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企业数字化制造运营系统(MOM)的研究与构建摘要：在建设智能工厂背景下，制造业正在转向数字化生产模式，一些分散的MES已经无法支持产能扩张和行业发展。
为了解决这些问题并结合先进的IT 成果，制造运营管理系统(MOM)引入生产管理平台。
该系统基于端到端数据流模型，该模型控制了最终收集和共享信息管理之间的差距，简化了业务流程，使用有限的资源实现了计划自动化，并可视化了运营结果和解决方案分析。
关键词：智能运营分析；生产过程追踪；数据采集面向消息中间件(MOM)是提供商用来协调息操作的中间件，需要API和管理工具。
客户端使用API调用将消息发送到提供商管理的目标。
发送消息后，客户端继续执行其他任务，并且提供程序保留消息，直到收件人确认消息。
一、MOM特点介绍通讯程序可以在不同的时间运行，由于程序之间没有直接连接，因此计划间接发送消息，而不是直接通过网络发送消息，不能同时工作。
如果消息已正确排入队列，则不需要启动目标程序。
即使目标程序正在运行，它也不需要立即处理消息。
不受应用结构的限制，在复杂的用例中，通信方法可以是一对一，一对多的，多对一的，或上述方法的组合。
创建多种通信方法不会增加应用程序的复杂性。
直接与消息队列中的消息或与消息队列中的其他程序交互的程序，例如管理消息队列、维护程序和队列关系、更改网络、重新启动消息以及在网络上移动消息。
二、制造运营管理系统框架设计生产管理系统(MOM)不仅扩展了传统MES的主要生产要素，如产品定义、资源计划、生产计划和生产效率，还包括集成的智能控制、物料流、更新计划、资源管理、质量管理和生产设备运行。
生产是整个生产的核心，工厂是为了在生产过程中增加产品的价值。
该工厂的MOM系统将基于现有的数字平台，并计划采用通用的MOM架构，以实现从基本数据采集到企业ERP系统的通道。
集成生产计划，及时交付材料，现场管理，装配过程控制和装配质量控制，总装车间现场全控制、全贯穿数据执行。
智能制造中的数字化车间技术研究一、数字化车间技术的意义及概述数字化车间技术是智能制造的重要组成部分，其在制造业中的应用逐渐得到了广泛认可。
数字化车间技术以数字化手段为主要动力，通过数字化设计、数字化生产、数字化资源管理，将不同制造环节的信息实现共享、互联、可视化，从而提高了制造过程的透明度和敏捷性，优化了生产效率和质量控制能力，提高了智能制造的整体水平。
数字化车间技术的主要组成部分包括数字化设计系统、数字化生产系统、数字化资源管理系统、信息处理与分析系统、智能控制系统等。
数字化设计系统能够实现产品设计的数字化、虚拟化和优化，提高了产品的设计质量和效率；数字化生产系统能够实现生产过程的数字化、柔性化和自动化，加强了生产流程的智能化和灵活性。
数字化资源管理系统能够实现对物流、生产和质量等资源的数字化管理和监控，提高了资源利用效率和安全性；信息处理与分析系统能够实现对生产过程中数据的快速捕捉、分析和挖掘，提高了数据决策效率和精准度。
智能控制系统能够实现对生产设备和工艺的实时监控、调整和优化，提高了生产质量和效率。
二、数字化车间技术的核心技术及应用数字化车间技术的核心技术包括数字化建模、数字化仿真、数字化监控和数字化控制。
数字化建模技术通过建立数字化产品和数字化工艺模型，实现了产品设计和工程设计的数字化，建立了产品和生产过程的信息数据共享、可视化和可重复性，提高了产品质量和生产效益。
数字化仿真技术通过数学模型和仿真软件对产品和生产过程进行预测和模拟，降低了生产成本和风险，提高了精度和工效。
数字化监控技术通过传感器和数据采集技术对生产设备和工艺进行实时监控，实现了实时跟踪和管理，提高了产品质量和生产效率。
数字化控制技术通过数字化技术对生产过程中的控制和调整，实现了生产过程的自动化、柔性化和智能化，提高了生产领域的效率和质量。
数字化车间技术的应用范围很广，包括机械制造、电子信息、化工、航空航天、医药等领域。
数字化智能制造平台的研究与开发数字化智能制造平台作为当前制造业发展的主要趋势之一，已成为制造业升级转型的必然选择。
数字化智能制造平台可以为制造企业提供全方位的服务，包括生产过程优化、质量控制、效率提升、成本降低等。
本文将对数字化智能制造平台的研究与开发进行探讨。
一、数字化智能制造平台的定义数字化智能制造平台是指一套能够实现数字化设计、数字化工艺、数字化运作和数字化服务的综合性的软件、硬件、网络基础设施和管理系统的集合，通过采集工厂各方面的数据、信息、知识，实现对制造全生命周期的管理和监控，并提供决策支持、优化、协同、控制等一系列的支持服务。
数字化智能制造平台主要包括数字化设计平台、数字化工艺平台、数字化运营平台和数字化服务平台。
数字化设计平台主要用于产品设计、仿真和验证；数字化工艺平台用于生产工艺的设计、仿真和验证；数字化运营平台用于生产计划、预测、排产和控制；数字化服务平台用于产品售后服务、远程监测和诊断。
二、数字化智能制造平台的研究与发展数字化智能制造平台的研究和发展可以分为以下几个方面：1、数字化设计技术的研究：数字化设计技术是数字化智能制造平台的基础，包括CAD、CAE、CAM等方面的研究，并且还需要考虑设计与制造的协同；2、数字化制造技术的研究：数字化制造技术包括快速成型技术、数控加工技术、柔性制造技术等方面的研究，需要结合数字化设计和数字化工艺实现生产制造的自动化；3、数字化运营技术的研究：数字化运营技术包括ERP、MES、SCM等方面的研究，主要用于实现生产计划、生产控制和供应链管理等；4、大数据与人工智能技术的研究：以“数字化智能”为平台的数字化制造，需要采用大数据和人工智能的技术，对数据进行深度挖掘、分析和学习，从而不断提升制造效率、生产质量和服务质量。
三、数字化智能制造平台的关键问题数字化智能制造平台的研究和开发依然面临着许多关键问题：1、标准化问题：对于数字化智能制造平台的开发中需要制定一套统一的规范和标准，以便各种系统之间实现信息交换和数据共享。
数字化生产制造的设计与应用研究一、前言随着信息化和互联网技术的快速发展，数字化生产制造已成为智能制造和工业4.0的关键技术之一。
数字化生产制造技术是利用计算机、网络和先进控制技术，将生产制造过程数字化、自动化、智能化，从而提高生产效率、降低成本、提高品质，实现可持续发展和可持续竞争力。
本文将从数字化生产制造的概念、技术、设计和应用等方面进行系统研究和探讨，旨在为数字化生产制造的实践和应用提供理论支持和技术支撑。
二、数字化生产制造的概念数字化生产制造是指将生产制造过程中的物理和工艺信息数字化、模拟和优化，并将其与供应链、工厂和企业系统整合起来，实现全生命周期的数字化管理和智能化控制。
数字化生产制造可以充分利用互联网、云计算、物联网、大数据等技术，实现生产的全过程自动化、柔性化和智能化。
数字化生产制造的主要特点包括：1.全生产过程数字化：将生产制造过程中的关键数据和信息予以数字化，并通过互联网技术传输和共享。
2.智能化控制：通过先进的控制技术，实现生产制造过程的智能化和自动化，以提高生产效率、降低成本、缩短生产周期。
3.全生命周期管理：从产品的设计、生产、销售到后期服务，实现产品的全生命周期管理，提高产品质量和用户满意度。
4.工厂和企业整合：通过数字化技术，将生产制造信息与企业管理系统和供应链管理系统等进行整合，实现全过程的信息化管理和控制。
5.可持续发展：数字化生产制造不仅能提高生产效率和降低成本，还能实现资源的高效利用和环境的可持续管理，符合可持续发展的要求。
三、数字化生产制造的技术数字化生产制造技术涉及众多领域，包括互联网、云计算、物联网、大数据、人工智能、机器人和先进制造技术等。
其中，互联网、云计算、物联网和大数据等是数字化生产制造的基础，人工智能和机器人则是数字化生产制造的核心技术，先进制造技术则是数字化生产制造的关键保障。
1.互联网技术互联网技术提供了数字化生产制造的基础设施，包括计算机、操作系统、网络等。
产业透视ocus on Industry F■ 青岛科技大学/吕 琳伴随着信息时代的来临，全球进入了数字化时代。
数字化时代是数字化技术在生产、生活、经济、社会、科技、文化、教育和国防等各个领域不断扩大应用并取得日益显著的效益时代。
一系列数字概念如数字图书馆、数码城等与日俱增，同时促使制造业发生革命性的变革。
数字化技术与各种专业技术相融合形成了各种数字化专业技术，如数字化制造技术、数字化设计技术、数字化视听技术。
其中数字化制造技术是一项融合数字化技术和制造技术，且以制造工程科学为理论基础的重大制造技术革新，具有广阔的应用前景。
数字化制造技术的概念所谓数字化制造，指的是在虚拟现实、计算机网络、快速原型、数据库和多媒体等支撑技术的支持下，根据用户的需求，迅速收集资源信息，对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组，实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造，进而快速生产出达到用户要求性能的产品的整个制造过程。
也就是说，数字制造实际上就是在对制造过程进行数字化的描述中建立数字空间，并在其中完成产品制造的过程。
由于计算机的发展以及计算机图形学与机械设计技术的结合，产生了以数据库为核心，以交互图形系统为手段，以工程分析计算为主体的一体化计算机辅助设计（C A D）系统。
C A D系统能够在二维与三维的空间精确地描述物体，大大地提高了生产过程中描述产品的能力和效率。
正如数控技术与数控机床一样，C A D的产生和发展，为制造业产品的设计过程数字化和自动化打下了基础。
将C A D的产品设计信息转换为产品的制造、工艺规则等信息，使加工机械按照预定的工序组合和排序，选择刀具、夹具、量具，确定切削用量，并计算每个工序的机动时间和辅助时间，这就是计算机辅助工艺规划（C A P P）。
将包括制造、检测、装配等方面的所有规划，以及面向产品设计、制造、工艺、管理、成本核算等所有信息的数字化，转换为能被计算机所理解并被制造过程的全阶段所共享，从而形成所谓的C A D/C A M/C A P P，这就是基于产品设计的数字制造观。
智能制造下的数字化制造工艺研究随着科技的不断进步，数控机床的出现成为了工业生产自动化程度的重要标志，但是人们发现仅仅依靠数控机床无法满足企业的需求，必须进一步提升智能化。
智能制造以数字化为核心，成为未来制造业的发展方向。
在数字化制造中，数字化制造工艺是一个重要的环节。
本文将从智能制造基础、数字化制造工艺举例等方面分析智能制造下的数字化制造工艺。
一、智能制造基础智能制造是一个相对较新的概念，它是传统制造业向数字化，网络化，智能化的转型升级，涉及到计算机、网络、传感器等多方面技术。
智能制造的目标是通过数字化技术和智能化方式，实现生产制造全链条、生命周期信息化、数字化管理和可持续性发展。
智能制造可以提高企业效率、降低成本、改善质量等。
数字化制造技术是智能制造的基础，数字化制造包括多个方面，例如CAD软件、CAM软件、数控机床等。
数字化技术的应用可以实现自动化加工，减少操作人员的出错率，提高生产效率和产品质量。
数字化制造可以实现生产过程精准控制，缩短生产周期，加速产品更新换代等。
二、数字化制造工艺举例数字化制造工艺是在数字化加工的基础上，通过研究优化制造过程，提高生产效率和产品质量的一种制造方法，它是数字化制造中重要的一环。
数字化制造工艺技术主要包括以下几个方面：1.数控技术数控技术是传统机床装置与数字化技术相结合的产物，它是实现智能制造的必要手段。
数控技术可以提高生产效率，降低成本，改善产品质量。
数控技术可以根据3D模型，生成数控程序，实现自动化加工，减少操作人员的出错率，提高生产效率和产品质量，同时可以进行模拟加工验证，提高加工精度。
2.智能化检测技术智能化检测技术可以提高检测效率和准确性，检测将从传统的目视观察方式变成智能化的检测方式。
智能化检测技术可以对产品进行准确性、光洁度、形状等多方面的检测，自动判断产品是否符合质量标准。
智能化检测技术的应用可以实现在线检测，节省时间，提高工作效率。
3.智能化装配技术智能化装配技术是在数字化工艺的基础上进行优化的一种装配技术，通过数字化技术构建3D模型，在模型上进行优化设计，通过智能化设备完成零部件的装配。
制造业企业数字化转型研究报告1. 引言近年来，随着信息技术的飞速发展，制造业企业数字化转型已成为一个备受关注的议题。
本研究旨在探讨制造业企业数字化转型的现状、挑战和前景，并提出相应的建议。
2. 数字化转型的定义与意义数字化转型是指企业利用信息技术对传统的生产、销售和管理模式进行全面创新、升级的过程。
其意义在于提升企业的生产效率、产品质量和市场竞争力。
3. 数字化转型的现状目前，全球许多制造业企业已经开始了数字化转型的尝试，但整体上仍然存在着较大的差距。
一方面，一些企业已经在工厂自动化、物联网技术应用等方面取得了突破性进展；另一方面，大部分企业仍停留在基础的信息化阶段，数字化转型的推进较为缓慢。
4. 数字化转型的挑战虽然数字化转型带来了无限的潜力和机遇，但也面临着一系列的挑战。
包括技术基础设施的升级、数据安全和隐私保护、员工数字化素养的提升等问题。
同时，从组织文化到管理理念都需要进行相应的调整和改变。
5. 数字化转型的关键技术推动制造业企业数字化转型的关键技术主要包括物联网、云计算、大数据分析和人工智能等。
这些技术的应用可以实现设备之间的连接、数据的实时采集和分析、智能决策的支持等功能，从而提升企业整体的运营效率和管理水平。
6. 数字化转型的益处数字化转型带来的益处主要体现在四个方面。
一是提升了产品质量和生产效率，通过自动化和智能化的生产过程，减少了人为因素带来的错误和浪费。
二是拓展了市场和销售渠道，通过数字化技术的应用，企业能够更好地了解市场需求，并实现精准的营销和销售。
三是优化了供应链管理，通过数字化技术的连接和协同，实现了供应链上下游的高效配合和共享信息。
四是提升了企业的创新能力，数字化转型促使企业更加注重技术创新和产品研发。
7. 数字化转型的实施策略为了实现成功的数字化转型，企业需要制定相应的实施策略。
首先，应该明确转型的目标和方向，将数字化转型纳入企业战略的规划中。
其次，要完善组织架构和人才队伍，培养具备数字化素养的员工，并建立跨部门的协作机制。
智能制造中的数字化设计和仿真技术研究智能制造是现代制造业的一个趋势，它利用信息技术和自动化技术实现全生命周期的智能化、网络化、数字化、柔性化的生产过程，从而提高生产效率、降低成本、提高产品质量。
在智能制造中，数字化设计和仿真技术是至关重要的。
数字化设计技术是将设计信息以数字形式表达和处理的过程。
它使产品的设计过程更为高效、规范和全面。
数字化设计技术使设计人员可以利用先进的软件工具快速实现产品的构思、造型和分析，并在设计过程中进行虚拟的实验和测试。
数字化设计技术还可以将设计信息与制造信息进行无缝集成，从而实现设计-制造-服务的一体化。
数字化设计技术将制造过程中的产品设计与数字化工具相结合，为智能制造的实现奠定了基础。
在数字化设计中，主要涉及到几何建模、特征建模和装配建模等方面。
几何建模是指将产品的实际形态转换为数学模型的过程，特征建模是指将产品的功能、工艺和质量等属性转换为能够进行数字化运算的形式，装配建模是指将多个零部件组合成为一个完整的产品的过程。
与数字化设计相比，仿真技术更加重视对制造过程的模拟和优化。
仿真技术是指在计算机上对某一系统或过程进行模拟和测试的技术。
在智能制造中，仿真技术可以用于产品设计、工艺设计、物流设计和装备设计等方面。
它可以模拟制造过程中的生产环境、设备和物流状态，以及产品在使用过程中的工作条件和使用情况，从而预测制造系统的性能和瓶颈。
数字化仿真技术已经广泛应用于汽车、航空航天、电子电器、机械制造等领域。
通过仿真技术，可以预测产品在使用过程中的寿命、疲劳和损坏等情况，为产品的维护和升级提供决策依据。
在自动化生产线上，仿真技术可以有效提高设备的利用率和生产效率。
在过程控制方面，仿真技术可以帮助企业优化生产过程，降低生产成本和风险。
智能制造中的数字化设计和仿真技术的发展将极大地改变传统制造业的面貌。
它不仅可以提高制造业的自动化程度和生产效率，还可以优化产品的设计和生产过程，提高产品的品质和竞争力。
现代飞机数字化制造技术之研究摘要：随着工业技术的不断进步，航空业经历了前所未有的发展，其数字技术越来越成熟。
三维数字设计技术与数字样机技术的融合已成为不可逆转的趋势。
与此同时，在计算机和数控加工技术的新时代，传统的实物标准模拟生产方法已不再满足航空发展的需要。
为了缩短模型开发周期、提高产品质量和降低生产成本，在飞机的整个生产过程中使用三维数字模型非常重要，目前这是飞机生产的主要基础。
关键词：飞机；数字化制造；研究分析前言现代飞机制造是一个复杂的系统工程。
如果某节出现问题，可能会影响飞机的质量和性能，从而影响飞机的安全。
为有效避免这一问题，数字化技术可以有意义地应用于现代飞机制造的各个环节，以确保飞机的质量和生产力。
这里是现代飞机的数字制造技术。
1数字化制造的特征分析1.1状态识别。
在数字制造中制造飞机时，员工、车间设备和服装需要多功能意识飞机来记录它们之间的关系，为数字制造奠定良好的基础。
状态感知有助于制造数据，并在一定程度上有助于改善传感器和无线网络，更好地利用物理制造资源，确保信息的可靠性，扩大制造系统的灵敏度。
1.2实时状态分析。
飞机数字化制造技术有效地控制和分析数据源，生产过程中收集数据类型和状态，然后分析和研究、处理和整合大量数据，便于数据可视化和处理。
因此，需要对生产数据进行全面分析，以确保科学和准确的决策。
1.3自主决策。
当今智能技术的发展是以知识为基础的。
为了推动智能技术的发展，我们必须重视知识的重要性，明智地利用知识。
世界各地的现代智能技术可以利用知识库来提升智能技术，同时发展自己的学习能力，同时提高技术和工业制造水平，使人们不断了解知识。
此外，必须收集和整理环境信息，以便进行准确的评估，并有效地分析环境和制造信息。
1.4紧密集成。
我国制造业的自动化、数字化和信息处理是制造系统的具体表现，使相应的硬件和软件设备能够全面复盖，从而实现全面集成。
对于数字制造而言，集成包括各种组件，包括制造过程中硬件和软件资源的集成，以及工业产品的开发和设计。
项目名称：数字化制造基础研究首席科学家：丁汉华中科技大学起止年限：2005-12-1依托部门：教育部湖北省科技厅一、研究内容数字化制造已成为推动21世纪制造业向前发展的主流，其重要特征表现在：制造装备的自律性和自适应性；制造过程的可预测性和可控性；制造系统的可维护性和制造信息的可重用性。
结合国家制造业的重大需求和数字化制造的发展趋势，本项目以制造装备高精度数字化控制及大惯量大行程高精度同步控制、制造过程的物理场多尺度数字仿真、复杂曲面数字化精密加工、多源多工序制造质量控制、制造执行过程决策与优化等数字化制造关键共性技术为突破口，本项目围绕下列三个重要科学问题展开研究：科学问题之一：数字制造装备的动态行为与性能演变规律在能源、运载、国防等领域，需要制造大型、薄壁、复杂、难加工材料的精密零件，对制造装备的精度、效率、可靠性等性能指标提出了更高的要求。
如加工直径8米、重达100吨舰船用螺旋桨的大型车铣复合加工机床，结构非常复杂（要求七轴五联动），行程范围高达10米，加工精度高。
又如我国目前用于航空、航天、国防等行业锻造大型构件的3万吨模锻水压机，其活动横梁自重2100吨，行程1830毫米，要求全行程位移误差小于0.13毫米。
在高速、高加速度、大载荷、大位移等非常规工况下，摩擦、振动、冲击、变形、结构间隙等非线性因素将直接影响装备的动力学行为，使装备的性能发生变化，对现有的控制理论和方法提出了极大的挑战。
分别以高性能数控机床和巨型精密模锻水压机两类典型数字制造装备为对象，研究数字制造装备在复杂工况和运行状态下的动态行为和性能演变规律，为设计新型数字装备和数控系统提供理论依据和技术基础，主要研究内容包括：1) 高速数控机床动态行为演变及其高精度控制随着高性能数控机床精度、效率越来越高，高速、高加速度和变加速度成为数控机床动态行为的主要表现形式，机床的力学特性（如结构、间隙、动静刚度、摩擦特性、振动、噪声、非线性时变载荷等）、热学特性（如热变形、热稳定性等）、以及力、热耦合特性对机床的加工质量和效率产生显著影响。
为自主开发高速、高精、高效的新一代数控机床，研究数控机床的力、热耦合特性及其对机床动态行为和加工性能的影响机理和演变规律，实现高速、高加速度和变加速度加工条件下的智能控制和加工精度强化。
主要研究内容包括：•数控机床多轴力、热耦合特性分析及数字建模；•数控机床动态性能对加工质量和效率的影响及其敏感性分析；•数控机床的智能控制与加工精度强化；•多轴高性能数控机床的示范应用。
2) 巨型成形装备的力流传递特征及高精度制造界面形成在巨大载荷作用下，巨型成形装备复杂结构的接触非线性、超静定、连接与运动副间隙等因素产生载荷奇异传递和巨大的附加内力，直接影响大型构件制造精度。
大惯量大行程快速运动可能引起超调振荡，在巨大流量的液压机械系统中产生冲击，降低运动的动态精度。
上述两种现象均会导致装备工作能力的下降。
为了提高装备实际工作能力，实现高精度巨型塑性成形的制造。
需要开展如下研究：•巨型成形装备的力流传递规律与偏载奇异效应；•大惯量大行程运动的动态精度形成原理；•巨型成形装备制造界面的位置、形态与界面力场模型；•巨型成形装备高效、高可靠、高精度运行的数字化实现。
科学问题之二：制造过程的物理场影响机理及其数字化描述在制造过程中，伴随着零件材料组织的演变和形状的生成，力、热、流体等物理场的作用成为影响零件制造精度、效率和性能的主要因素。
对制造过程进行多学科、多尺度模拟与仿真，揭示制造过程的本质属性，实现制造过程优化控制，是确保零件高效、高精、高质创成的关键。
制造过程中的物理场作用具有非线性耦合、多尺度效应、强时空变化等特点，其作用机理十分复杂。
需要研究的核心科学问题是制造过程的物理场作用机理及其数字化描述、零件性能的定量预测。
本项目研究加工制造过程和成形制造过程中的物理场复合作用机理以及复杂曲面精密加工的新原理和新工艺。
主要研究内容包括：1) 数字制造过程物理行为建模与精度创成原理在零件的制造过程中，由切削力、刀具与工件之间的摩擦诱导的发热、变形等物理现象成为高精度创成中必须考虑的关键因素。
揭示制造过程中物理场的复合作用，预测其行为的时空效应，并通过对工艺参数的优化，把对物理场作用的定性认识转化为对其行为的定量控制，实现复杂零件高精度加工制造。
主要研究内容包括：•加工制造中物理场复合作用机理及其数字仿真；•物理约束、几何约束与零件性能约束相容性分析；•加工制造过程的工艺优化与精度保证；•高精度零件制造的数字化仿真平台。
2) 高性能复杂曲面数字化精密加工的新原理和新方法我国能源、运载、国防等领域重大工程急需的某些关键零部件，其制造不仅要保证几何精度，更要满足特定的物理性能。
例如主动导引防空导弹天线罩，必须通过逐点去除加工才能确保任意点的电厚度要求，这就对现有的加工方法提出了新的挑战。
为实现复杂曲面的高效精密加工，获得高物理性能和高几何精度复杂曲面零件，需要研究复杂曲面多源约束与曲面参量的非线性耦合模型和加工过程物理场复合作用机理，创建性能驱动的复杂曲面生成新原理。
主要研究内容有：•基于零件物理性能与几何特征映射关系的复杂曲面生成方法；•复杂曲面多源离散信息的结构化方法与误差消减；•面形随机复杂曲面零件的逐点精确可控去除加工新方法；•高性能高精度局部共轭曲面生成与制造过程精确控制。
3) 先进成形制造过程的多尺度数字仿真与优化建模与仿真是数字化成形制造的核心技术。
成形制造过程的数字模拟技术正在向多学科、多尺度、多物理场方向发展，已成为当今国际公认的制造及材料科学的重要前沿领域。
能源、运载、国防及装备制造业的一些关键零部件需要采用先进的成形制造工艺，其成形质量与使用性能取决于制造过程的温度场、流场、应力应变场和微观组织场的共同作用。
针对典型的先进成形制造方法，研究零件成形制造过程中多尺度多学科的数字化建模仿真理论与方法，揭示物理场耦合作用下材料的组织演变规律及其与性能的关系，提出零件成形制造质量、组织、性能和使用寿命的预测方法。
主要研究内容如下：•精确铸造成形过程多尺度物理/数学建模与仿真；•精确成形铸件的组织、性能与疲劳寿命预测；•精密模锻流变成形本构规律及模锻载荷预测建模；•高性能复杂构件塑性成形组织性能预测建模与仿真。
科学问题之三：数字制造系统的信息作用规律与决策机制制造系统集中汇聚了制造装备、零件、制造工艺以及执行过程等多方面的信息.提高制造系统的信息获取、处理与融合能力，尤其是通过复杂制造信息的融合及不确定信息处理提高制造信息可用性，已成为在系统的层次上确保高效、高可靠、高精度产品制造的关键。
研究加工质量与过程信息的获取、表达、传递、融合、演化和利用，揭示制造信息的基本性质（如定量、度量、价值、分类和评价等）和作用规律，建立制造系统复杂信息尤其是非常规信息的处理与利用机制，对于实现产品加工质量主动预测、制造误差在线补偿和制造过程优化决策均有重要意义。
主要研究内容包括：1) 数字化加工多源多工序质量的综合评估与优化控制多源多工序质量的综合评估是实现工序驱动的质量控制的前提，也是提高精密复杂零件加工合格率，获得高精度、高可靠性零件制造的一个重要途径。
提取多源多工序质量的特征信息，建立工件类、工序流、装备群工况等数字化制造质量特征的全息分析与计算模型，揭示工序质量信息的产生、表达、传递与聚类规律，提供加工过程的质量缺陷预示与消减的共性技术与方法，是确保与工序密切相关的制造装备群在“精确质量控制”模式下运行的关键。
主要研究内容包括：•数字化加工的多源多工序质量信息的定性分析和度量指标；•加工过程的工况监测、预示及服役性能评价；•工序驱动的零件加工质量优化控制；•复杂精密零件数字化加工质量的综合评估与控制平台。
2) 数字制造系统的复杂信息处理及执行过程决策实现高效稳定制造必须在系统分析的基础上对制造执行过程进行正确决策。
随着制造装备与工艺过程的数字化，综合利用制造信息进行系统分析与决策成为可能。
其难点在于制造系统中多源信息的交互关系复杂，处于动态演变之中，并受大量非常规信息的影响。
因此，在多源制造信息融合的基础上，综合应用信息关联分析和非常规信息处理等手段，通过优化配置实现数字制造系统的可适应性，通过效能评价与参数优化保障系统的稳定运行，通过对制造执行过程进行正确决策提高系统的运行效率。
主要研究内容包括：•数字制造系统的信息关联分析及优化配置；•多工件复杂制造过程效能评价与参数优化；•非常规信息条件下制造执行过程决策；高效制造执行技术及数字仿真平台。
二、预期目标总体目标：本项目瞄准先进制造技术高精度、高效率、高可靠性的发展趋势，针对能源、运载、国防等领域的复杂装备及其关键零部件制造面临的难题，揭示制造装备、制造过程和制造系统中物理现象的动态规律及作用机理；突破数字装备的精密运行控制、制造过程的物理场复合仿真、制造质量综合评估与制造执行过程决策等一批关键技术；创立复杂零件精密制造的若干新原理与新工艺；建立数字化制造的基础理论, 实现基于科学的制造。
通过本项目研究，提升我国高端数字装备及其关键零件的独立制造能力，提供国家急需的大型复杂零部件制造的核心技术，并培养一批从事数字化制造科学研究的青年学术带头人和研究骨干。
五年预期目标：在理论研究方面：解决高性能制造装备和大型复杂零件精密制造中的关键科学问题，为实现高精度、高效率和高可靠的数字化制造提供理论基础，跻身于国际制造科学研究领域的前沿。
•揭示高性能数字制造装备的动态特性、性能演化和行为响应规律，建立分布式、非线性、时变载荷作用下的精度创成理论；•揭示物理场复合作用下零件材料组织与力学性能演变规律，提出零件制造过程多尺度、多学科数字化建模仿真理论与方法，实现工艺参数的优化和对零件制造质量、微观组织、性能、使用寿命的定量预测；•揭示数字制造系统的信息关联关系与演化规律，实现多源多工序加工质量综合评估及复杂信息环境下的制造执行过程决策，建立制造系统的高可靠性高效运行机制。
在技术应用方面：通过本项目研究，在若干关键技术上取得源头创新成果，提升我国数字制造装备及关键零部件的制造水平。
• 突破高性能数控系统自主创新开发的技术难点，建立七轴五联动高性能数控机床的应用验证平台，使直径8米大型舰船用螺旋桨的加工达到特高精度S 级；•突破巨型模锻装备的高精度同步控制技术，使同步动态精度达到0.5‰； • 突破下一代大型运载火箭共底构件、导弹天线罩等复杂曲面高效精密加工的技术关键, 使复杂零件加工精度达到1~2微米；• 构建先进制造过程的多尺度多学科模拟仿真平台，多源多工序加工质量控制与执行过程决策平台，实现零部件的高效制造与性能定量预测。
本项目研究过程中，拟发表SCI 收录的论文200篇以上，其中国际著名刊物论文100篇以上，获得专利20～30项；形成具有重要国际影响的数字化制造研究队伍，争取1个国家创新团队；涌现出一批优秀中青年人才，包括站在国际前沿的学术带头人1～2人，国家杰出青年基金获得者2～3人；培养博士生、硕士生150人。
