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

Финансирование

Авторы не заявили о внешнем финансировании исследования.

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

185 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Похожие статьи

1 2 3 > >> 

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