифровых двойников аддитивного производства // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2023. Т. 25. № 6(116). С. 84-91.

Выпуск

Раздел

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Метрики

93 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

<< < 1 2 3 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.