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本书以阵列天线等复杂产品离散装配车间为主要研究对象，针对质量控制和效率提升难题，探讨提出基于数字孪生的智能装配车间质量预测、控制理论与方法，构建复杂产品数字孪生装配车间质量预测与控制体系框架，详细阐述多维度多尺度智能车间数字孪生高保真模型构建、实时数据驱动的数字孪生车间运行状态同步建模、阵列天线装配高置信仿真、阵列天线装配性能高精准预测、阵列天线装配过程的精准控制与执行等各项关键技术。通过构建阵列天线智能装配车间数字孪生平台，达到大幅提升复杂产品装配质量和效率的目的，从而为复杂产品智能装配车间的质量预测与控制提供一个可行的解决方案，而且有望实现从传统事后的车间运行分析与决策模式向事前事中的智能车间“同步映射+在线预测+精准调控”运行分析和决策模式的转变。

目    录
第1章  数字孪生概述	1
1.1  数字孪生的概念	6
1.2  数字孪生体的发展历程	6
1.3  数字孪生体的关键特征	12
1.4  数字孪生体与信息物理系统	13
1.5  数字孪生体的应用流程	14
1.6  基于数字孪生的复杂产品智能装配车间质量管控体系	14
参考文献	16
第2章  多维度多尺度智能装配车间数字孪生高保真模型构建	18
2.1  基于数据关联模型的多空间尺度建模	19
2.2  基于数字孪生虚体的多维度建模	20
2.3  具体实现技术	22
2.3.1  面向要素尺度的车间生产要素建模	22
2.3.2  面向单元尺度的工艺过程数字孪生建模	25
2.3.3  面向车间尺度的数字孪生建模	28
第3章  实时数据驱动的数字孪生智能装配车间运行状态同步建模	35
3.1  数字孪生装配车间多源数据感知与融合方法	35
3.1.1  多源传感数据的采集	36
3.1.2  多源传感数据的传输	37
3.1.3  多源传感数据的融合	39
3.1.4  以数据为中心的多源传感数据融合方法	42
3.2  数字孪生车间多源异构装配过程数据管理	46
3.2.1  基于工作流的装配过程数据组织	46
3.2.2  逆向流程下的复杂产品装配数据版本管理	48
3.2.3  基于数字孪生的产品装配数据层次化管理与追溯	50
3.3  基于数字孪生的智能装配车间动态实时可视化监控	51
第4章  阵列天线装配高置信仿真	55
4.1  基于阵列天线工艺流程的装配过程有限元仿真	55
4.1.1  阵列天线装配工艺流程复杂性	55
4.1.2  阵列天线装配工艺流程分析	56
4.1.3  中层板完成装配后应力及形变情况仿真	57
4.1.4  中层板与底层板完成连接后应力及形变情况仿真	58
4.1.5  顶层板完成装配后应力及形变情况仿真	59
4.1.6  整体装配完成后应力及形变情况仿真	59
4.2  基于有限元模型的降阶预测技术方案	60
4.2.1  模型降阶总体结构	60
4.2.2  有限元全阶模型分析及POD-Galerkin降阶模型	61
4.3  阵列天线装联工艺可靠性及建模研究	65
4.3.1  阵列天线产品调研及风险识别	66
4.3.2  阵列天线高密度集成互联工艺的可靠性试验评价技术及平台搭建	69
4.3.3  基于失效物理的阵列天线跨尺度建模	81
4.3.4  温度循环载荷对阵列天线焊点可靠性的影响	82
4.4  阵列天线装配过程机电磁智能仿真技术	85
4.4.1  电磁辐射智能仿真技术研究	85
4.4.2  电磁传输智能仿真技术路线	100
本章小结	109
参考文献	110
第5章  阵列天线装配性能高精准预测	114
5.1  阵列天线装配机械性能高精准预测	114
5.1.1  基于数字孪生-云-边融合的阵列天线装配机械性能在线预测方法	114
5.1.2  阵列天线装配机械性能预测的可视化方法	123
5.2  阵列天线装配电磁性能高精准预测	138
5.2.1  基于高斯过程回归的阵列天线装配电磁性能预测方法	138
5.2.2  阵列天线装配电磁性能预测的可视化方法	142
5.3  阵列天线装配综合性能高精准预测	146
5.3.1  基于随机森林的特征指标选择	146
5.3.2  基于高斯混合模型的装配质量品级决策	151
5.3.3  实例分析	156
本章小结	166
参考文献	167
第6章  阵列天线装配过程的精准控制与执行	169
6.1  装配过程路径规划技术	169
6.1.1  零件上料路径规划	169
6.1.2  三轴滑台运动轨迹控制	174
6.1.3  螺钉拧紧顺序规划	178
6.2  装配过程精准控制理论及方法	180
6.2.1  基于数字孪生模型的在线精准控制	180
6.2.2  复杂产品装配领域的精准控制方法	184
6.3  装配过程自适应控制系统	184
6.3.1  自适应装配控制技术方案制定	186
6.3.2  自适应装配系统集成设计	190
6.3.3  自适应装配系统集成控制	195
6.3.4  自适应装配系统制造及调试	196
参考文献	196
第7章  应用案例	198
7.1  阵列天线智能装配工艺流程	198
7.2  阵列天线智能装配车间数字孪生系统软件集成架构	201
7.2.1  阵列天线智能装配车间数字孪生系统微服务划分技术	202
7.2.2  基于Spring Cloud的阵列天线智能装配车间数字孪生系统集成	204
7.2.3  基于私有云与Docker技术的阵列天线智能装配车间数字孪生系统微服务
      部署方法	205
7.3  数字孪生平台及阵列天线智装配车间全局可视化监控模块	208
7.3.1  下发控制指令	208
7.3.2  环境数据监控	209
7.3.3  运行状况及库存监控	209
7.3.4  装配过程性能预测参数可视化监控	210
7.4  阵列天线智能装配车间运行预测与决策模块	210
7.4.1  装配性能预测	210
7.4.2  电磁性能预测	216
7.4.3  焊点可靠性预测	222
7.4.4  综合性能预测	228
7.4.5  预测辅助	245

前  言
复杂产品是指客户需求复杂、产品组成复杂、产品技术复杂、制造过程复杂、项目管理复杂的一类产品，如航天器、导弹、飞机、武器装备等。复杂产品的装配属于产品研发、生产工作的后端，是保证复杂产品质量可靠性和交付任务的最重要环节之一。因此，如何实现复杂产品装配车间智能管控，从而提高装配质量和效率，具有重要的工程意义。
作为电子行业具有代表性的复杂产品之一，高精密一体化阵列天线（以下简称“阵列天线”）是新一代探测卫星、航母、预警机等国家重点型号预警探测系统的关键组成部分，也是国家重大工程“天地一体化信息网络”的核心，其作用相当于人的“眼睛”。以新一代探测卫星为例，其阵列天线由500个子阵、100多万个零部件组成，装配焊点超1亿个、尺寸超过50平方米、单价超过3亿元，需要在太空恶劣环境下无维修持续无故障服役8年以上，可靠性要求极高。传统的以经验参数为主的“盲插、盲装、盲调”装调方式，无法对复杂装配过程机电强耦合影响因素进行动态科学的控制，导致阵列天线平均需要12个月以上且经过上百次的反复装调后才能形成合格产品。
作为智能制造的使能技术之一，数字孪生技术为实现信息物理系统（Cyber- Physical Systems，CPS）的虚实融合提供了一条清晰的思路、方法和实施路径。数字孪生技术最主要的特点是能够充分利用与物理空间并行的虚拟空间，从而拓展人类认识、探索和控制生产要素与生产流程的空间。通过引入数字孪生、机理建模等技术，形成基于数字孪生的智能装配车间，实现可视、可测、可控的阵列天线等复杂产品动态装调，满足新一代重点型号研发和国家重大工程的战略要求。
本书以阵列天线等复杂产品离散装配车间为主要研究对象，针对质量控制和效率提升难题，探讨并提出基于数字孪生的复杂产品智能装配车间质量预测、控制理论与方法，构建基于数字孪生的复杂产品智能装配车间质量管控体系，详细阐述多维度多尺度智能装配车间数字孪生高保真模型构建、实时数据驱动的数字孪生智能装配车间运行状态同步建模、阵列天线装配高置信仿真、阵列天线装配性能高精准预测、阵列天线装配过程精准控制与执行等关键技术，通过建立虚实融合的复杂产品智能装配车间，达到大幅提升复杂产品装配质量和效率的目的，从而为复杂产品智能装配车间的质量预测与控制提供一个可行的解决方案，而且有望实现从传统事后的车间运行分析与决策模式向事前、事中的智能车间“同步映射+在线预测+精准调控”模式的转变。
本书的章节安排如下：
第1章对数字孪生的概念、发展历程、关键特性、应用流程等进行了概述，并对基于数字孪生的复杂产品智能装配车间质量管控体系进行了阐述；第2章主要论述了多维度多尺度智能装配车间数字孪生高保真模型构建；第3章详细阐述了实时数据驱动的数字孪生智能装配车间运行状态同步建模；第4章以阵列天线为应用对象，详细阐述了基于数字孪生的阵列天线装配高置信仿真；第5章详细阐述了阵列天线装配性能高精准预测；第6章详细阐述了阵列天线装配过程的精准控制与执行；第7章通过具体的应用案例对所提方法的有效性进行了验证和说明。
本书第1章至第3章由庄存波、杜小东和张雷负责编写，第4章由马竹樵、肖慧和徐立负责编写，第5章由柳林燕和童一飞负责编写，第6章由王长瑞和王月负责编写，第7章由王月和史建成负责编写，全书由庄存波和张雷负责统稿。

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